Akihiro Komori comoc

問い

あるゲームをユーザーがプレイした時に、本当に面白いと感じるかどうかを評価するには、従来はどうしていたか？またこの先はどう変わりそうか？

以下の記事が刺激となり、AIを使いつつこの文章をまとめることにした。

家庭菜園をやっていると、「ちょっと目を離した隙に霜害」「出張中に育苗トレイが干上がっていた」「ハウスの換気を閉め忘れて蒸し焼き」――こんな事故がどうしても起こる。業務用のスマート農業ソリューションは魅力的だが、数十万〜数百万円のシステムを自宅の小さな菜園に導入するのは現実的ではない。

そこで頼りになるのが コンシューマ向けスマートホーム機器 だ。本記事では、IoT デバイスブランド SwitchBot（スイッチボット） の製品群を、家庭菜園・園芸目線で徹底的に再評価してみる。いずれも数千円〜1万円台、工事不要で後付けできる製品ばかりである。

RTSP対応のカメラ(例えば⁤Tapo のカメラ)などを用意してRTSPを出力するように設定する。

Dockerコンテナからホストにアクセスするときのホスト名 host.docker.internal

WSLの場合 Genesis-Embodied-AI/Genesis#246 (comment)
```
import os
os.environ['PYOPENGL_PLATFORM'] = 'glx'
```
CUDA Error CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected while calling init (cuInit)

	<#
	.SYNOPSIS
	LAN内機器の種別を推定するスクリプト (既定は画面出力のみ)

	.DESCRIPTION
	既定では Get-NetNeighbor から LAN 内機器を取得し、
	OUI ベンダー、TTL からの OS 推定、NetBIOS 名、代表ポート開閉、
	dns-sd.exe (利用可能時) による mDNS/Bonjour 機器名を取得して、
	DeviceType (機器カテゴリ推定) を付与し画面表示する。
	-InputCsv 指定時は Get-LanDevices.ps1 が出した CSV を入力として使う。

	/**
	* RGB-D WebRTC CODEC
	* RealSense等のDepthデータをRGB画像に埋め込んでWebRTCで伝送するためのエンコーダー/デコーダー
	*/

	/**
	* チャンネル分離方式
	* 画像を4分割し、1つの領域に深度情報を格納
	*/
	class RGBDCodec {

	// g++ scantest.cpp -lbluetooth

	#include <stdlib.h>
	#include <errno.h>
	#include <unistd.h>
	#include <sys/ioctl.h>
	#include <iostream>
	#include <signal.h>

	#include <bluetooth/bluetooth.h>