Rust 1.65から使えるようになったlet else 制御文を試してみた。Rust言語には、他の言語ではあまり見かけないようなif-let-elseのような便利な制御構文があるが、更にlet elseが追加された。The Rust RFC Bookにはlet-elseはrefutable(反駁可能)なlet文だと説明してる。let PATTERN: TYPE = EXPRESSION else DIVERGING_BLOCK;実際のコードでやってみる。 /// Key number…
Rust言語のlet-else制御構文を試す

Arduino IDE 2.0がリリースされたので、早速使ってみた。ESP32 Devボードでシンセサイザーを作って、音楽を鳴らしてみた。使用環境はZorin OS 16.1 Core。Zorin OSはUbuntu 20.04をベースとしたWindows 7風なユーザーインターフェイスなLinux.Ubuntuのノウハウが使えて、シンプルなGUIが魅力。机の上にゴミ箱がないのもいい。 Arduino IDEは電子工作用の定番アプリ。Arduino_unoやESP32などの組み込みCPU開発に使える。最新版Arduino IDE 2.0をダウンロードした。V2ではユーザーインターフェイスが改善され、Visual Studio Codeのようなコード補間機能が使える。 まずはESP32 開発ボードでブザーを鳴らす。GPIO…
Arduino IDE 2.0 ESP32でシンセサイザー

arduino ideを使ってesp32 robot carを自作した。カメラのlive streaming用にesp32-camを使用したので２個のESP32同士をESP NOWで通信した。これでvideo streaming付きの４WD メカナムホイール駆動ロボットカー完成。スマホのWi-Fi機能をコントローラーにしてマニュアル運転は勿論Line tracking(道路)Obstacle avoidance(安全運転)Obstacle detection(猫じゃらし)などの自動運転走行ができる。運転手はアヒルちゃん。
ESP32ロボットカー完成

今回はarduino unoではなくesp32で自走ロボットカーを自作してみた。esp32は32 bits risc dual core cpuをコアにしてEspressif社が開発したSoCでwi-fi, bluetooth, A/D, D/A, i2c, i2s, シリアル通信, 多機能I/Oが１チップに内蔵されている。arduino unoなどのようにセンサーシールドボードなどを使わなくても、ほとんどの機能が実現できる組み込み用マイコン。演算処理能力もけた違いに高速なのは、かってのSun Micro社のワークステーション用のCPUの後継版だからかな。 開発環境はarduio…
最新鋭のマイコンESP32でロボットカーを自作する方法

最近は、Raspberry PiやJetbot nanoが入手困難なためか価格高騰しているので、DIYロボット制作に使いずらくなった。その代わりにArduinoでロボットカーをカスタム制作してみた。4WDでタイヤはメカナムホイール(Mecanum Wheel)だ。全方向性に移動できるタイヤで、前後左右、真横や、斜め直進もできる。このスマートカーを、スマホのBT(Bluetooth)接続で、英語は勿論、日本語音声入力でも制御出来るようにした。 スマホのBTアプリを使って、"前"、"後ろ"、"左横"、"右横"、"止まれ"などと喋ると動作してくれる。ソニックセンサーを使って障害物を回避して、自動走行もできる。スマホに向かって"障害物回避"又は"安全運転"と喋るだけで自動走行をする優れものだ。また、"道路"又は"道"と喋ると、黒い線を道路と見立てて走行してくれる。 Raspberry PiやJetsonを使わなくても、Arduinoだと手頃なコストで実現できた。
スマホの日本語音声で制御するスマート4WDロボットカー

日本語で事前学習して、ファインチューニングしたGPT2の威力を、手軽にJupyter Notebookで試せるようにした。以下のコードをNotebookにコピペして実行すると入力した導入フレーズを元に自動的に文章を作成します。以下の例の導入フレーズは、"夏目漱石は、"です。青空文庫の夏目漱石作品集で特別にファインチューニングしたので、漱石好きにはたまらない文章が生成されるかも知れません。大規模なGPTモデルなので、最初のモデルロードにかなり時間がかかります。このJupyter Notebook用のファイルはGithubに上げといたのでここからダウンロードできます。jweb_gpt2.ipynb----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- jweb 日本語GPT2  In [1]: import torch from transformers import T5Tokenizer, AutoModelForCausalLM, T5ForConditionalGeneration, GPT2LMHeadModel  In [2]: #tokenizer(字句解析)はT5Tokenizerを使用する tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("jweb/japanese-soseki-gpt2-1b", use_auth_token=access_token)    Special tokens have…
日本語GPT2をJupyter Notebookで動かす