プログラミング教育での悪い癖 - ビスケット開発室.
先日，中学生にビスケットの授業をやったのですが，プログラミング教育の悪い癖が出てしまったので，ちょっと書いてみたいと思います． １回目は９０分でビスケットランドと感染やジャンケンなどをやりました．これはこれで定番な内容でそこそこ上手く行ったと思います．普段，幼稚園児を相手にしている反応の大きさと比べたら小さな反応でしたが． で，２回目で彼らにはもっと難しいことに挑戦してもらおうということで，倉庫番を作ってもらいました． 最近の人たちにはこのゲームはそんなに知られていないので，まずは簡単に説明してから，６名くらいのグループに１台，倉庫番が入ったタブレットを渡して遊んでもらいました． その後，ビスケットで倉庫番の作り方を説明して作ってもらいます．作り方の説明は一番遅い人に合わせてやっているので，すぐできてしまう人は暇なようで，たとえば，斜めに動けるようにするとか，いろいろと余計なものを作ってし
モノの名前を知るのって楽しい - モロ屋
何ヶ月か前、デイリーポータルZで面白い記事が更新されていた。 dailyportalz.jp なるほど確かに名前が分かるだけで面白いと感心。それからはたまに、ぼんやり目の前を眺めながらモノの名前を頭の中で読み上げたり、スマホで調べてみたりしている。 この文章は待ち合わせまでの空き時間に喫茶店で書いているが、他にもパソコンを広げている人がいる。自分はあの人が使っているパソコンがSurface Proであることや、あっちの人はMacbookで、目の前の人はLet’s Noteであることも分かる。でも多くの人は一つのノートパソコンとして認識しているんだろうなと思うと、なんだか面白い。 でもファッションが好きな人は、おれにはTシャツ・ズボン・スカートくらいしか言えない服の種類を、もっとたくさんの名前で認識しているんだろう。机も椅子も、紙コップひとつにすらも、もっと細かく名前がついていて、分かる人に
CV・CG・ロボティクスのためのリー群・リー代数入門: (1) リー群 - swk's log はてな別館
シリーズ一覧へ このエントリでは，回転を題材としてリー群の定義を説明し，それを導入する動機と基本的な考え方を導入する． ざっくりと言うと，回転を考えるというのはある種の「曲がった空間」を考えることであって，理論上も実用上も面倒な点が多い．ところがここで，回転が「群」と呼ばれる数学的構造を持っていることに着目すると，さっきの「曲がった空間」に関する問題を，それに対応する「真っ直ぐな空間」に関する問題に置き換えて考えることができる．ここで言う「曲がった空間」がリー群であり，「真っ直ぐな空間」がリー代数と呼ばれるものであり，それらの間の対応を表すのが指数写像と呼ばれるものである，という話をこのエントリとそれに続く 2 エントリくらいを通じて見ていきたい． 何やら魔法のような話に聞こえるかもしれないが，こんな風に，ある問題をそれと対応関係にある別の問題に置き換えて考えるというのは数学ではよくある話
ロボット技術者向け 速習(2) リー群・リー代数を使った3次元剛体変換 - Qiita
はじめに 前編「3次元回転群」はリー群・リー代数による3次元の回転表現を議論したが、ロボティクス工学の世界では、回転運動だけではなく、並進運動も重要である。回転変換と並進変換の組み合わせによる変換は、物体の形状を変化せずに行うことができ、一般的には剛体変換と呼ばれる。 最新のSLAMやロボット運動学の論文では、頻繁的にリー群による剛体変換が用いられている。ロボット技術者として、最新の研究成果を追いかけるためには、これらの知識を理解する必要がある。しかし、Web資料や教科書などに情報が存在するものの、相当な数学力がないと理解しにくい。 本稿の目的は、ロボット技術者に必要な剛体変換群の知識をできるだけわかりやすく解説する。本稿の説明は、前編の内容を理解する必要があるので、もし「3次元回転群」がわからない方はまず前編を読んでください。 また、他のWeb資料や教科書ではリー群の指数写像と対数写像の
Cloud TPUの使いどころガイドライン - Qiita
TPUもリリースされ、CPU, GPU, TPUをどういった時に、何を基準に使い分ければよいのかと思っていたら、以下に記載されていることだったのでメモ。 https://cloud.google.com/tpu/docs/tpus Cloud TPUは特定のワークロードに最適化されているので、機械学習のワークロードによってはCompute EngineのインスタンスでCPUやGPUを使用した方がよいケースがある。一般的には、どの環境を選択すべきかは以下のガイドラインに従えばよい。 CPU 柔軟性があるプロトタイプを素早く作る必要がある場合 モデルのトレーニングに時間がかからないような単純なモデル 小さなモデル C++で記述されたカスタムTensorFlow operationが大部分を占めるモデル 利用可能なI/Oやホストのネットワークバンド幅が制限されているモデル GPU TensorF
