旅人の備忘録

2017年4月1日土曜日

SeeedStudioから10ドルのクーポンをゲット

ＰＣＢ製作や電子部品の購入でつかっているSeeedStudioからクーポンをゲットしました。
５つの質問に答えるだけの簡単な作業でした。

期間限定ですが次回注文するときに使う予定です。
ＰＣＢプロトタイプだとちょうど送料くらいに相当する金額です。

2017年3月5日日曜日

pandasを使って日経平均株価を読み込む

Python のpandasを使って日経平均株価を読み込みます。
以下のコードで確認できます

from pandas_datareader.data import get_data_yahoo
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import types

#日経平均のヒストリカルデータをYahooからダウンロード前日のデータまでとれる
df = get_data_yahoo(symbols='^N225', start='1/1/1984')

print(df[-10:])
print(type(df))
print(df.index)
print(df.columns)
print(df["Adj Close"])

get_data_yahooを使って1984年からの日経平均株価を読み込むことができます。
print(df[-10:])
で読み込んだデータの最後の１０ケを表示します。

print(type(df))
で読み込んだデータの型がわかります。データフレームというデータ形式になっています。

print(df.index)
でデータフレームのインデックスを表示することができます

print(df.columns)
でコラム、列のラベルを得ることができます。

print(df["Adj Close"])
でコラムAdj Closeのデータ表示することができます

Pythonは使っている変数の型が分からないまま使ってしまうことが多いので一度は確認しておいたほうがよいでしょう。

2017年3月2日木曜日

Python機械学習プログラミング

anacondaでPython学習のために本を購入しました。

分類問題の課題があり、機械学習をつかってみようとおもいます。個人では時系列データの解析法を勉強したいのですが、しばらく我慢です

2017年2月12日日曜日

Eagle 8 をインストール

前から使っているＰＣＢ用ＣＡＤ　Eagle の最新版をインストールしました。今回はAutoDeskの影響が外観ででてきています

Eagleのセットアップファイルをダウンロードして起動

アイコン（ロゴ）も変わっています

Eagle起動後の操作感はほとんど変わらないようです。

またAutoDeskへのログインが必要になったようです。自分は別ののCADでＩＤを作ってあったのでそのＩＤでログインできました。

フリーで利用できる基板の大きさも変更なしです。

プロジェクトやライブラリのパスも引き継いでくれるので、初期設定的なものはなしで利用できます

2016年12月24日土曜日

mikroC Pro Ver7 でライセンス方法が変わった

mikroC Proのアクチベーション方法は、これまでＵＳＢドングルを刺すか、key licenseというexeファイルを自分のＰＣで実行することによって可能でありました。

mikoroC ver 7になってこの方法が変更になりました。
ＵＳＢドングル方式はこれまで通り有効のようですが、exeファイルによる方法が利用できなくなりました。

exeファイルを実行する代わりにActivation codeを入力します。
このactivation codeはメールでmikroelektronikaに連絡することによって送付してもらえます。

activation codeを受け取ったら、
Help->Activate license をクリック

mikroC PRO for PICをクリック

License　Code をクリック

Activation code, 名前、会社を入力して、ACTIVATEをクリック。

Activation codeは４文字毎コピペせずに、ハイフォンを含めてすべての文字列をコピペします

これで利用できるようになりました。

Ver7ではVisualTFTがIDEに統合されたのが大きな変更のようです。

2016年11月3日木曜日

Fusion PCB の色変えオプションの追加料金が無料になった。

ＰＣＢ製作で利用するFusion PCB、これまでは緑の基板が一番安く他の色を選択すると割り増し料金がかかっていました。
https://www.seeedstudio.com/fusion_pcb.html

最近きたダイレクトメールによると、緑以外の色を選択しても料金は変わらなくなったそうです。
競合のElecrowが前から割り増し料金なしであったので影響されたのでしょうか？

利用者にとってはありがたい話です。

2016年10月14日金曜日

Visual Studio 2015 community でOpenCV3.1をコンパイル

OpenCV3.1に付属するDNNを試してみたいと思いVisual Studio 2015 community をインストールした後にOpenCV3.1とopencv-contributionをセットアップしてみました。

GitHubからOpenCV3.1とcontributionをダウンロード
Dドライブにopencv31というフォルダを作り、そのフォルダにopencv,opencv_contrib-masterをコピー

また、buildしたファイルを格納する空のフォルダOpenCV31buildを作る

CMakeを起動し、opencv\sources フォルダを指定、buildフォルダは作成した空のフォルダOpenCV31build を指定。

configure をクリック

compilerはVisual Studio 2015を指定、Finishをクリック

しばらく待つ。

BUILD_EXAMPLES をチェック

OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH にopencv_contrib-master\modules　を指定しconfigureをクリック

BUILD_LIBPROTOBUF_FROM_SOURCES がチェックされていないことを確認

opencv_dnn_BUILD_TORCH_IMPORTER をチェック

configure をクリック後generateをクリック

cmakeでの作業は完了し、OpenCV31buildにはたくさんのファイルが生成される

Visual Studio 2015 community を起動し、OpenCV31build フォルダのOpenCV.sln をオープン

メニューからビルド＞バッチビルドをクリック

現れたダイアログからINSTALL debugとINSTALL Release をチェックしビルドをクリック

コーヒーを飲みながらビルドの終了を待つ

ビルド後にフォルダOpenCV31Buildの容量を確認すると約13ＧＢもある。

libフォルダを確認すると

dnn関連のlibも生成されていることを確認

環境変数でD:\opencv31\OpenCV31build\install\x86\vc14\bin　にパスをとおしておく

ビルド時にいくつかエラーがでてきたが、今後プログラム時に何か不都合がでてきたらその都度考えることにする。

Visual Studio 2015 でDNN(deep neural network)のサンプルを動かしてみます。

追加のインクルードディレクトリを指定

追加のライブラリディレクトリを指定

caffe model を取り込んで同じディレクトリにあるスペースシャトルの画像を認識するプログラムです。

引数なしで実行するとスペースシャトルの画像を使い、引数にJPG画像を指定するとその画像を認識しようとします。引数なして実行すると、高確率でスペースシャトルと判定していることがわかります。

Deep learningのcaffe modelはネット上に利用できるものがいくつかありいろいろと応用可能です

2016年9月2日金曜日

Dlibを試す

Dlibは画像処理や機械学習ができるライブラリです
http://dlib.net/
特に顔認識は高速との評判です。

Windows環境でcmakeでコンパイルを試みましたがうまくいかなかったのでlinux上でコンパイルしました。linuxといっても専用のマシンがないのでVMWarePlayer上でのlinuxです。

顔認識のサンプルプログラムを実行しました。

サンプルとして同梱されているので認識できて当たり前ですが、動作確認できました。
cmakeではコンパイルできましたが、ソースをgccでコンパイルしようとするとエラーがでてうまくコンパイルできませんでした。
Windows環境で開発できるようになるのが都合がよいのですが、しばらく格闘が必要のようです。