#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報を SORACOM #Funk を通して Azure Functions (C#) で取得する

LTE-M button の簡易位置情報を Azure Functions (C#) で取得する」シリーズの第3弾、完結編です。(そんな大袈裟なものなのか)

今回は Azure Functions にデプロイした C# なアプリケーションで、ボタンの位置情報SORACOM Funk 経由で取得します。

位置情報取得シリーズはこんな構成。

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#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報を Azure Functions (C#) で取得する

前の投稿で「LTE-M button の簡易位置情報をローカル PC で実行している C# アプリで取得」しました。

今回はそれの続き、Azure Functions にデプロイ してみます。SORACOM Beam ならローカルで動作確認したものを単にデプロイするだけです。
わざわざ分けて投稿するまでもないんですが、前回は途中で終わってしまった感があるので、今回は真面目に「クラウド連携」します。

今回は素直に Beam 経由です。

「Azure Functions、何それ?おいしいの?」という人もいるかもしれないので、動作確認、というかログの出し方についてもチラッと書きます。
(知っている人には当たり前すぎる内容ですが)

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#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報をローカルPC上のC#アプリで取得してみる

SORACOM LTE-M Button で簡易位置情報を取得できるようになりました。

https://blog.soracom.jp/blog/2019/08/01/location-function-release/

「それでは」ということで早速試してみます。

今回、位置情報を確認するための手順は以下の通り。

  • SORACOM ユーザーコンソールでの設定
  • SORACOM Harvest でデータの確認
  • Azure Functions のプロジェクトをローカルで作成
  • ngrok で localhost を公開
  • SORACOM Beam の設定
  • 動作確認

ローカルで Azure Functions を開発する環境としては、今回は Visual Studio Code を使います。

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Machine Learning #AutomatedML のトレーニング資料「二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する (タイタニック号から脱出できるか?)」を公開しました

Azure Machine Learning Service の Automated ML のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

Automated ML は、教師データを与えるだけで自動的に複数回(アルゴリズムやハイパーパラメーターを変更しながら)の学習を自動的に実行してくれるものです。

もっとも精度が高い学習モデルを教えてくれるので、Docker イメージの作成やサービス化もワンストップで実現できます。
素晴らしい!

https://github.com/seosoft/Titanic_AutoML

Automated ML で二項分類 ~ タイタニック号から脱出できるか?

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Microsoft #Graph 開発に #Postman を使用する手順~ #2 クライアント開発編 + Tips

Microsoft Graph 開発時に Postman を使う方法の紹介、2回目です。
今回は、Graph に接続するクライアントを開発する時の Postman の使い方と、ちょっとだけ Tips を紹介します。

Graph クライアント開発時には、

をうまく使うのがポイントです。
これらの初期設定をする手順が、前回の “初期設定編” でした。

初期設定で何をしたのか、そして、Graph クライアント開発に Postman をどう使うのかを以下で紹介します。

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Microsoft #Graph 開発に #Postman を使用する手順~ #1 初期設定編

Office 365 のリソースにアクセスするために利用する RESTful な Web API が、Microsoft Graph。(みんな知ってますね)

クライアントの開発時に、基本的に必要なものが以下の2つ。

でも、もう少し効率よく API を叩いてみたいことがよくあります。

そこで Postman の出番。

ちょっと Graph API を調べる用事(仕事 /笑)がありまして。
以前「Postman で Graph API 呼びやすくなったよ」という話を聞いた覚えがあり、 じゃあということで設定して実際に Postman で叩いてみました。

難しい手順ではないのですが、ちょっとだけ面倒だったり、設定マニュアル が分かりづらかったりしたので、改めて手順をまとめてみました。

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#ML.NET #ModelBuilder のトレーニング資料「二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する (タイタニック号から脱出できるか?)」を公開しました

C# (.NET) 開発者向けの機械学習ツール ML.NET Model Builder のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

Model Builder は、ML.NET フレームワーク上で動作する機械学習ビジュアルツールです。
データセットを指定すれば、自動的に複数のアルゴリズムで学習を行い、もっとも良い学習モデルを生成してくれるツールです。

https://github.com/seosoft/Titanic_MLNetModelBuilder

ML.NET Model Builderで二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する(タイタニック号から脱出できるか?)

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