threestudioでProlificDreamerを動かす
はじめに 画像生成だけでなく、3Dモデル生成の品質もかなり上がってきました。特にtext-to-3Dモデルは、驚異的な進歩を見せています。 一番左のDreamFusion（2022年9月公開）から、一番右のProlificDreamer（2023年5月公開）まで、僅か8ヶ月しか経っていません。 研究者であれ開発者であれクリエイターであれ経営者であれ、このぐらいの技術進歩速度は予見して行動すべきでしょうし、少なくとも追従できる必要があると思います。 幸いなことにProlificDreamerの論文公開3日後には、技術解説記事が公開されています。 また、幸いなことに論文公開当日には、3Dモデル生成のライブラリであるthreestudioで非公式実装が公開されています。 公開当初から品質が改善され、昨日2023/6/3時点では以下のような生成ができるようです。 本記事では、threestudio
「すごい」技術や製品は普及しない（Vision Proをなぜアメリカまで買いにいくのか）｜MIRO
けっこういろいろなところで言っていることなんですが、「すごい」技術、「すごい」製品っていうのはあまり一般に普及しないんですよ 「すごい」ということば。辞書を引くと「びっくりするほど程度がはなはだしい。並外れている」なんて意味が載っています。まあ要するに驚きを示すことばであるわけです。でも、驚きって、長続きしないんですよ。人はすぐ新しいものには慣れてしまう。んで、慣れたら「すごい」という感情は失われてしまうのです。だから、単発で受け取るコンテンツとかには「すごい」は向いているんだけど、継続して使い続ける製品を買う動機にはなかなかならない。いや、まあ、技術マニアである私みたいなひとはそれだけでほいほい買っちゃうんですけど。 じゃあ、すげえたくさん売れたりするのはどういうものかっていうと、すごい、ではなくてキーワードは「便利」とか「楽」とかなんですよね。この技術／製品をつかうと、とっても便利。と
古いゲームボーイをなんとかする - My music instruments hacks & circuit bent collection
古いゲームボーイを開けたところ、ホコリやら猫あるいは犬の毛やらクモの巣、はては虫の死骸くらいなら平気で見てきましたが、基本的に外装も汚れていることが多いです。 ゲームボーイを掃除する 日に焼けてしまった外装は、台所用の漂白剤に浸し、日光に数日当てておくことは広く知られた方法ですが、その際はペットボトルをハサミで切るなどしそのまま突っ込んでおくのがいちいちひっくり返したりしなくて良いのでおススメです。 ただ、どうしても時間がかかるのと、そもそも日に焼けたとか以前の手垢とかの汚れのほうがなんとかしたほうが良いので最近ではこれまた台所用のクレンザーでガシガシ磨くことにしています。十字キーの裏側などエグい汚れ方をしていますが、一発です。 写真のブラシは、ホームセンターで売っていた工場作業員さん向けの手洗い用爪ブラシ。注意していただきたいのは、基本的に削るので、かなり表面がザラザラになります。ですが
【Phi-3-Medium】GPU2台構成でローカルLLMを動かす【Ubuntu24】
はじめに GMO NIKKOの吉岡です。 みなさん、生成AIは活用してますか？ ChatGPTに始まり、Claude3やGeminiなど、実用的なAIがどんどん出てきてますね。 自分も使ってはきましたが、課金が気になってしまいます。 これではサービスに組み込むことは難しいですよね。 そのためローカルで動くLLMを追ってきましたが、今年に入って実用的な日本語を返すことができるモデルがいくつか出てきているので、サーバー構成からインストール方法、LLMの起動まで紹介しようと思います。 ローカルLLMを動かす上で一番重要なのはGPUのVRAMです。 LLMは7B、13B、70Bモデルが多いですが、量子化しない場合、必要なVRAM容量は動かすモデルの大体2倍なので、13Bモデルでは26GのVRAMが必要です。 NVIDIAのGPUを使ったCUDAが前提になっているのですが、一般向けでは24Gモデルが
USBケーブルからファミコンと初代ゲームボーイの電源を取ってみよう！
で、次に重要なのがプラグに接続するプラスとマイナスの区別。 今は、秋葉原の秋月電子でもセンタープラスのACアダプターしか売っていないような世の中ですが、ファミコン用のアダプターはセンターマイナスなんです。 これがUSBケーブルが出回っていない原因なのではないかと思います。そもそも、需要もあまり無い、というのも原因のような気がしますが・・・（泣） ファミコン用の純正アダプターを見てみると、電圧は10V、端子のプラスマイナスを見てみると、端子の外側がプラス、真ん中がマイナスの記載になっていますね。 これがセンターマイナスというやつです。 電圧は9Vでも動くので今回は9Vで作りましたが、心配でしたら10Vに設定すれば良いと思います。 ハードオフのジャンクコーナーで108円で売っているファミコン互換機のアダプターは9Vが多いですね。あれもいっちょまえにセンターマイナスだったりします。 まずは、昇圧
