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Arduino Uno用のEthernetシールドにWiznet W5100 チップを搭載したW5100が安く買えました。セットアップしたWR702Nモバイルルーターと一緒に使いArduinoをRESTクライアントとして使うサンプルを書いてみます。Ethernet libraryを使ったサンプルはたくさん見つかるのでArduinoをネットワーク接続する勉強にはちょうど良いです。 MACアドレスの生成 W5100にはMACアドレスが付いていません。ArduinoのスケッチではMACアドレスを指定する必要があるため別途用意します。 Random MAC address generator for Arduino Ethernet Shield (static MAC generator)の記事にhttps://ssl.crox.net/arduinomacというMACアドレスを生成してくれるサ

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ここ数年のSPAはExtJSを使っているのですがES6時代は新しいフレームワークに変えようと思っていろいろと試しています。Ember.jsやReact.jsで書いていても何か違う感じがしていたのですが、黒ムツ本ことMithrilを読んで気に入ったので、しばらくはMithrilで書いていこうと思います。特にReact.jsの慌ただしさに疲れた人には向いていると思います。 フロントエンドはトランスパイルするのでimport句を使い、サーバーサイドは最新のNode.js(執筆時点はv5.1.0)でサポートされていないので使っていません。SPAだとサーバーサイドは軽量なREST APIサーバーやWebhookが多くなるので、処理単位の小さい関数で十分なくらいの実装にしたいです。 プロジェクト Mithrilはまだ新しいフレームワークなのでビルド環境や他のフレームワークとの連携もサンプルが少なく試行

このシリーズ Spark on Dockerで分散型機械学習を始める - Part 1: インストール Spark on Dockerで分散型機械学習を始める - Part 2: UbuntuでIPython Notebookを使う Spark on Dockerで分散型機械学習を始める - Part 3: ローカルモードでspark-shellを起動する Spark on Dockerで分散型機械学習を始める - Part 4: AmbariでHadoopとSparkのsingle nodeセットアップ Apache Ambari Sparkの勉強はローカルモードでもspark-shellやspark-submitを実行することができますが、分散型機械学習のためには最初から分散環境で動かす方がやる気が出ます。 今回はHadoopクラスタ管理ツールのApach AmbariでHadoopを

Raspberry Piからセンシングデータを取得する場合もArduino Firmataと同様にNode.jsから行いたかったのですが難しそうなのでPythonに戻ることにしました。Raspberry PiのGPIOはデジタル入力しかできないのでTMP36やLM35DZのアナログセンサを使う場合はMCP3008やPCF8591などのADコンバータが必要になります。TMP36を使い温度を計測するPythonプログラムを書いてみます。 SPIを有効にする SPI(Serial Peripheral Interface)はシリアル通信の規格の一つです。Raspberry PiのSPIを有効化する方法がカーネルの3.18から変更になったようです。Enabling The SPI Interface On The Raspberry Piにraspi-configを使う方法と手動で有効にする方法が

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EspruinoやTessel、imp、Spark、EdisonのmraaなどNode.js/JavaScriptのインタフェースを持ったマイコンや小型コンピューターが増えてきました。これまでIoTのJavaScriptフレームワークとしてCylon.jsを主に使っていました。Cylon.jsのDSLはシンプルで良いのですが、もうちょっとNode.jsらしく書けないか別の方法を探しています。mraaはLow Level過ぎたりなかなか難しいです。Johnny-Fiveも同様のJavaScript Roboticsフレームワークです。FirmataプロトコルがベースになっているのでArduinoを使ってLチカのサンプルを書いてみます。 FirmataとI/O plugin Johnny-FiveはArduino以外のFirmataファームウェアを持たないマイコン用に、I/O pluginとい

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Arduino UnoのWi-FiシールドはCC3000 Wi-Fiシールドなど高価なものが多くArduino Uno本体より高くなります。なるべく安く仕上げたいのと、Arduino Pro Miniやmbedでも使いたいのでESP8266をaitendoから680円で購入しました。USB-TTLシリアル変換ケーブルを使いWindowsを接続してインターネットへの接続を確認します。 ブレッドボード配線 今回のArduinoはESP8266に3.3V電源を供給する用途で使います。USB-TTLシリアル変換ケーブルはPL2303HXチップを搭載しています。ESP8266とPL2303HXはどちらも3.3Vで動作します。USBケーブルはWindowsのUSBポートに接続します。 RX (ESP8266) -> TX (USB-TTL) TX (ESP8266) -> RX (USB-TTL) C

