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システム用語, 技術メモ

RSA暗号

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今回はRSA暗号です。

RSA暗号の概要

発明
1977年にロナルド・リベスト、アディ・シャミア、レオナルド・エーデルマンによって発明されました。名前は発明者の頭文字から取られています。

背景
RSA暗号は、1976年に公開鍵暗号の概念を提唱したディフィーとヘルマンの研究を受けて、実用的なアルゴリズムとして具体化されました。

原理
RSAはフェルマーの小定理に基づいています。これは、特定の数学的性質を利用して、暗号化と復号化を行う方法です。

特許と公開
RSAは1983年に特許が取得され、RSA Security社が独占していましたが、特許が2000年に満了し、以降は誰でも自由に使用できるようになりました。

使い方

RSA暗号は以下の用途に使われます:

  • 秘匿: データを暗号化して第三者に解読できないようにします。
  • 認証: デジタル署名を用いてデータの信頼性を保証します。

RSAは公開鍵暗号の一つで、暗号化と復号化に異なる鍵を使用することが特徴です。公開鍵で暗号化したデータは、対応する秘密鍵でしか復号できません。

RSA暗号の基本的な仕組み

RSA暗号は、「大きな素数の積を素因数分解することが非常に難しい」という数学的な性質に基づいています。RSAは公開鍵（暗号化に使用）と秘密鍵（復号化に使用）の2つの鍵を使います。公開鍵は誰でも知ることができますが、秘密鍵は鍵の所有者だけが知っているべきものです。

1. 鍵の生成

RSA暗号で使用される公開鍵と秘密鍵は、以下の手順で生成されます。

  • 大きな素数を2つ選ぶ:
    非常に大きな素数 p と q を選びます（通常は数百桁の素数を使います）。
  • これらを掛け合わせる:
    n = p × q として、積 n を計算します。n は公開鍵の一部になります。
  • オイラーのトーシェント関数を計算:
    ϕ(n) = (p − 1) × (q − 1) を計算します。これは、公開鍵を生成するための中間計算に使います。
  • 公開鍵の指数 e を選ぶ:
    1 < e < ϕ(n) かつ e と ϕ(n) が互いに素であるような e を選びます。e は通常、公開鍵として広く使われる数値である65537が選ばれることが多いです。
  • 秘密鍵の指数 d を計算:
    e × d ≡ 1 (mod ϕ(n)) を満たすような d を計算します。この d が秘密鍵になります。

2. 暗号化

メッセージ M を暗号化するには、以下の手順を使います。

  • 公開鍵を取得:
    公開鍵 (n, e) は公開されているので、誰でも取得できます。
  • メッセージを暗号化:
    メッセージ M を次のように暗号化します:
    C = M^e mod n
    ここで、C は暗号文です。

3. 復号化

暗号文 C を復号化して元のメッセージ M を取得するには、以下の手順を使います。

  • 秘密鍵を使用:
    秘密鍵 (d) を使って暗号文 C を次のように復号化します:
    M = C^d mod n
    これにより、元のメッセージ M を得ることができます。

Python

このサンプルはわかりやすくする為にセキュリティ向上させる機能は省いています。

from Crypto.Cipher import PKCS1_OAEP
from Crypto.PublicKey import RSA

def generate_keys(keysize=2048):
    """RSA暗号の鍵ペアを生成する"""
    # 鍵ペアを生成
    key = RSA.generate(keysize)
    public_key = key.publickey()
    return public_key, key

def encrypt(plaintext, public_key):
    """平文を暗号化する"""
    # PKCS#1 OAEPパディングを用いて暗号化
    cipher = PKCS1_OAEP.new(public_key)
    ciphertext = cipher.encrypt(plaintext.encode('utf-8'))
    return ciphertext

def decrypt(ciphertext, private_key):
    """暗号文を復号する"""
    # PKCS#1 OAEPパディングを用いて復号
    cipher = PKCS1_OAEP.new(private_key)
    plaintext = cipher.decrypt(ciphertext)
    return plaintext.decode('utf-8')

if __name__ == "__main__":
    # 鍵の生成
    public_key, private_key = generate_keys()

    # 公開鍵と秘密鍵をPEM形式でエクスポート
    public_key_pem = public_key.export_key().decode('utf-8')
    private_key_pem = private_key.export_key().decode('utf-8')