QEMUに似たRenodeというOSSの組込みデバイスエミュレータを試す - daisukeの技術ブログ
今回から、Renode というオープンソースの組込みデバイスのエミュレータを試していきます。 簡単に言うと、QEMU と同じ位置付けの OSS です。QEMU よりも、組込みデバイスのサポートが充実しているようです。 それでは、やっていきます。 はじめに Renodeのインストール mono-completeのインストール 依存関係のパッケージインストール Renodeのダウンロードとインストール STM32で動作確認 サンプルソースのビルド 実行してみる おわりに はじめに 「QEMUを動かす」の記事一覧です。良かったら参考にしてください。 QEMUを動かすの記事一覧 ・第1回：STM32（ARM Cortex-M）をQEMUで動かす（環境構築編） ・第2回：STM32（ARM Cortex-M）をQEMUで動かす（ソースコード確認編） ・第3回：STM32（ARM Cortex-M）を
Raspberry PiのGPUで数値計算: (2)QPUの特徴 - Qiita
http://qiita.com/Terminus-IMRC/items/7406fa835d6510790406 の続きです． QPUコア 前回説明した通り，QPUはVideoCore IV内に存在するプロセッサです．/boot/config.txtで指定されたgpu_freqの周波数で動きます．デフォルトではRaspberry Pi 1，2では250MHz，Raspberry Pi 3では400MHzです．QPUは物理的に3*4=12基あり，その中に物理的に4コアあり，それぞれのコアが4クロックで4コアをエミュレートします．すなわち，QPU全体をみるとgpu_freq/4=62.5または100MHzで動作する仮想的なコアが12*4*4=192個存在することになります．後述の通り，ALUが1命令で32ビットの加算と乗算を同時に行えるので，192*2*62.5=24000または192*2*
Raspberry Pi経由でドリキャスをネット接続可能にするDreamPi試してみた - はじまりはビープ音
当時としては革新的だったネット接続環境（モデム）を標準搭載したドリームキャスト。あれから20年以上経ち、ドリキャス用の各種ネットサービスも当然終了しているわけですが、海外有志によってRaspberry Piとドリキャス標準搭載のモデムを活用して今でもオンライン機能を楽しむことができるとのことで試してみました。自己責任。 DreamPiとは 準備するもの Raspberry Pi側の設定 有線LANで使用する場合 Wi-Fiで使用する場合 ドリームキャスト側の設定 ネットワーク情報登録済みの場合 準備するもの 手順 ネットワーク情報未登録の場合 準備するもの 手順1.ブロードバンドアダプタで設定 手順2.ドリームパスポート3.15内蔵ソフトで設定 インターネットに接続 Raspberry Piとドリキャスを接続 ドリームキャストでインターネット接続 接続できない場合 ネット対戦を楽しむ 最後
これまで自作したキーボードの打鍵音を録音して比較した - 機嫌を損ねたシェフの気まぐれブログ
感度の良いマイクを購入したので、これまで製作したいくつかの自作キーボードの打鍵音を録音しました。今回はそのことについて。 概要 初めて作ったガスケットマウントキーボード（chex68v3） アクリル箱組ケースの40%キーボード（haze46） ステンレスで遮音性を高めたガスケットマウントキーボード（chex68v5） プレートレスPCBガスケットマウントキーボード（relief64） 周波数スペクトルの比較 あとがき 概要 これまで自作した4つのキーボードの打鍵音を録音して比較した。この記事と同じセットアップで1分間の打鍵音を録音。ややゆっくりしたペースで打鍵したほうが音を堪能できる気がしているので60WPM程度の速度で打鍵した。動画に編集するときに音声のゲインを10dB上げた。 それぞれのキーボードの打鍵音と特徴を作成順に下に記載しています。キースイッチやキーキャップ、プレート素材などの
Google が Chromebook Plus 向け Gemini と AI を活用した新機能を発表 | HelenTech