Meshblu登録したデバイスを使いMQTTとHTTP間で相互にメッセージの送受信を試してみます。複数のプロトコルの違いをMeshbluのブローカーが吸収してくれるのでより多くのサービスやデバイスがメッセージを交換できるようになります。 環境変数 デバイスの登録と利用に使う環境変数です。~/.bashrcなどに書いておきます。 export MESHBLU_BROKER=xxx.xxx.xxx.xxx export MESHBLU_URL=https://$MESHBLU_BROKER export HTTP_SUB_UUID=http-sub export HTTP_SUB_TOKEN=505478 export MQTT_PUB_UUID=mqtt-pub export MQTT_PUB_TOKEN=889346 ``` ## デバイスのメッセージ送受信権限 デバイスのownerとwh

ユカイ工学株式会社が開発しているフィジカル・コンピューティング・ツールキット、konashiのメジャーアップデート版であるkonashi 2.0を購入しました。フロントエンドエンジニアやデザイナー、アーティストでも一般的になっているWebベースのJavaScriptでスマホからハードウェアを制御するプロトタイプが簡単に作ることができます。最初にkonashi、konashi 2.0、Koshian、konashi.jsの関係がちょっとわかりづらく混乱してしまうので、整理して概念と構成について調べてみます。 フィジカル・コンピューティング フィジカル・コンピューティングとはニューヨーク大学のDan O'Sullivan教授が提案した教育プログラムです。人の行動や生活環境によりそった、コンピュータとの意思疎通の方法を模索する研究や活動です。コンピューターにセンサーなどの入出力デバイスをつなぎ、

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前回作成したKafkaクラスタをテストするために、簡単なNode.jsのproducerとconsumer用のコンテナを作成します。追加コンテナもKafkaとZooKeeperと同じdocker-compose.ymlに含めたかったのですが、うまく動かせませんでした。producerとconsumerのコンテナは通常のdocker runコマンドで起動することにします。 kafka-node Node.jsのKafkaクライアントはいくつかGitHubにあがっています。 kafka-node Prozess 今回のKafkaのバージョンは0.8.2.1です。Prozessは0.6のままので、0.8に対応しているkafka-nodを使うことにします。 プロジェクト 最初に作成したファイルのディレクトリ構造です。適当なディレクトリを作成します。 $ cd ~/docker_apps $ tre

PyCUDAとTheanoでGPU計算をするのが目的です。どう考えてもWindowsで64bitのPythonの開発はすべきではないのですが、手持ちのノートPCに開発環境を構築してみました。中古で古いGeForceのグラフィックボードを搭載したノートPCを購入してUbuntuをインストールした方が幸せになれます。主に以下のサイトを参考にして作業します。 Installing Theano with GPU on Windows 64-bit Setting up a MinGW-w64 build environment WindowsのGCC環境 WindowsでGCCを使う場合はいろいろな方法がありますが今回は以下の組み合わせにしました。 MinGW: Windows用のミニマルなGNU/GCC環境 MinGW-w64: MinGWからフォークした64bit環境 TDM-GCC: 最新

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Raspberry Piにはじめて興味を持った方でも、インターネットへの接続、Lチカと環境センサからデータを取得できるようになるまでの手順をまとめてみようと思います。 myThingsをはじめようキット 今回はスイッチサイエンスから発売されたmyThingsをはじめようキットを使います。このスターターキットを使うとIDCFクラウドを経由して、自作したIoT機器をmyThingsと連係できるようになります。はじめてのRaspberry Piの入門キットとして必要な部品が集まっています。 用意するもの Raspberry Piなどをすでに持っている場合は、個別に必要な部品を用意します。Lチカだけだと物足りないので、気温、湿度、気圧が計測できる環境センサのBME280もあわせて使います。 Raspberry Pi 2 Model B(RSコンポーネンツ製) Raspberry Pi用microS

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profile = Selenium::WebDriver::Firefox::Profile.new profile["browser.download.folderList"] = 2 # 0:デスクトップ、1: システム規定のフォルダ、2:ユーザ定義フォルダ("browser.download.dir"で定義) profile["browser.download.dir"] = 'C:\\' # "browser.download.folderList"で2を指定した場合に保存されるフォルダ profile["browser.helperApps.neverAsk.saveToDisk"] = 'application/pdf' profile["pdfjs.disabled"] = true # Firefoxがブラウザ内でPDFを開きにいこうとするので、それを無効化するのに必要

