えんじにあのじゆうちょう

勉強したことを中心にアウトプットしていきます。

IIJ mioのeSIMサービスをPixel4から利用してみた

はじめに

今回は少し趣向を変えてスマホの話です。
先日Pixel4を購入して、元々契約していたauのSIMを入れましたが、どうしてもデータ通信の費用高いですよね。
この記事を書きはじめた日は実家に帰省しているのですが、なんと自分の寝室だとたまにwifiが切れるという現象が発生しており、データ通信が非常に怖い!
そもそもメインで通勤時に使うことを考えると安いデータ通信は用意しておきたいので、前々からお世話になっているIIJ mioの提供しているeSIM(1,500円/6GB)を導入することにしました。
せっかくなので、その設定について記録しておこうと思います(どこに需要があるかはわかりませんがw)

ちなみにとても簡単で、全体で30分もかかりません。
もう全部こうなればいいのに、と思ったり。

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MAiX Dock上でMNISTの手書き数字識別モデルを動かしてみる

はじめに

MAiX Dockは価格も安く、高性能と言われていますが、ドキュメント*1が少しわかりにくい!!
独自モデルを動かしたくても、どうしたものか、意外とわかりません。

そこで、画像認識のHello WorldというべきMNISTの手書き数字識別モデルをMAiX Dock上で動かしてみて全体像を掴んでみようと思います。

0.5.0から実装されたnumpyも(やや強引に)使っているので、更新がまだの方は以下記事も参考にしてください。
t.marufeuille.dev

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MAiX DOCKのファームウェアをアップグレードする

はじめに

せっかく休みに入ったので、積んであったMAIX DOCKで遊んでみようと思ったのですが、MaixPyのバージョンが0.3.2と最新の0.5.0から見るとかなり古くなってしまっていました。

最新だとnumpyも使えるのか・・・というわけで、アップグレードしてみようと思います。
なお、一番最初のとりあえず動かしてみる系のことは以下にまとめてありますので、そちらに興味がある方は参考にしてください。

t.marufeuille.dev

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【異常検知】lof法

はじめに

前回の最近傍法を使った方法では、「稀によくある」ようなものを異常としたくない場合をうまくハンドリングできないということを書きました。
https://t.marufeuille.dev/entory/nearest-neighbort.marufeuille.dev

今回はlof法を用いた異常検知を解説します。

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【AlibabaCloud】LogServiceのML機能をJupyterNotebookから使ってみた

はじめに

alibabacloud Advent Calendar 2019 - Qiita 18日目ということで、LogServiceというリアルタイムデータ収集&可視化&処理プロダクトの中でも、たぶんあまり使われていないだろうJupyter Notebookのextensionを利用して、LogServiceを操作する方法について解説します。

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【異常検知】ホテリング理論による単純な実装

はじめに

異常検知はいろいろな方法がありますが、どれもよくわかっていませんでした。
まずは、調べた中で最も単純だと思われる「ホテリング理論」についてまとめてみます。

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