Google は昨年10月に Chromebook Plus デバイスを発表し、将来的に Google AI との連携が行われることを発表していましたが、今回改めて Chromebook 向けの AI と Gemini を活用した新機能が発表され、様々な AI 機能と Chromebook Plus に Gemini が統合されることが明らかになりました。 昨年発表されていた新しい AI 機能は、次の ChromeOS のメジャーアップデートである ChromeOS 125 で Chromebook Plus デバイスに追加される予定となっており、これには AI 画像生成や Google フォトの｢編集マジック｣、AIによるテキスト入力補助の｢Help me Write｣などが含まれています。 ChromeOS 125 で追加される AI 新機能 AI 画像生成は、Chromebookの壁
【コンピュータ将棋】Apple Watchでやねうら王を動かす - select766’s diary
Appleが発売しているスマートウォッチApple Watch Series 9にて、将棋AIやねうら王・ふかうら王を動作させることに成功したので報告します。 基本的には、iPhone向けのビルド方法を少し変えれば実現できました。 技術要素 以下の3要素を実現することにより、Apple Watch上で動作するやねうら王をfloodgate上で他の将棋AIと対局させることができます。 やねうら王をApple WatchのCPU向けにビルドし、SPM形式で出力 watchOSアプリを作成し、SPMを依存関係に追加し、Swift言語からやねうら王を呼び出す Macで、通信仲介用サーバを実行 SPMのビルド C++言語で実装されたやねうら王を、Apple WatchのCPU(ARMアーキテクチャ)向けにビルドし、Swift Package Manager (SPM)形式で出力します。この形式のライ
3Dゲームファンのためのプレイステーション 3 GPU講座～「PS3のGPUは1つではない。全部で1+7個ある」
3Dゲームファンのためのプレイステーション 3 GPU講座 ～「PS3のGPUは1つではない。全部で1+7個ある」 5月18日～20日(現地時間) 開催 会場：Los Angels Convention Center プレイステーション 3のグラフィックサブシステムには謎があった。それは (1) UMAを採用せず、CPU(CELLプロセッサ)に接続されるメインメモリをXDR DRAMを256MB、グラフィックスチップ(GPU:RSX、以下RSX-GPU)にGDDR3 SDRAMを256MB……という構成にしたこと。 (2) NVIDIA社長のJen-Hsun氏のプレゼンでRSXが、自身のビデオメモリ容量256MBを超える512MBのレンダリングが行なえるという記述があったということ。 この2点だ。
mlxのwhisperでリアルタイム文字起こしを試してみる - Qiita
Whisperでのリアルタイム文字起こしの手法は「Whisperを使ったリアルタイム音声認識と字幕描画方法の紹介」を参考にした。 mlxのwhisperセットアップは前回の記事を参考ください。 本題 ストリーミング処理を行うには音声の無音検知が必要となるので調べたところ、faster-whisperでもVAD(Voice Activity Detector)にSilero VADを使っている。 それのJS版であるricky0123/vadで書かれているコードがあったのでmlx用に一部書き直して試してみた。 ファイル構成 import os import time from flask import Flask, request, render_template import whisper import threading UPLOAD_FOLDER = 'uploads' ALLOWED
自作キーボード無線化した話(Helix+Ble Micro Pro) - メモ帳DPA
ついにBle Micro Proが到着しHelixを無線化出来たので、その辺について書きます。 導入の流れ Pro Microを外し、Ble Micro Proに入れ替えて、何らかの電源を追加し、以下の手順に従いファームを焼くだけ。無線化のハードルが滅茶苦茶低くなって本当にありがたい。 github.com ※追記：今はwebからファーム焼きが出来るのでさらに簡単 作ったパーツ 単4搭載用プレート [asin:B07K21F579:detail] 最終的に使うことにした部品。 単4搭載用の金具を隙間に差し込んで、電池-電池間、電池-BAT間、電池-VCC間を導線で雑にハンダ付けして使う。 金具裏面-コンスル―の間と、表面の電池周りの金具同士は、接触すると短絡するのでテープを貼って回避した。 スペーサはデフォの8mmから6mmに換装している。こういうパーツどこで買えばいいのかよく分からなかっ
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マルチモーダル学習ライブラリ Heronと⾃動運転への応⽤