目次

CMS, UI表示, 液晶, GPU

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その他

仕組み | ContentsPlanet (CMS)

本CMSの仕組みについて

グラフィック液晶の操作方法 | グラフィック液晶

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
Web
ContentsPlanet (CMS) | Welcome!
ContentsPlanet
ContentsPlanet

ContentsPlanet は, 次の三つの特徴を持つWebコンテンツ管理システム(CMS)です.

  • OS標準のファイルシステムを介した他システム(Git, FTP, GitHub, GitLab, OneDrive, Google Drive, …) との連携
  • アウトラインの視認性と可読性を考慮したエディタに依存しないコンテンツ記述軽量マークアップ言語
  • ディレクトリを超えたコンテンツの検索性とトピックモデルに基づいたコンテンツ管理(自動タグ付け, 自動カテゴライズ, 関連提示)
コンポーネント | 仕組み

本CMSは, ルート部, フロントエンド部, モジュール部, サービス部, クライアント部に分かれます.

各部の詳細を説明します.

導入方法 | ContentsPlanet (CMS)

ここでは, 本CMSの導入方法を説明します.

すぐに使用したい方は, 項目のはじめるをご覧ください.

ダウンロード
ダウンロード | ContentsPlanet (CMS)

本CMSは以下のサイトからダウンロードできます.

ライブラリ
HUDMessageManager UI表示のためのコンポーネント | Componentの紹介

Unityでゲーム制作もしくはツール制作においてちょっとしたUIを表示したい時があります. HUDMessageManagerはその時のために製作されたものです.

HUDMessageManagerはちょっとしたUIの表示に最適です. 特徴は以下のとおりです.

  • 固定されないUIの表示場所
  • フェードイン, フェードアウトエフェクト
  • 表示時間設定

Unity 2018.2.5f1で動作確認済みです.

GLCDControllerの紹介 | グラフィック液晶
フレームレート測定画面
フレームレート測定画面

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(;´∀`)

C#
HUDMessageManager UI表示のためのコンポーネント | Componentの紹介

Unityでゲーム制作もしくはツール制作においてちょっとしたUIを表示したい時があります. HUDMessageManagerはその時のために製作されたものです.

HUDMessageManagerはちょっとしたUIの表示に最適です. 特徴は以下のとおりです.

  • 固定されないUIの表示場所
  • フェードイン, フェードアウトエフェクト
  • 表示時間設定

Unity 2018.2.5f1で動作確認済みです.

Arduino
グラフィック液晶 | Arduino

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.

グラフィック液晶外観
グラフィック液晶外観
NVIDIA, CUDA, cuDNN, tensorflow, ドライバ, Ubuntu, フローチャート
フローチャートで進む, NVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNN, tensorflow のインストール方法 | 環境構築

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.

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