【H8マイコン】HEWで埋め込みアセンブラ
ルネサステクノロジのサイトから、コンパイラパッケージのドキュメントを見ると、Cソースにアセンブラコードを記述する拡張機能を利用する場合、これらが有効となる条件が各拡張機能毎に異なる仕様になっていることが記載されているのが読み取れます。 1) __asmが利用できる条件は 「10.C/C++言語仕様」→「10.2 拡張機能」→「10.2.1 #pragma 拡張子、キーワード」→「(3)その他の拡張機能」→「アセンブラ埋め込み機能」→「__asm」→「備考」に記載されているとおり、H8SX及びH8SのCPUを指定した場合 2) #pragma asm,#pragma endasmが利用できる条件は 「10.C/C++言語仕様」→「10.2 拡張機能」→「10.2.1 #pragma 拡張子、キーワード」→「(3)その他の拡張機能」→「アセンブラ埋め込み機能」→「#pragma asm」→「備
テクノベースへようこそ : ナイロンコネクタ NHシリーズ - livedoor Blog（ブログ）
2009年10月16日09:00 カテゴリ商品紹介TA ナイロンコネクタ NHシリーズ 日本圧着端子製造（JST） 2.5mmピッチの基板対電線用コネクタです。 定格電圧：AC/DC 最大250V 定格電流：AC/DC 最大3A 通常ハウジングに使用するコンタクトピン（画像右側）は、それぞれシリーズによって形が変わり共用出来ないようになっています。 でもこのNHコネクタのハウジング用コンタクトピンは中継用コネクタ（SMシリーズ）と同じものを使用します。 しかもこのコンタクトピンは、コネクタの抜き差しに対して変形が少なく、こじりに強くなっています。 NHコネクタのハウジングが、ポストからはずしにくいように感じますが、何らかの力がかかった場合でも「抜け落ちにくい」という事ですね。 テクノベースでは、バラ1個から販売中です。 NHシリーズ 2ピン〜20ピンまで取扱いをしております。 ハーネス加工
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日本中で最も数学能力が低い実装者によるQRコードBCH符号実装 QRコードのエラー訂正に使用されているリード・ソロモン符号の作成方法、及びガロア拡大体などの付随する技術の習得は終わりましたが、QRコードの厄介な問題はまだ解決したわけではありません。QRコードにはまだ「BCH符号」なる意味不明なものが残っているのです。 ところで、この「BCH符号」とは一体何なのでしょうか。いつもながら、まずはWikipediaの当該項目を読んでみましょう。「BCH」が発見者のイニシャルにちなむものであることや、リード・ソロモン同様にエラー訂正に使用されることが書いてあります。どうやらこれもエラー訂正に使用する手法のようです。 ところが、それ以降の記述は何の役にも立ちません。一体何を書いているのかさっぱり分からないのです。Wikipediaの数学項目といえば、日本語版よりも英語版に良質な記事がそろっているので
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日本中の実装者の中で最も数学能力が低い人間によるQRコードRS符号実装(3) ここまででようやくガロア拡大体なるものが理解できましたが、RS符号にはまだ難問が続きます。この覚えたてのGF(2^8)を使用して誤り訂正コードを生成しなければならないのです。いい加減に脳細胞が悲鳴を上げているところですが、ここまで覚えて断念したくはありませんので、何とか作ってみましょう。 その前に、まず「a」の四則演算について学んでおく必要があります。四則演算など小学校で習ったというなかれ、「a」に関しては少しばかり特殊な法則があるのです。 まずは最も簡単な掛け算から。aへの演算では、足し算よりも掛け算の方が簡単です。分数でも足し算より掛け算の方が簡単でしたが、これと同じようなものです。ただし、まずは以下の「拡大ガロア体の法則」を思い出し、念頭に置いておく必要があります。 GF(2^4)ではa^15 = a^0、
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日本中の実装者の中で最も数学能力が低い人間によるQRコードRS符号実装(1) できるだけ分かりやすく書こうとしたところ、作文用紙にして実に200枚近い、軽めの文庫本ほどの長文となりましたので、記事を分割しています。本来は1つの文章として書いたものです。 このところ、紙媒体などを中心に「QRコード」なるものを頻繁に見かけるようになりました。この言葉に聞き覚えのない方も、おそらく実物なら目にしたことがあるはずです。ご存じない方のために簡単に解説しておきますと、「QRコード」とはデンソーウェーブの登録商標で、「JIS X 0510」及び「ISO/IEC 18004」で規格化されています。マトリックス二次元型の2ビットパターンで、高速読み取り及び一定のデータ破損耐久性を前提として開発されたものです。 余計に分からない、との声が聞こえてきそうですが、要するに二次元バーコードです。モザイク模様としてデ
QRコードを作る時に使う生成多項式g(x)の求め方 - sharada hatenablog
