動画配信界隈で話題のMPEFG-DASHとは一体どういう技術なのか？どうやって再生させるか？等について紹介します。Read less

注意 この記事の内容は完全に一部のエンジニアむけ、それもかなりニッチで高度な話題を取り上げます。エンジニア以外の人が読んでも意味が分からないだろうし、理解に必要な労力に対し、得られるものは多くはありません。 はじめに InnoDBのすゝめ（仮） from Takanori Sejima www.slideshare.netｚ 私の尊敬するエンジニアである瀬島さんが力作スライドを公開されました。 前述の資料はDBAである瀬島さんの目線で書かれており、また内容としても比較的MySQLへの理解がある人向けであるため、アプリケーションエンジニアである私の目線から特に重要な点について解説・考察を補足いたします。 そもそものはなし よほど激しい更新や、よほど大きいデータ量を扱わない限り、MySQLはデフォルトの設定で、常識の範囲内のコストで動作します。特にAWSなどのパブリッククラウドではかなり柔軟に

TPUで学習率減衰したいが、TensorFlowのオプティマイザーを使うべきか、tf.kerasのオプティマイザーを使うべきか、あるいはKerasのオプティマイザーを使うべきか非常にややこしいことがあります。TPUで学習率を減衰させる方法を再現しました。 結論から TPU環境でtf.kerasのLearningRateSchedulerで学習率減衰させるなら、tf.kerasのオプティマイザーを使うのが正解 ということです。以前はちゃんと機能しなかったような記憶がありましたが、いつのまにかバグFixされていたみたいですね。同じtf.keras同士でわかりやすいです。 KerasのオプティマイザーとTensorFlowのオプティマイザーは学習率の表記が違う まずこれは抑えておきたいところです。これはTPU関係なくおこります。Kerasのオプティマイザーは学習率は「lr」、TensorFlow

TensorFlowを初期の頃から触っていて define-and-run の流儀にはそれなりに慣れてしまっていたけど、そろそろTensorFlowも2.0がreleaseされそうだし(2019.09時点で 2.0rc1) 新しいinterfaceも触っておかないと、と思って勉強してみた。 Effective TensorFlow 2.0 を読むと、major changesとして "Eager execution"、recommendationsとして"Keras layers and models"が紹介されている。 これからの時代はKeras APIを使ってEager executionでやっていく必要がありそうだ。 お題: 将棋駒画像の分類 昨年くらいから将棋の画像認識をやろうと思って 駒の画像データセットを作成 していた。今回はこれを使う。 各駒14種の先手・後手で28種、空白マ

ようやく、続きを報告することができます。かなり苦戦しましたので。 SDカードは、FATと呼ばれるファイルシステムで構成されています。その辺も勉強しないといけないと思って、調べ始めました。 ところが、FATを理解する前に、前回書いたように、SDカードにはSPIモードがあり、PICのようなマイコンでも手軽にアクセスできることを初めて知ったわけです。 一方、FATというファイルシステムにアクセスするのは、色々と手続きが面倒そうです。 その辺は、コツコツ勉強しながら、処理するプログラムを作るしかないかなと思っていました。 でも、メジャーなSDカードですから、調べてみると色々と有用な情報が見つかりました。 私がよいかなと思ったページは、Interfacing SD Card With PIC Microcontroller – XC8というものです。英語ですが、かなり詳しく記述されています。 そこに

主に問題なのはI/Oピン数。SDの操作に4ピン使うので、10F200では他にピンが余らない。またFlash容量も心許ない。読み取りだけならなんとかなるにしてもデバッグ用に出力などする余裕が全くないだろう。 回路はこちら。単純につないだだけ。 現在、第0セクタ512バイトを読んだところである。 次はファイルシステムを解釈してファイルの読み書きをしようと思っているが、その前に今回得た知見をブログにまとめておくことにする。 まず参考資料。 1. https://www.sdcard.org/downloads/pls/simplified_specs/ 数年前からSDカードの仕様は公開されている。完全な仕様書ではなく「Simplified」ではあるものの、れっきとした公式資料。 これが公開される前はマルチメディアカード(MMC)としてのコマンドで扱うしかなかった。SPIモード部分についてはMMC

懐かしのPC-8801をFPGAで 本ブログの記載内容・アップロードしたファイルは一切無保証です。2次的被害を含む一切の責任は負いません。 SDカードがSASIドライブに見えるように現在コーディングを始めたところです。 (X68000では?)SASI HDDのセクタサイズは256Byteのようです。 一方、SDカードのブロックサイズは512Bが標準だとインターネット上の 情報から得ていました。ただ、CMD16で自由にブロックサイズを変えられる らしいので、CMD16で256Bに変えて、SASI HDDとセクタサイズを合わせておけば コマンド変換のみで行けるだろうとたかをくくっていました。 ですが、メーカのSD/MMCカードのデータシート等を見ると、読み書きのブロックサイズを CMD16で変更できるものと、出来ないものが有るようです。特に、書き込みブロックサイズは 固定な物も多いようです。

!告! DropBoxの仕様変更に伴いまして過去の記事の画像が 見えなくなっていた問題はようやく解消しました！ 現在EDGEで正常に閲覧できるよう過去の記事を適宜修正中です。 せっかく貴重なGWの休みだというのに何をやっているんだ私は･･･ でもこれを消化しないと先に進めないというBADハマリ状態なのです･･･ ●FTDIのFT232Rはぱちもんを撥ねるドライバが出てFT232Rの安いぱちもん 使えなくなったから中華製のCH340G使おうぜムーブメント みなさんはすでにご存知のこととは思いますがFT232Rはぱちもん対策が仕込んで あってあんなことやこんなことでぱちもんを使えなくさせています。 中華製のFT232R基板はまずぱちもんなのが前提だそうでぱちもん愛好家の方には FTDIのドライバ改変で使えなくなるのは死活問題なのは必須です。そういうわけで 中華製のUSB-シリアル変換ICである