    # 公開鍵と秘密鍵を表示
    print("公開鍵:")
    print(public_key_pem)
    print("秘密鍵:")
    print(private_key_pem)

    # 平文
    message = "Hello, RSA!"

    # 暗号化
    ciphertext = encrypt(message, public_key)
    print("暗号文:", ciphertext)

    # 復号化
    decrypted_message = decrypt(ciphertext, private_key)
    print("復号文:", decrypted_message)

実行の概要

暗号化:

  • encrypt 関数は公開鍵を使って平文を暗号化し、暗号文をリストとして返します。

復号化:

  • decrypt 関数は秘密鍵を使って暗号文を復号化し、元の平文を返します。

実行結果

公開鍵:
—–BEGIN PUBLIC KEY—–
MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAtL63nW412wf+oz+b1thN
2jQxjPwTSnigTcXMYrunUMUvYLgNNePtFgoD3YyPa356xlHucuIwESVhA8X6GqTq
IiAQUw4dL/IQzoshrTi0H1gfwVtDPeUworgUYLkBnXPOigtzYT2vu6teh3LUgAUx
oCbj2q22snI3NNdF04LRK6z3z/JYEZjAEasJuLlgn6+ZvqVDXO21SjrBQ8B2Qb4O
3P89qT1E+zayVH573p2JALkgZdW4xpEEJ0KYeVXU05mlwfeH+FLQ032CqPiQxaXX
Es9W3asT/RQhgtjyrtq4qHy0iCHQ+PXJl8pjD2B+pVy24w8xG+08qxQyZTxJjOHn
NQIDAQAB
—–END PUBLIC KEY—–

秘密鍵:
—–BEGIN RSA PRIVATE KEY—–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—–END RSA PRIVATE KEY—–

暗号文:b”\\\nB}k\x0bQ\x95\x01\x8c\xa2\x02z\x1b\xaa\xd21\t\xac\xb9\xf4\xe0WK\xb4’P\tx\xaf\x81\x1f\xbd,F\t\xb2\x8b\xd9y\xff\x18\xc1\x80\x96\xa2\xb0\xcb\xaeAQpv\xcfW\x18\xd9\xbe4:\xe6\xd1y\xf3\xd4\xe0U\x8ft\x10\xcd\xf2’Jl\x97\xb5\xf7\x1dtE\x0c<\xa8\xbeB&G3\x92\x15\xfcD\xe7%\xc9\xaeEn\x01\x87\xc2\xad&Oy]:\xbe.\xb0\xb2\xdf\x1c+q6\x96\xeb\xea\x90\xcf\xd5\xfa\x8b\xa7\xd7\x9af!.\x1c4oX\xbbKU\x9f\xbb\xe9x^\x7f\x9e\x92\x86\xcd5\xf9\xe8\xb9D\x0eB3\xe6\xd8\rZLD\xed\xee\xe0\xc5\x13\xa9J8/\\\xf5\xf0\xb4\xddS\xbb\x12\xf7m(\x8b\xe8\xb0\x18@\x94w`\xb7\xd0\x8f[l\x0e\x8a\x10\x91\xc4\x8d\x1f\x98T\xc0\xc6\x8c\x01\xcd\xbc4\xbe\xd7{\xd2\x9f\xf6,E;\xdc\xe9\x1d\x14\xda3\x1fi\xef\xb9\x85\x93\x08\xf241/\xeeB\x9eY\xb3Qi/\xa4kp#F`f\xdc\xea^\x9c"
復号文: Hello, RSA!

AI, システム用語, 技術メモ

R言語とPython言語

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AIでよく出てくる、２言語。

R言語とPython言語

R言語

用途:主に統計解析やデータビジュアライゼーションに強みがあります。
AIへの適用:
統計モデル: 回帰分析や時系列予測などの統計モデルを構築するのに適しています。
データ探索: データの可視化や探索的データ分析（EDA）が簡単です。
機械学習: caret や randomForest などのパッケージがあり、基本的な機械学習には対応していますが、深層学習には限界があります。

Python言語

用途: 汎用プログラミング言語で、データサイエンスから機械学習、深層学習まで幅広く対応しています。
AIへの適用:
機械学習: scikit-learn で様々なアルゴリズムを試せます。
深層学習: TensorFlow や PyTorch などのライブラリがあり、高度な深層学習モデルを構築できます。
データ処理と可視化: pandas でデータ操作、matplotlib や seaborn でデータ可視化が可能です。

比較

機械学習:

