電子部品 USB Type-B コネクタの互換性・ピン配置を確認してみた
USB:Type-Bに関して2.0と3.0の互換性・ピン配置を実際のコネクタで確認しました。Type-Bの3.0は2.0と比べると形状は大きく変わりましたが、2.0のケーブルで問題無く使えることを確認しています
未だ現役の「USB...
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Python GoogleのAIの活用事例！Edge TPUのデモを自前で作ってみた
Googleが「CES」等の世界規模の展示会で実施していた「Edge TPU Dev Board」のデモを自前で作ってみました。
「ラズベリーパイ」と「USB Accelerator」で真似できましたので誰でも同様にAIの事例を試せま...
Python PythonとラズパイでI2C！速度・アドレス変更時の波形を確認
I2Cの速度・アドレス変更時の波形をアナライザで確認しました。Pythonとraspberry piでテストして測定動画を撮っており、I2C通信の使い方・基礎を確認したい方におすすめです。
前回はデフォルトの設定でI2C通信を確認...
エンジニア 組み込みエンジニアのおすすめ勉強方法 ハードとソフト両方できる人に
AI・IOTの時代に組み込みエンジニアがどんな技術・スキルを勉強するべきかをまとめてみました。「組み込みエンジニアを目指す方・現役の方」の勉強の助けになれば幸いです。
組み込みエンジニアの需要
現役のメーカのエンジニアに言わせて...
機械学習 AIと画像認識の事例！Pythonでプログラミングして試してみた
AIで画像認識させて特定の物を検出した場合には外部機器を制御するようにPythonでプログラミングしました。
実際に動く物を検出しますので「人・動物の検知」「工場ラインの管理」等に応用できます。
リアルタイムで動体をAI+画...
機械学習 Pythonと機械学習ができること 画像認識を工場の事例で試してみた
「機械学習を使った画像認識」+「ラダー・PLCで動く工場の機器」を連携させてみました。Pythonとラズベリーパイでデバッグしましたので誰でも同様にテストすることができます。
Pythonは多くの分野で活躍しているプログラミング言...
機械学習 エッジコンピューティングで機械学習！画像認識・検出を実践してみた
エッジコンピューティングをGoogle edge TPUで実施してみました。機械学習で画像認識させて指定の物を検出した場合にはリアルタイムでGPIO制御(LED出力)させるようにプログラムしてみました。
エッジコンピューティングと...
機械学習 Google Edge TPUができること・使い方を確認してみた
Google Edge TPUの初心者である筆者が「ラズベリーパイ(raspberry pi)」+「USB Accelerator」の組み合わせで「できること」・「使い方」を確認・実践してみました。
Google Edge TPU...
機械学習 Google Edge TPUを購入してラズベリーパイと機械学習してみた
ついにGoogleからエッジ向けのプロセッサ「Google Edge TPU」が発売されました。今回はUSB Acceleratorとラズベリーパイを使って機械学習のデモを試してみます。
Google Edge TPUとは
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プログラミング プログラミングできない未経験の社会人が効率よく学ぶには
未経験の社会人が独学でプログラミングを学ぼうとしても非常にハードルが高いです。
プログラミングは初期段階で何か所も躓く箇所があり、その時に聞ける人がいないと学習が止まってしまうからです。
時間がない社会人が効率よく学ぶためにはど...