https://github.com/digistump/DigistumpArduino/releases
Download the latest ARVDude program (for Windows, MacOS or Linux)
https://github.com/digistump/DigistumpArduino/releases
Download the latest ARVDude program (for Windows, MacOS or Linux)
| #include <LovyanGFX.hpp> | |
| // ESP32でLovyanGFXを独自設定で利用する場合の設定例 | |
| /// 独自の設定を行うクラスを、LGFX_Deviceから派生して作成します。 | |
| class LGFXsmall : public lgfx::LGFX_Device { | |
| // 接続するパネルの型にあったインスタンスを用意します。 | |
| lgfx::Panel_ST7735S _panel_instance; | |
| // パネルを接続するバスの種類にあったインスタンスを用意します。 |
| #include <LovyanGFX.hpp> | |
| // ESP32でLovyanGFXを独自設定で利用する場合の設定例 | |
| /// 独自の設定を行うクラスを、LGFX_Deviceから派生して作成します。 | |
| class LGFX : public lgfx::LGFX_Device { | |
| /* | |
| クラス名は"LGFX"から別の名前に変更しても構いません。 | |
| AUTODETECTと併用する場合は"LGFX"は使用されているため、LGFX以外の名前に変更してください。 |
| /* worked ! */ | |
| /* | |
| ftf nodemcu esp8266 | |
| https://simple-circuit.com/esp8266-nodemcu-st7789-tft-ips-display/ | |
| GND GND | |
| vcc 3V | |
| SCL D5(GPIO14) | |
| SDA D7(GPIO13) |
| from modules import ws2812 | |
| from fpioa_manager import * | |
| # 6 --> red | |
| # 7 --> white | |
| # 8 --> blue | |
| # 9 --> green | |
| fm.register(6) | |
| class_ws2812 = ws2812(6,130) | |
| r=0 | |
| dir = True |
| #include <M5Stack.h> | |
| #include <WiFi.h> | |
| #include "ArduinoJson.h" | |
| #include <HTTPClient.h> | |
| //WIFIのID | |
| const char *ssid = ""; | |
| //WIFIのパースワード、パスワードのないWIFIはこここのままでも良い | |
| const char *password = ""; | |
| //今回ビットコインの値段を取得するためのAPIのURL |
| #include <WiFi.h> | |
| #include "ArduinoJson.h" | |
| #include <HTTPClient.h> | |
| //WIFIのID | |
| const char* ssid = ""; | |
| //WIFIのパースワード、パスワードのないWIFIはこここのままでも良い | |
| const char* password = ""; | |
| //今回ビットコインの値段を取得するためのAPIのURL | |
| const char* apiServer = "https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice/JPY.json"; |
| from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals | |
| import tensorflow as tf | |
| # MNISTのデータセットを使う | |
| mnist = tf.keras.datasets.mnist | |
| # データセットをロードする | |
| # アンパックして、それぞれtraine_dataとtest_dataに格納 | |
| # train_data:60000個、test_data:10000個 | |
| (train_data, train_teacher_labels), (test_data, test_teacher_labels) = mnist.load_data() |
本人曰くやや古い内容ですが、共通の基礎的な概念のところは参考になるところも多いでしょうと
| var _ = require('lodash'); | |
| var paths = [ | |
| '/FolderC/FolderA/FolderQ/ItemA', | |
| '/FolderC/FolderA/Item1', | |
| '/FolderD/FolderF/FolderM/ItemA', | |
| '/FolderD/FolderF/FolderM/ItemB', | |
| '/FolderD/FolderG/ItemD', | |
| '/ItemInRoot' | |
| ]; |