R: 統計モデルの構築が得意で、機械学習も基本的には対応しているが、深層学習には限界がある。
Python: 幅広い機械学習および深層学習ライブラリが利用でき、最新の技術にも対応している。

データビジュアライゼーション:

R: 高度なデータビジュアライゼーションが可能で、特に ggplot2 が強力。
Python: matplotlib や plotly でインタラクティブな可視化ができる。

エコシステム:

R: 統計解析とデータサイエンスに特化したツールが豊富。
Python: 幅広い分野に対応するライブラリがあり、AI・ML・データサイエンス全般に強い。

AIプロジェクトにおいては、Pythonがより多機能で、機械学習や深層学習に対応できるため、一般的にはPythonが好まれることが多いです。ただし、統計解析やデータ可視化のためにRを利用することもあります。

開発, システム用語, IoT, 技術メモ

RISC-Vとは？

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RISC-V（リスク・ファイブ）とは、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたオープンで拡張可能な命令セットアーキテクチャ（ISA）です。
ISAはプロセッサ間で共通化された、インターフェースとしての論理的な命令セットは命令セットアーキテクチャ（英: instruction set architecture, ISA）と呼ばれる。
RISC-Vは特にシンプルでモジュラー設計が特徴です。

以下に、RISC-Vの主な特徴を挙げます。

オープンでロイヤリティフリー
RISC-VはオープンなISAで、誰でも無料で使用することができ、ライセンス料がかかりません。そのため、商用や非商用を問わず、誰でもこのISAを利用して独自のプロセッサやソリューションを開発できます。

モジュラー設計
RISC-Vは基本命令セット（RV32IやRV64Iなど）と、それに追加可能なオプションの拡張（例えば、浮動小数点演算やベクトル処理など）から成り立っています。このモジュラー設計により、用途や必要に応じて柔軟にプロセッサをカスタマイズできます。

拡張性と柔軟性
RISC-Vの設計は、開発者が独自の拡張機能を追加できるように意図されています。これにより、特定のアプリケーションやニーズに合わせたカスタムプロセッサを容易に設計できます。

広範なコミュニティサポート
RISC-Vは世界中の企業、研究機関、開発者からの支持を受けており、オープンソースコミュニティによって積極的に開発と改善が進められています。

非営利組織による管理
RISC-Vの仕様は、RISC-V Internationalという非営利組織によって管理されており、この組織は特定の製品やサービスに商業的な利害関係を持たず、中立的な立場で活動しています。

RISC-Vは、従来のプロプライエタリなISAに代わるオープンな選択肢として注目されており、特に組み込みシステム、IoTデバイス、学術研究、さらには高性能コンピューティングの分野においても利用が広がっています。

システム用語, 技術メモ

ベイズ推定

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ベイズ推定（ベイズすいてい、英: Bayesian inference）は統計学における推定手法の一つで、観測データと事前の知識（事前分布）を組み合わせて、未知のパラメータについての確率分布（事後分布）を推定する方法です。この手法は、18世紀のイギリスの牧師で数学者のトーマス・ベイズにちなんで名付けられました。

P(A∣B) は、事象 B が起こったときに 事象 Aが起こる 条件付き確率 です（事後確率）。
P(B∣A)P(B∣A) は、事象 AAが起こったときに 事象 Bが起こる確率です（尤度）。
P(A)P(A) は、事象 A が起こる 事前確率 です。
P(B)P(B) は、事象 B が起こる確率（周辺確率）であり、次のように求められます。

Pythonでかけるの？

Pythonでベイズ推定を実装することは可能です。一般的には、numpy や scipy などのライブラリを用いてベイズ推定を行うことができますが、より簡単にベイズ推定を実行するために専用のライブラリを使うこともあります。代表的なライブラリには PyMC3 や Stan をPythonから使用するための pystan があります。

ベイズ推定をPythonで実装する基本的な例を示します。この例では、シンプルなベイズ推定を行うために scipy を使用し、パラメータの事前分布と尤度関数を定義して、事後分布を計算します。

尤度関数（ゆうどかんすう、英: likelihood function）とは統計学において、ある前提条件に従って結果が出現する場合に、逆に観察結果からみて前提条件が「何々であった」と推測する尤もらしさ（もっともらしさ）を表す数値を、「何々」を変数とする関数として捉えたものである。また単に尤度ともいう。

