NVIDIAの「Jetson Nanoによる入門コース」をやってみた。
Jetson Nano 2GB 開発者キットでNVIDIAのAI入門コース（Getting Started with AI on Jetson Nano!）をやってみた。Jetson Nanoを購入したは良いけど、何から手を付ければ良いのか分からない人は、まずはこちらの入門コースをやってみるのが良いと思う。
タグ: IoT
NVIDIA Jetson Nano 2GB 開発者キットのセットアップをしてみた。
NVIDIAのJetson Nano 2GB 開発者キットを購入したのでセットアップを行った。従来のメモリ4GBモデルのの廉価版で価格は7,000円前後とかなり安くなっている。メモリは２GBだがswap領域を拡大することで、学習速度は多少低下するがResNet-18で問題なく学習ができた。
M5StickCとラズパイ４とのBLE（Bluetooth Low Energy）通信を試してみた。
M5StickCに温湿度気圧センサー（BME280）を接続してBLE（Bluetooth Low Energy）でRaspberry Pi 4Bに無線で情報を飛ばしてコンソールに表示するプログラムの作成してみた。
BLEはBluetoothの拡張仕様のひとつでその名の通り省エネルギーで無線通信が可能な規格だ。
ラズパイゼロで温湿度と気圧、空気の汚れを検出してグラフ化するIoT機器（後編）
温湿度と気圧を測定するセンサー（BME280）と空気の汚れを検出するガスセンサー（MQ-135）とラズパイゼロで環境情報を収集してクラウドにアップしてグラフ化するまでの記事の後編。環境の準備、AWS関連の設定、プログラムについて説明している。
Arduino IDEで簡単なプログラム（C++）を作成してM5StickCで実行してみた
M5Stack社のM5StickCを購入したのでArduino IDEでボタンを押すとLEDが光るだけの簡単なプログラムを作成してみた。M5StickCは4MBフラッシュ＋520K RAMメモリ、TFT液晶ディスプレイ、Wi-Fi、Bluetooth、リチウムイオンポリマーバッテリー内蔵等の特徴がある
RaspberryPi ４（ラズパイ４）を購入したので組み立ててOSの初期設定まで行った。
ラズパイ４（RaspberryPi 4 Model B 4GBメモリー）のセットを購入して組み立てた時の備忘録。セット内容は本体、電源コード、MicroSDXC Reader、MicroHDMI-to-HDMIケーブル×２本、32GB microSDカード（OSプリインストール）、ヒートシンク×４つ、冷却ファン、etc
ラズパイゼロで温湿度と気圧、空気の汚れを検出してグラフ化するIoT機器（前編）
温湿度と気圧を測定するセンサー（BME280）と空気の汚れを検出するガスセンサー（MQ-135）とラズパイゼロで環境情報を収集してクラウドにアップしてグラフ化するまでの記事。前篇は全体構成図、必要なパーツ、使った工具類、配線図、組み立てについての記事。
IoT機器で温湿度を測定してクラウドでグラフ化 動作環境編（その７）
IoT機器（DHT22）で温湿度を測定してクラウド（AWS IoT Core）でkibanaでグラフ化した７回目。今回は動作環境を整える為の環境設定を行った。ラスパイのOSを無駄なリソースの消費を抑える為にデスクトップからCLIに変更、電源オン時にプログラムを自動起動する様に設定、遠隔操作に関する設定を行った。
IoT機器で温湿度を測定してクラウドでグラフ化 kibana編（その６）
温湿度測定モジュールDHT22で温湿度を測定してグラフ化するまでの備忘録の６回目。kibana設定編。AWS Elasticsearch Serviceからデータを取り出してグラフィカルに表示するオープンソースのツール、kibanaの設定に関する記事。
IoT機器で温湿度を測定してクラウドでグラフ化 プログラミング編（その５）
温湿度測定モジュールDHT22で温湿度を測定してグラフ化するまでの備忘録の５回目のプログラミング編。PythonスクリプトからMQTTプロトコルでAWS IoT CoreにPublishを行っている。プログラミングの前の事前設定とプログラムの説明の記事となっている。
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