趣味でQRコードを作るプログラムを書いてみたいと思い色々調べてみた所、 こちらのサイトがとても親切に解説をされていて、解説に沿って ひとまずQRコードを作ってみようと思い、ぺちぺちとコードを書いてたの ですが、３ページ目に出てくるg(x)が何の事かサッパリで心が折れそうに なりました。 なぜこのg(x)が必要なのか、といった話は数学の偉い方々の努力の結晶 なので疑問を持たない事にするとして、サイトに掲載されている表３が 28語の所までしかありません。 このままでは型番2までのQRコードしか作れないので、エラー訂正コード を指定してg(x)を求めるプログラムを作りたいと思います。 まず、基本的なg(x)の成り立ちから調べて行きたいと思います。 こちらのpdfによると、 g1(x) = (x + 1)(x + a) g2(x) = (x + 1)(x + a)(x + a^2) という事がわか
誤り訂正機能について｜QRコードドットコム｜株式会社デンソーウェーブ
QRコードはコードが汚れていたり、破損していても、コード自身でデータを復元する機能を持っています。「誤り訂正能力」は4段階用意されており、ユーザが使用環境に合わせてレベルを選択する事ができます。このレベルを上げれば、誤り訂正能力は向上しますが、データが増えるため、コードのサイズは大きくなります。 どのレベルを選択するかは、ご使用になる環境、コードサイズ等で総合的に考慮して判断します。工場などの汚れやすい環境ではレベルQやHを選択し、それほど汚れない環境でデータ量が多い場合などは、レベルLを選択する事もあります。一般的にはM(15%)で運用されるケースが多いようです。 誤り訂正レベルは全コードワードに対する比率で表示されています。 例えば、コード化したいデータコードワードが100個、その内の半分である50個を訂正できるようにしたい場合は以下のような計算になります。 誤り訂正にはコードワードの
ＱＲコードをつくってみる その３ - 誤り訂正コード語の作成
2.3 誤り訂正コード語の作成 前述した通り、QRコードではリード・ソロモン(以下ＲＳ)誤り訂正方式という方法で 冗長コードを付加し誤り訂正機能を持たせています。 まず前項で得たコード列を各バージョン・誤り訂正レベルで規定されるRSブロックに分割します。 いま表５より1-H型はRSブロック数1なので分割は不要です。 次に計算方法ですがJISの規定では以下のように記されています．．． 「ＱＲコードの多項式は２を法とする算術および100011101を法とする 算術(体の原始多項式 x8+x4+x3+x2+1 の係数を示す100011101を持つ 28のガロア体)を使用して求める。データコード語は多項式の項の係数で 最高次項を最初のデータコード語とする。誤り訂正コード語はＲＳ誤り訂正で 使用される多項式g(x)によってデータコード語を除算して得られた剰余とする。」 ．．．．学校でもう少し数学をま
【C言語】文字列を数値に変換する方法【危険なatoi関数、厳格なstrtol関数】
C言語で文字列型の数字列を整数型や実数型の数値に変換する方法を紹介します。ato系の関数とstrto系の関数を用いる方法があります。厳格な変換を行う際にはstrto系の関数を用いる必要があります。より便利な方法としてsscanf関数を用いることもできます。 ato系（atoi, atol, atof）関数 strto系（strtol, strtod, strtof）関数 オーバーフロー／アンダーフローの検知 文字列型からint型への変換 sscanf関数 ato系（atoi, atol, atof）関数 文字列型からint型やdouble型の数値に変換する場合にはatoi関数やatof関数を用います。 int i = atoi("9"); double f = atof("3.1"); long l = atol("-1"); printf("%d, %f, %ld", i, f, l);
もう、アルゴリズム自分で書いてる場合じゃない？機械学習が開発手法を変える─de:code 2016セッションレポート
もう、アルゴリズム自分で書いてる場合じゃない？機械学習が開発手法を変える─de:code 2016セッションレポート 白石 俊平（HTML5 Experts.jp編集長） de:code 2016に参加中の、編集長の白石です。 今回は、編集部のメンバーそれぞれが興味あるセッションに参加してセッションレポートを書こう、ということになってまして、ぼくは「Big Data/機械学習がソフトウェア開発手法を変える! 〜静的アルゴリズム生成から動的アルゴリズム生成への道〜」というセッションを聴講しました。 スピーカーである田丸健三郎さんの語り口が心地よく、機械学習についてはかじったことくらいしかないぼくにとってはレベル感もちょうど良く、知らなかったことも数多く学べてとても満足でした。 以下に、簡単なセッションレポートを掲載します。機械学習については素人の、Webエンジニアによるレポートではありますが
Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで
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https://www.renesas.com/jp/ja/doc/products/tool/doc/001/r20ut0704jj0101_shc_optimz.pdf
http://void.yamicha.com/blog/blog.cgi?mode=view&number=702
http://www.cc.kurume-it.ac.jp/home/general/sibhome/qr/qrcode.pdf
C言語関数辞典 - toupper
https://sdl.ist.osaka-u.ac.jp/pman/pman3.cgi?DOWNLOAD=313