デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
今回はtriggerノードです。到来したメッセージに対して所定の遅延時間後に別なメッセージを送信することができるもの。人感センサが反応したら３分間だけ点灯するとか、所定時間内にメッセージが到来しなかった場合にタイムアウトを知らせるインターバルタイマ的な使用など、設定次第でいろいろな目的に使えそうなノードです。 “ブロックを積みながら(62) Node-RED、時間経過で引き金を引く、triggerノード” の続きを読む
前回はスレッド間で通信するのにQueueを使ってみましたが、今回は似た「先入れ先出し」の構造でMailです。Mail便利です。こちらを使うとQueueには戻れない？便利なのは、詰め込むデータのためのメモリ領域の割り当て／解放の機能を含んでいるところ。alloc使うと後戻りできまっせん。
前回に引き続きHello world的データセット iris です。前回はJupyter-labでsklearn内蔵の iris データセットを開き、そのデータ構造を調べました。そしてデータのグラフを１枚描画。今回は、分類の最初の１歩ということで、「見ればわかる」人間的分類をやってみて結果をグラフに残したいと思います。
“MLのお砂場(4) irisデータセットその２、Classification最初の一歩” の続きを読む
今回は珍しくメンドクない命令です。浮動小数のロード、ストアです。アドレスの指定は通常のロード、ストア同様に整数レジスタに１２ビットのディスプレースメントを加える方式。これだけ。シンプル。RISCだもんね。
前々回はWindowsPCからWindowsPCにSSH接続しましたが、今回はWindowsPCからAndroidのスマホにSSH接続してみました。Androidスマホ上で、Clangでコンパイルも出来れば、Python3も走ると。キーボードと広い画面でこれが出来るので便利。と思ったら、ちょいと面倒な要対処有。トホホ。。。
今回ラズパイPicoに取り付けてMicroPythonで制御してみるのは、ソフトウエアで抵抗値を設定できる可変抵抗、デジタルポテンショメータです。MicroChip社製MCP4018であります。ソフトで制御できるというと回路をいじらないでも何かいろいろ出来そうで嬉しい気もします。まあ使い道にもよりますが。
R言語のサンプルデータセットをABC順（大文字先）で端から試してみていますが、お薬ネタ？も時々ありますな。今回は、ピューロマイシンという抗生物質だそうです。この抗生剤を使ったときと使わぬときでの何やら反応速度の違いを測定したデータみたい。これまた分かったような分からぬような。でも処理の方法は以前の回同様で良さそう。
前回はWeaver変調器の原理を学ぶ、ということで三角関数の計算に突入してしまいました。しかし実際に計算したのはMaxima様で私は見ていただけですが。原理は分かった（ホントか）ということで、今回は実機にプログラムを書き込んでその特性を観察してみたいと思います。
今回からパソコン上のMaximaに加えてスマホ上のMaxima on Androidを併用して行きたいと思います。このMaxima処理系はパソコン上と変わらず本格的な処理をスマホ上でできるものであります。作者の本田様には感謝です。今回の練習はP-1APの件？です。
今回はfilterノードです。filterというとついローパスフィルタとか考えてしまう年寄りですが、このノードは違います。データに関してLPFをかけたりする機能は前々回のsmoothノードが持っていました。今回のfilterノードは、条件に当てはまる msg だけを通過させたり、通過させなかったりするもの。
今回はQueueを使ってみたいと思います。第３４回で似たお名前のEventQueueというものを使ってみましたが、全く異なるものです。QueueはスレッドやISR間の通信のための仕組みで、EventQueueはノンプリエンプティブな制御権の移動の仕組みです。「よくある」Queueだと思ってやってみたのだけれど疑問あり。何故？
昨日の別件投稿にてRISC-VのFPUでのNaN、INF（無限大）、デノーマル数などを再び扱いました。「そういえば」いつも使っているGCCコンパイラでそれらヤバイ奴らはどんな挙動をするんでしょうか？普段、あまり浮動小数点数を使わぬので、実機でやってみることにいたしました。
また、メンドクセー命令が出てきました。浮動小数点数のClassify命令です。無限大、デノーマル、NaNといった訳ありのモノドモを識別する命令。勿論、普通の（ノーマル）な数はノーマルと分類します。浮動小数点素人の私にはNaNの２種類あるビットパターンなど皆目見当がつかないです。
このところ「植物」関係のデータが多い気がします。こちらはR言語のサンプルデータセットをABC順（大文字先）で端から試してみているので他意はございません。毎度、Rの処理からすれば蛇足な背景などを調べて一人悦に入っておりました。面白いので。しかし、今回は植物のデータですが無味乾燥（データは乾燥重量）。