日々の開発業務で培った技術的な知見や、よりよいプロダクト提供のための技術的な取り組みなどを積極的に紹介をしていきます。
こんにちは、クラウドソリューション開発部の鈴木です。
弊社の提供サービス、FASTIO のLOGGERアプリに「サマリーページカスタマイズ」という機能があります。
その名の通りロガーアプリに実装されているサマリー画面をカスタマイズして表示を変える機能で、通常のサマリー画面ですと最新の計測値とグラフが表示されているのですが、サマリーページカスタマイズを設定するとグラフィカルに表示することができます。
今回は私が今までに対応したカスタマイズ事例をいくつか紹介したいと思います。
はじめまして、クラウドソリューション開発部 伊藤 と申します。
今年4月に札幌に移住・入社して、早4ヵ月。北国のイメージとは全く異なる
札幌の夏の暑さの洗礼を受ける日々を送っています。暑さから逃げてきたのに東京と変わらないのでは？
この度、Tech Blog執筆のお鉢が回ってきたということで、弊社では珍しい（？）
文系出身エンジニアという特徴を活かして、気楽に読める記事をお届けできればと思います。
というわけで、今回は、現在API仕様書のリプレイス作業で絶賛活用中のSwagger について、
SwaggerによるAPI仕様書ドキュメントの作成と、「なぜSwaggerを使うべきなのか？」という観点に
フォーカスし、Swaggerというワードを知らない、あるいは聞き覚えがあるといったレベルの
初心者向けにかみ砕いて概要をお届けする記事となります。
企業のTechBlogを欠かさずチェックされているような読者諸兄には釈迦に説法もいいところでしょうが、どうぞお付き合いください。
こんにちは。
デバイスソフトウエア開発部の島崎です。
今回は衛星通信システムStarlinkと、
Starlinkを活用したエコモットのサービスについてのブログとなります。
クラウドソリューション開発部の藤井です。
負荷試験ツール k6 の紹介記事の第２弾として、応用例を解説させていただきます。
k6 って何だろうという方は、ぜひこちらの記事をご参照ください。
MBL開発部 Nです。
GPSを利用したサービスを作成する場合、緯度経度を住所に変換したくなります。
しかし商用利用の場合、有料サービスばかりですし、コストの計算やAPI取得失敗した際の動作を考えたりするの面倒ですよね。
この記事の方法でPostGISが利用出来るpostgresqlサーバがあれば日本国内の逆ジオコーディングデータベースを自前で構築することが出来ます。元データの取得も無料ですし簡単です。
こちらのe-stat 政府統計ポータルサイトの統計地理情報システムより境界データのダウンロードが出来ます。
画面リンクより
地図 > 境界データダウンロード > 小地域 >国勢調査 > 2020年 >小地域（町丁・字等別）（JGD2000）>世界測地系緯度経度・GML >北海道
とリンクを辿っていくと北海道の境界データが取得できます。
今回は 01101 札幌市中央区 という境界データをダウンロードしてみます。
ダウンロードしたzipファイルの中には r2ka01101.gml というXMLが入っています。
こちらのXMLデータから逆ジオコーディングすることだけを考えると
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北海道 札幌市中央区 宮ケ丘（番地） 43.0562244012 141.3134537524 43.0560720974 141.3134730471 ～省略～43.0562244012 141.3134537524 |
この4つのタグが必要になります。
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011010200 01 101 |
といった他のタグは今回は使いません。
では取り込んで逆ジオコーディングしてみましょう。
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みなさんこんにちは、デバイスソフトウェア開発部の島崎です。
今日はスマホやカーナビなどの位置情報で日常的に使用している衛星測位システムについて、
簡単にさわりだけ説明していこうと思います。
またエコモットの製品がどの衛星情報を利用しているかもまとめています。
最後までご覧いただけますと幸いです。
仕事でAndroidアプリを作ることになりましたので、
忘れないうちに手順を書きていきます。
皆様こんにちは。IoTインテグレーション開発部の西谷です。
先日、2022 AWS Builders Online Seriesに参加しました。
初学者向けのイベントということで、私も気軽に楽しく参加することができました。
そこで学んだことを皆さんに共有したいと思います。
こんにちは。
DXソリューション開発部の上西です。
DXソリューション開発部では、2週間に一度テーマを決めて勉強会を行っています。
ちなみに参加は自由です。
今回は勉強会の中で題材になったマインドマップについて触れていきます。
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はじめましてフバチと申します。私は、もともと化学エンジニアで、日本に来る前は、ワルシャワ工科大学（ポーランド）で20年ほど働いていました。私は2021年5月からエコモットのデータアナリティクス部に勤務しています。エコモットで働くことで、異常検知、点群超解像、画像ノイズ除去といった問題に対するAI手法の応用について、新たな経験を積むことが出来ました。これらの問題はすべて、私にとって非常に興味深いものでした。また、私自身、化学工学の課題にAIツールを導入することにも興味があり、最近、物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）について調べています。
このブログでは、私が調査したPINNについて、簡単な実験を交えて紹介したいと思います。データ分析やAI活用に興味がある方から反応を頂ければ嬉しく思います。
PINNは、物質、エネルギー、流体などの輸送現象のシミュレーションを可能にします。このようなシミュレーションは、化学反応におけるプロセス理解には欠かせません。
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