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Spark CoreにはデフォルトでTinkerファームウェアがインストールされています。前回はAndroidなどのTinkerアプリなどから操作するために使いました。TinkerファームウェアはArduinoのFirmataファームウェアと異なり、インターネット上のSpark Cloudを経由して通信します。そのため直接ホストマシンと接続する必要がありません。リモートにあるSpark CoreをREST APIなどから操作することができます。自分のクラウド上の仮想マシンからNode.jsのプログラムを実行することも可能です。

Spark CoreをSpark Cloudと接続してAndroidアプリからLチカを試してみます。Spark CoreのセットアップはAndroidアプリを使わずに、OSXとUSB-Serial接続して行います。なぜかAndroidアプリからWi-Fiへ接続できない時にUSB-Serial接続が必要になります。

昨年購入したまま放置していたSpark Coreをようやく遊べる時間が作れました。Spark CoreはArduino互換のマイコンボードです。Wi-Fiモジュールを搭載しているのでインターネット経由でリモートデバイスのプログラムの更新ができます。SparkデバイスにはSpark CloudというBaaSとセットで使う魅力があります。

Raspberry Piにapt-getからNode.jsをインストールすると古いバージョンになります。ARMでNode.jsをソースからビルドするのは大変なので Error compiling v0.10.30 on Raspberry Pi Model Bなのでビルド済みのバイナリからインストールします。node-armのサイトではv0.10.36の最新バージョンまで公開されていますが、今回はNode.jsからarm-piのバイナリをダウンロードして使います。

2年くらい前に購入したRaspberry Pi Model BのRaspbianを新しくしようと思います。OSX YosemiteにはBeagleBone Blackとの接続用にUSB-Serialドライバがインストールしてあります。Raspberry Piも同様にディスプレイとキーボードを接続しないで、OSXとUSB-Serial接続をしてヘッドレスインストールします。

前回構築したTDM-GCCとMinGW-w64で64bitのPython2.7環境にPyCUDAとTheanoをインストールしてGPUを使って計算してみます。Installing Theano with GPU on Windows 64-bitの続きを参考にして構築していきます。

PyCUDAとTheanoでGPU計算をするのが目的です。どう考えてもWindowsで64bitのPythonの開発はすべきではないのですが、手持ちのノートPCに開発環境を構築してみました。中古で古いGeForceのグラフィックボードを搭載したノートPCを購入してUbuntuをインストールした方が幸せになれます。主に以下のサイトを参考にして作業します。Installing Theano with GPU on Windows 64-bit Setting up a MinGW-w64 build environment

FirmataはホストマシンからUSBシリアル通信を経由してArduinoを操作できるプロトコルです。Cylon.jsのcylon-firmataアダプタを使い、Node.jsからArduino Uno R3を動かす環境を用意しようと思います。Cylon.jsのフレームワークで抽象化してくれるのでBeagleBone BlackにデプロイしたNode.jsのプログラムがPIN番号を変更するだけで動きます。

BeagleBone BlackでMQTTのメッセージを受信して標準出力するサンプルを作成しました。次はもう少し複雑な処理を実装してみます。Cylon.jsのBeagleBone Blackアダプタを使いメッセージを受信したらLチカするだけなのですが、kernelバージョンの問題やCylon.jsのDSLの変更など、嵌まりどころが結構ありました。

先日IFTTTからDoアプリがリリースされました。Do Button、Do Camera、Do Noteの3つあり、iOS と Androidから使えるようになっています。すでにWordPressを使ったCreate a photo post with a map of your locationというDoレシピがあるので使ってみようと思います。