基本的なベイズ推定の例

ここでは、コインが表が出る確率 θを推定するシンプルな例を示します。仮定として、コイン投げの結果が成功（表）か失敗（裏）であるとします。

Python のプログラム：

import numpy as np
from scipy.stats import beta
import matplotlib.pyplot as plt

# 事前分布: Beta(α, β) 分布
alpha_prior = 1
beta_prior = 1

# コイン投げの結果
heads = 8 # 表が出た回数
tails = 4 # 裏が出た回数

# 事前分布を定義
prior = beta(alpha_prior, beta_prior)

# 尤度関数: Bernoulli分布
# 事後分布: Beta(α + heads, β + tails)
alpha_posterior = alpha_prior + heads
beta_posterior = beta_prior + tails

# 事後分布を定義
posterior = beta(alpha_posterior, beta_posterior)

# 事前分布と事後分布のプロット
x = np.linspace(0, 1, 100)
plt.plot(x, prior.pdf(x), 'r-', label='Prior Beta(1, 1)')
plt.plot(x, posterior.pdf(x), 'b-', label='Posterior Beta(9, 5)')
plt.xlabel('θ (probability of heads)')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Prior and Posterior Distributions')
plt.legend()
plt.show()

このコードの説明

事前分布:
Beta分布（beta）を事前分布として設定しています。ここでは、ベータ分布のパラメータ α と β を 1 に設定して、事前分布が均等に分布している状態から始めています。

コイン投げの結果:
表が 8 回、裏が 4 回の結果を設定します。

事後分布の計算:
尤度関数に基づいて、事後分布のパラメータを更新します。ここでは、Beta分布のパラメータを更新することで、事後分布を得ています。

プロット:
事前分布と事後分布をプロットし、どのように事前の信念がデータによって更新されたかを可視化しています。

ベイズ推定の応用例

金融:
リスク評価、ポートフォリオ最適化
医療:
生存時間分析、臨床試験

システム用語, IoT, 技術メモ

次世代スマートメーター とは？

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電力各社が供給している電気のメーターに対して、使用量をリアルタイムで収集してきている中で、その仕様が電力会社がバラバラなので、統一化します。

統一化されたデータは、エネルギー管理システムの改善に役立ちます。消費者は自宅やビジネスのエネルギー使用量をリアルタイムでモニタリングし、無駄な消費を削減するための措置を講じることができます。これにより、エネルギーコストの削減に繋がるだけでなく、ピーク時の電力需要を減らすことによって、電力網への負担を軽減することもできます。

地域全体でのエネルギー使用の最適化は、再生可能エネルギーの統合を促進し、電力網の安定性を高める助けとなります。統一化されたスマートメーターのデータを活用して、太陽光や風力などの変動するエネルギー源をより効率的に電力網に統合することが可能になります。これにより、化石燃料に依存する必要が減少し、地域の炭素足跡を削減することができます。

最終的に、このような取り組みは、電力供給の信頼性の向上、エネルギーコストの削減、環境への影響の軽減という、地域社会にとっての複数の利益に繋がります。次世代スマートメーターと統一化されたデータ分析ツールの導入により、地域全体のエネルギー効率と持続可能性が向上します。

高度な通信能力
次世代スマートメーターは複数の通信プロトコルをサポートし、電力使用データを電力会社や消費者にリアルタイムで送信できます。これにより、電力使用状況をより正確に、迅速に把握することが可能になります。

エネルギー管理と最適化
これらのメーターは消費者のエネルギー使用パターンを分析し、省エネルギーのヒントや効率的なエネルギー使用戦略を提供します。これにより、エネルギーの使用効率が向上し、コスト削減が実現されます。

リモート制御と診断
電力会社は遠隔からメーターを制御し、診断を行うことができます。これにより、物理的なメーターチェックの必要性が減少し、効率的なメンテナンスが可能になります。

拡張性
スマートメーターに人感センサーや温度センサーなどの環境センサーを搭載することにより、より高度なエネルギー管理と最適化が実現されます。これらのセンサーは、家庭やオフィスの室内環境をリアルタイムで監視し、エネルギー使用量に直接影響を与える要因を把握するのに役立ちます。

統合性
次世代スマートメーターは、スマートホームシステムや再生可能エネルギー源など、他の家庭内やオフィス、工場等のシステムと統合できます。これにより、家庭内のエネルギー管理が一元化され、より効果的な制御と最適化が実現されます。

