デバッガ, 図で理解, Windows, Stack, tensorflow, アセンブリ, 液晶, ベクトル
その他
ここでは, グラフィック液晶’SG12864ASLB-GB’の操作方法を説明します. これは, いわゆるライブラリの説明ではなく, ハードウェアそのものに対する操作方法です. この内容から, 自作のライブラリなどを製作することが可能です.
説明項目は以下のとおりです.
- 入手方法
- ピン配置
- 名称
- 実際に使ってみる
- 参考文献
PHPでWebアプリケーションを作るとき, 必ずデバックを行う必要があります. Debugの方法として, "echo"関数などを使用したプログラムの状態を画面に出力するなどがありますが, ファイルとしてそのようなデバック情報が保存されないのが難点です.
このDebugツールは以下の目的で作られました.
- 簡単にDebugできるように
- 外部ファイルとしてデバック情報を保存
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
GLCDControllerとは、グラフィック液晶SG12864ASLB-GBを操作するものです. GLCDControllerの特徴は以下の通りです.
- 2Dグラフィック操作ライブラリCanvasの利点を受け継ぎ
- 高いフレームレート
このGLCDControllerのメンバ変数としてCanvasがあるのですが, このCanvasが2Dグラフィック操作を簡単にします. Canvasについての特徴はCanvasの特徴を参照してください.
画面の更新速度ですが,最高60fps以上(最高fps85fps, 平均60fps, 全画面更新15fps)まで出せます(ArduinoUno 16Mhzで検証).
GLCDControllerを改良、強化、何でもしてください(;´∀`)
PHPでWebアプリケーションを作るとき, 必ずデバックを行う必要があります. Debugの方法として, "echo"関数などを使用したプログラムの状態を画面に出力するなどがありますが, ファイルとしてそのようなデバック情報が保存されないのが難点です.
このDebugツールは以下の目的で作られました.
- 簡単にDebugできるように
- 外部ファイルとしてデバック情報を保存
PHPでWebアプリケーションを作るとき, 必ずデバックを行う必要があります. Debugの方法として, "echo"関数などを使用したプログラムの状態を画面に出力するなどがありますが, ファイルとしてそのようなデバック情報が保存されないのが難点です.
このDebugツールは以下の目的で作られました.
- 簡単にDebugできるように
- 外部ファイルとしてデバック情報を保存
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
線形代数にある線形写像, 基底の変換行列, 表現行列などを理解するとき, 今どこの座標系にいるのか, 基底は変わったのか, ここはベクトル空間かという悩みに会います.
本稿では, 変換行列や表現行列を図で理解することを目的にします. 行列の掛け算が点の移動であることを意識すると, 理解しやすくなります.
このセクションでは, Windows Subsystem for Linux について書かれます.
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
タスクの切り替えをする際, その時のCPUの状態を保存する必要があります. このCPUの状態をコンテキストと呼びます. あるタスクから離れるときはコンテキストの保存を行い, あるタスクに復帰するときはコンテキストの復帰を行います.
ここでは, コンテキストに関する詳しい説明とコンテキストの保存と復帰の方法について説明します.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
公式リファレンスを参考しつつ, Ubuntu 上にNVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNNを入れて, tensorflow をGPUで動かす方法を, フローチャートで進めます.
グラフィック液晶に関する情報をあつかいます. 扱うグラフィック液晶は’SG12864ASLB-GB’です.