方言を話すおしゃべり猫型ロボット『ミーア』をリリースしました(こちらをクリック)

開発・デザイン

開発・デザイン

【JLCPCB】100台基板発注したら確認メールが来た。PCBの動作確認は行わない

発注したPCBに問題がなければJLCPCBからはメールが来ないので、メールが来るということは、回路不備など問題がある時。JLCPCBでは自作基板の機能確認は行わないとのこと。なので、自分で回路図やPCB見て判断しないといけない。
サーバー(Go)

【Go言語】におけるテスト駆動開発の実践:マイグレーションファイル作成からSQLインジェクション対策まで

Go言語のテスト駆動開発をマイグレーションファイル作成、SQLインジェクション対策、dockertestを使った実際のテスト方法を含めて記載。testutils.RunMySQLContainer 関数を呼び出して、MySQLコンテナを起動し、データベースに接続する。
アプリ(Flutter)

【WordPress × FCM】Webサイトに掲載する新着お知らせを、アプリに送信する方法

WordPressで作成しているミーアのHPのお知らせカテゴリに、お知らせを掲載して、新規にお知らせが追加されたら、アプリにプッシュ通知するとともに、そのプッシュ通知をクリックしたらお知らせ一覧の画面に遷移するようにしたい。つまり、お知らせに関しては、HPに掲載で一元管理としたい。
アプリ(Flutter)

【ESP32】Deep SleepモードとTimer Wake Up機能の実装

はじめに 方言を話すおしゃべり猫型ロボット『ミーア』を開発中。 ベータ版をリリースした後、実際に使っていただいた複数のユーザから 「ミーアの目のディスプレイを自動でオフにする機能が欲しい」 との要望が来たので、今回は本機能の実装を記載。 詳...
開発・デザイン

【ESP32】スリープモード(Deep / Light sleep)選択基準。消費電力の最適化と実装

ESP32は高度な省電力機能を備えており、その中心となるのがスリープモード。主にDeep-sleep modeとLight-sleep modeの2つのスリープモードがある。特筆すべきは、Light-sleep modeとDeep-sleep modeで消費電力がアクティブモートの時と比較すると、ほとんど誤差みたいな差であること。
AI

【AI】チャット検索時代におけるSEO対策の変化と、AIに選ばれるコンテンツの特性

生成AIでコンテンツ生成のコストが格段に下がる一方、信憑性が怪しかったり、似たような内容のコンテンツで溢れかえることが予測されるので、より権威性・専門性の高い人や機関が記載した、誤情報がなく、コンテンツとして差別化されている内容が評価されるようになるだろう。
Web(Python)

【Webセキュリティ】HTTPとセッション管理, GET/POST, 認証と認可, Basic認証, Cookie, 同一オリジンポリシー

同一オリジンポリシーにおいて、「オリジン」はスキーム(プロトコル)、ホスト(ドメイン名)、ポート番号の3つがすべて一致する場合に、2つのリソースは「同一オリジン」とみなされる。クッキーなど認証用のヘッダを伴うクロスオリジンリクエストにはwithCredentialsプロパティをtrueに設定する必要がある。
デザイン(Figma)

【デザイン】キャラクターデザインは丸による単純化が大事。洋ナシ型・ピーナツ型・マッシュルーム型

いきもののキャラクターデザインをするときは、引き算する描き方が大事。すっきりと削ぎ落としたシンプルな形から、かわいらしさが生まれる。写真などの資料は見過ぎないようにする。囚われ過ぎてしまい、本来のいきものの特徴を捉えにくくなるから。頭身比率は、基本は1:1.5くらい。
データ解析(BiqQuery)

【BigQuery】GA4 event_paramsのUNNNESTによる展開と分析:ダメなクエリと正しいクエリ

GA4をBigQueryにExport設定して、BigQuery上でGA4データを分析する際に、よくつまずくのがGA4のevent_paramsの解析の仕方。event_paramsの中に、さらにkey-value形式の配列でデータが入れ子になっているので、集計の際にはSQLのUNNEST演算子を使って、データ内の要素を展開して単一行に変換してから集計を行う。
データ解析(BiqQuery)

【GA4 × BigQuery】GA4のBigqueryでのイベント集計:user_pseudo_idとga_session_idの違い

今回は、ユーザーの新規会員登録(イベント名:signup_complete)の流入経路を分析する例を記載する。GA4のデータをBigQueryでクエリする場合、event_name に基づいて特定のイベントをフィルタリングし、event_params 内の個々のパラメータを抽出して分析することができる。