検討されている技術資料
TR-1052 – EMS・アグリゲーションコントローラー-スマートメーター（Bルート）通信インタフェース実装詳細ガイドライン
スマートメーターとエネルギー管理システム（EMS）の開発に関しては、その実装ガイドラインと技術資料が非常に重要です。これらの資料は、電力各社、開発者、およびシステムインテグレータに対して、次世代スマートメーターシステムの設計、開発、および実装のための共通の枠組みと基準
https://www.ttc.or.jp/document_db/information/view_express_entity/1055

技術メモ, Web構築

メールのパスワードの設定プログラム

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メールのパスワード設定一覧を作るときに半角英数で、メールアドレスが有効で、メールアドレスとは別にアカウントがあります。

いろんなチェックをして、生成して、配らないといけません。結構面倒ですし、エラーも多いので、こちらでプログラムを書いてみました。

追加仕様：（２名様のニーズを反映）
１.必ず英字大文字小文字数字記号の組み合わせを入れる。
２.１０桁から１２桁までランダム

サンプルプログラムは下記になります。CSV形式等は自分で行なってください。

https://abundcore.net/program-library/email-password/

 

<?php

function generateRandomPassword() {
    // パスワードの長さを10から12桁の間でランダムに決定
    $length = rand(10, 12);
    // 各カテゴリの文字
    $lowercaseLetters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz';
    $uppercaseLetters = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    $numbers = '0123456789';
    $symbols = '#%=-+:?_<>[]{}()^!,.';

    // 各カテゴリから最低1文字を確実に含める
    $password = $lowercaseLetters[rand(0, strlen($lowercaseLetters) - 1)];
    $password .= $uppercaseLetters[rand(0, strlen($uppercaseLetters) - 1)];
    $password .= $numbers[rand(0, strlen($numbers) - 1)];
    $password .= $symbols[rand(0, strlen($symbols) - 1)];

    // 全ての文字を結合して残りの部分をランダムに選択
    $allCharacters = $lowercaseLetters . $uppercaseLetters . $numbers . $symbols;
    for ($i = strlen($password); $i < $length; $i++) {
        $password .= $allCharacters[rand(0, strlen($allCharacters) - 1)];
    }

    // パスワードをシャッフルして各カテゴリの文字が最初に来ないようにする
    $password = str_shuffle($password);

    return $password;
}

function isValidUsername($username) {
    // ユーザーネームが半角英数とピリオド、ハイフンのみを含むかチェック
    return $username !== '' && preg_match('/^[a-zA-Z0-9\.\-]+$/', $username);
}

function isValidEmail($email) {
    return $email !== '' && filter_var($email, FILTER_VALIDATE_EMAIL);
}

$userData = [];
$errors = [];

if ($_SERVER["REQUEST_METHOD"] == "POST") {
    for ($i = 1; $i <= 5; $i++) {
        $username = $_POST["username$i"] ?? '';
        $email = $_POST["email$i"] ?? '';
        if ($username !== '' || $email !== '') {
            if (!isValidUsername($username)) {
                $errors[] = "ユーザーアカウント {$i} は無効です。半角英数とピリオド、ハイフンのみ使用可能です。";
                continue;
            }
            if (!isValidEmail($email)) {
                $errors[] = "メールアドレス {$i} は無効です。";
                continue;
            }
            $password = generateRandomPassword();
            $userData[] = [
                'username' => $username,
                'email' => $email,
                'password' => $password
            ];
        }
    }
}
?>

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>パスワードフォーム</title>
</head>
<body>
    <h1>パスワードフォーム</h1>
    <form method="post">
        <?php for ($i = 1; $i <= 5; $i++): ?>
            <div>
                <label for="username<?= $i ?>">ユーザーアカウント <?= $i ?>:</label>
                <input type="text" id="username<?= $i ?>" name="username<?= $i ?>">
                <label for="email<?= $i ?>">メールアドレス:</label>
                <input type="email" id="email<?= $i ?>" name="email<?= $i ?>">
            </div>
        <?php endfor; ?>
        <button type="submit">送信</button>
    </form>
    
    <?php if (!empty($errors)): ?>
        <div style="color: red;">
            <?php foreach ($errors as $error): ?>
                <p><?= $error ?></p>
            <?php endforeach; ?>
        </div>
    <?php endif; ?>