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HubotとSlackのDockerイメージを使ってMQTTのPublishとSubscribeを実装してみます。Hubotのスクリプトはnpmパッケージをrequireしてプログラムを書くことができます。再利用性を考えるとコマンドは外部パッケージにした方がよいですが、カジュアルにscriptsディレクトリにデプロイして使うこともできます。MQTTブローカーに環境データをpublishするRaspberry Pi 2や、MQTTブローカーからメッセージをsubscribeしてLEDライトの電源を制御するBeagleBone Blackについては次回まとめようと思います。 ユースケース 今の気温が知りたい (Subscribe) Slackからbotに「今の気温は?」や「今の気温は?」に質問すると、MQTTブローカーからsubscribeしている環境データの最新の値を教えてくれます。 LED

Ubuntu MATE 14.10 が2014年10月にリリースされました。Linux Mintで使い慣れている軽量デスクトップのMATEがUbuntuでも正式に使えます。昔懐かしい感じのデスクトップです。月額500円のIDCFクラウド最小構成でインストールします。リモートデスクトップはxrdpを使いWindowsとOSXのどちらからも日本語環境で接続できるようにします。 ISO作成 Downloadページからubuntu-mate-14.10-desktop-amd64.isoのURLをコピーして、IDCFクラウドのISO作成画面で入力します。 ISO名: ubuntu-mate-14.10-desktop-amd64.iso 説明: ubuntu-mate-14.10-desktop-amd64.iso URL: http://pub.mate-desktop.org/iso/ubun

"clean": "rm -rf lib", "watch-js": "./node_modules/.bin/babel src -d lib --experimental -w", "dev-server": "node lib/server/webpack", "server": "nodemon lib/server/server", "start": "npm run watch-js & npm run dev-server & npm run server", "build": "npm run clean && ./node_modules/.bin/babel src -d lib --experimental" Isomorphic-React-Starter Creating Isomorphic Apps with Node.js, React, and Expre

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ESP8266にNodeMCUのファームウェアを使うと数百円でWi-Fiが使えてLuaでプログラミング可能なマイコンを作ることができます。Node.jsからハードウェアを操作できるWi-Fiモジュールを搭載したマイコンにTesselやSpark Coreなどありますがまだまだ高価です。ArduinoからWi-Fiモジュールを操作してMQTT通信をするスケッチ作成に苦労しているのでLuaから制御ができるのはとても魅力的です。 NodeMCUのアップロード nodemcu-firmware nodemcu-firmwareのリポジトリから最新ファームウェアのnodemcu_latest.binからダウンロードします。 nodemcu-flasher 64bit版Windows用のnodemcu-flasherを使いNodeMCUファームウェアをESP8266にアップロードします。ファームウェア

以前EdisonとArduinoでBMP180の気温・気圧・高度センサを使ってみました。Raspberry Piにはプルアップ用抵抗が最初から付いています。BMP180などI2C通信するブレイクアウトの場合はGPIOのプルアップが不要で使えます。また、AdafruitからBMP用のPythonライブラリも提供されているので初心者に優しいセンサーです。Arduino、Edison、Raspberry Piのどれでも使えるので1つあるといろいろ楽しめます。 I2Cの設定 Raspberry Pi 2とセンサーデータで遊ぶための初期設定に書いた方法でI2Cの設定をしています。 使い方 準備 スイッチサイエンスからSparkFun製のBMP180を購入しました。SparkFunの配線方法ページを見ながらつないでいきます。Pythonプログラムから使用するライブラリはAdafruitのAdafrui

ArduinoからデジタルセンサーモジュールのDHT11を使って温度と湿度を計測してみようと思います。DHTxx用のライブラリやチュートリアルはたくさん見つかるので勉強に役立ちます。DHT11よりDHT22の方が精度が高く、DHT22とAM2302は同じモジュールのようです。どれも同じライブラリを使えるようなので、安い方のDHT11を購入しました。 ブレッドボード配線 購入したDHT11は3ピンの完成品です。データはArduinoのデジタル側、PD2に配線します。 + (DHT11) -> +5V (Arduino) S (DHT11) -> PD2 (Arduino) - (DHT11) -> GROUND (Arduino) adafruit/DHT-sensor-library いつも参考にしているAdafruitのチュートリアルとライブラリを使います。 DHTxx Sensors