    <?php if (!empty($userData)): ?>
        <h2>生成されたパスワード一覧</h2>
        <table border="1">
            <tr>
                <th>ユーザーアカウント</th>
                <th>メールアドレス</th>
                <th>新しいパスワード</th>
            </tr>
            <?php foreach ($userData as $user): ?>
                <tr>
                    <td><?= htmlspecialchars($user['username'], ENT_QUOTES) ?></td>
                    <td><?= htmlspecialchars($user['email'], ENT_QUOTES) ?></td>
                    <td><?= $user['password'] ?></td>
                </tr>
            <?php endforeach; ?>
        </table>
    <?php endif; ?>
</body>
</html>
技術メモ, Web構築

ns_binding_aborted とは

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サイトスピードの調整をしている時に「ns_binding_aborted」という表示がブラウザの解析に出ました。
ns_binding_aborted とは

NS_BINDING_ABORTED は、ウェブブラウザにおけるエラーコードの一つで、通常、ユーザーがページの読み込みをキャンセルした場合に発生します。これは、ユーザーがページの読み込みを途中で止めるか、別のページに移動することによって引き起こされる可能性があります。このエラーは、特にページの読み込みが遅い場合や、ユーザーが素早く複数のリンクをクリックした場合によく見られます。

このエラーコードは、主にブラウザの内部で使用され、開発者がブラウザやウェブページの動作を分析する際に表示されるもので、一般のユーザーはこのエラーを見ることはほぼありません。

NS_BINDING_ABORTED は、ウェブページが正常に機能していないことを示すエラーではなく、ユーザーの行動によって発生する自然なプロセスの一部です。したがって、このエラーが発生しても特に心配する必要はありません。

気になる方はブラウザをリロードして、同じエラーができるか？を確認してください。

開発, 技術メモ

androidでFlutterで録音するには？

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androidでFlutterで録音するには？

Flutterの開発環境が整っていることです。
詳細を知りたい方は別途ご連絡ください。

https://pub.dev/packages/record

permissionの設定

プロジェクト作成した後に、下記のファイルを探して、
/android/app/src/main/AndroidManifest.xml
に下記を１行追加。

<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
　   <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /> <!-- 録音許可を追加 -->

パッケージ追加

プロジェクト作成した後に、下記のファイルを探して、
/pubspec.yaml
flutter:の行を追加

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  record: ^5.0.1

ターミナルで下記のコマンド実行

flutter pub get

プログラム

パッケージ設定

import 'package:record/record.dart';


// AudioRecorderのインスタンスを作成
final record = AudioRecorder();

// 録音のための許可をチェックし、必要に応じてリクエスト
if (await record.hasPermission()) {
  // ファイルへの録音を開始　ここのパスを間違えると録音ができないです。ログ等を細かく確認してください。
  await record.start(const RecordConfig(), path: 'aFullPath/sample.m4a');
  // ... またはストリームへの録音を開始
  final stream = await record.startStream(const RecordConfig(AudioEncoder.pcm16bits));
}

// 録音を停止し、ファイルパスを取得
final path = await record.stop();
// ... または録音をキャンセル（これによりファイル/ブロブが暗黙的に削除される）
await record.cancel();

// リソースを解放
record.dispose(); // これを忘れないでください。

　
　

AI, 技術メモ

AI系の環境をDockerにして、複数環境を

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Dockerにする理由

AI系の開発をしている中で、勢いあまって、複数の機能を同じ環境にいれてしまい、整理できない。
音声処理、画像処理、統計予想処理を同じ環境に入れてしまうと後で分離して、開発が不可能になる。
Dockerでわける。
https://www.docker.com/

ひとまず、jetson　nanoから

https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/l4t-ml
l4t-ml:r35.2.1-py3を使ってみます。

環境

まずは、環境を最新にします。
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
mkdir data
cd data
mkdir l4t-ml-r35
cd l4t-ml-r35

docker自体は事前にはいっていると思うので、コンテナ指定して環境取得するシェルを書く
vi rundocker.sh

xhost +

sudo docker run \
    -it \
    --rm \
    --net=host \
    --runtime nvidia \
    -e DISPLAY=$DISPLAY \
    -v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix \
    -v ${PWD}:/data \
    nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-py3

実行権限に変更
chmod a+x rundocker.sh

実行
./rundocker.sh

Status: Downloaded newer image for nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-py3
allow 10 sec for JupyterLab to start @ http://192.168.158.57:8888 (password nvidia)
JupterLab logging location: /var/log/jupyter.log (inside the container)

起動しているかを確認

ブラウザで
http://192.168.158.57:8888
パスワード：nvidia
でアクセス

コマンドで
# docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
147cb497e537 nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-py3 “/bin/sh -c ‘/bin/ba…” 40 minutes ago Up 39 minutes competent_saha