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Cisco MerakiのD-1グランプリに参加をきっかけにnoteを復活

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Cisco MerakiのD-1グランプリに参加をきっかけにnoteを復活

線状降水帯の被害

線状降水帯のため複数の地域に被害が出てしまっている。 九州南部 富山 立山町 山口 長野 大雨の影響で川が氾濫　小川村で住宅６棟が浸水被害【長野】（テレビ信州） - Yahoo!ニュース２日未明までの大雨の影響で上水内郡小川村では住宅６棟が床上、床下浸水する被害が出ました。 県危機管理部などによりますと、<

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    • Meraki SSID

      Meraki Dashboard APIからSSIDの設定が可能。 SSIDの番号を取得してPUTで設定する。 SSIDの名称やパスワード、有効無効の設定ができた。

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      • Meraki D-1フレンズ・ミートアップ

        D-1グランプリ参加者の集い ミッドタウンのcisco社で開催 おしゃれなオフィスだった。 D1グランプリ参加者同士がリアルで会える中間ミーティング。 想像より多くの方が参加されていて安心した。 Twitterなどで検索しても前回の投稿しかヒットしないので盛り上がっていないのか、と少し心配だった。 企業でのチームで参加されている方が業務だとSNSで発信しにくいという話をしていてさもありなんと納得。 他の方と交流や、merakiの方の発表も面白かった。 電子棚札のよう

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        • GraphQL Apollo

          GraphQLを使えるApolloというplatformがある。 簡単に試せた。 バックエンドはデータベースでも他のAPIでもファイルでも良いのでこれは使えそうだ。

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          REST API と GraphQL

          RESTの他に GraphQLというAPIもある。 特長としてはRESTでは複数のAPIからデータを取得していたが1回の呼び出しで済むようになる。 サーバ側は大変そうだが、利用する側は便利。 勉強しよう。

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          REST API と GraphQL

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          川の氾濫

          富士市の沼川は海岸線と並行に流れている。 下流はその昔湿地帯で田んぼなどに使ず放水路が出来てから田んぼができたようだ。 治水のための長い戦いの歴史が県のHPで参照できる。 近くに住む地元の方に聞いた話だが現在は田んぼの方を住宅地より高くしたので相対的に住宅地が低くなり水が溜まりやすくなったそうだ。 治水のための戦いはまだ続いているのだ。

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          川の氾濫

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          Meraki 気象庁気象データ

          気象庁の気象データはGRIB2と言う形式のバイナリファイルで提供されている。 調べるとGRIB2は世界標準のデータ形式だそう。 GRIB2は非常に高圧縮されたデータで扱うためのプログラムも提供されている。 欲しい地域や期間、フォーマットを指定してプログラムを通して取り出すイメージ。 単純に解凍という感じではない。 また気象庁の提供するデータは独自のデータ部分があるそうでそのままでは展開できないらしいということもわかってきた。 雨量関係のデータを地図に表示したいが少し時

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          Meraki 気象庁気象データ

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          Meraki sensor monitor API

          Meraki 環境センサー MTシリーズ MT10を借用している Merakiの無線アクセスポイントMRシリーズの近くに設置すると自動的に接続する。 クラウドの管理画面ダッシュボードからセンサーで取得した温度や湿度が確認可能。 さらに管理画面で設定した温度や湿度でアラートを出せる こういうのが避難所にあると温度や湿度の管理に良さそうだ。 APIはGetで取得できる。 https://documentation.meraki.com/MT/MT_Installatio

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          Meraki sensor monitor API

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          Meraki location scanning API 解決編

          Merakiのlocation scannig APIは外部サーバにデータを送信する。 送信前に送信先URLの検証をする。 管理画面のダッシュボードにURLの入力ボックスとvalidateボタンがある。 シークレットというパスワードの入力ボックスもある。 URLに対してsecretという名前と値を送信するのかと思ったが、何も送信しないようだ。 指定のURLが固有のvalidatorを単純に返せば良かった。 アクセスの制限したいのでURLの後ろに?secret=xxxxxx

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          Meraki location scanning API 解決編

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          軽トラのヒーロー

          あれはもう何年も前のこと。 川が氾濫して浸水した街があった。 友人の知り合いが被害にあい片付けを手伝いに行った。 浸水した家の中は家具や小物などが散乱していた。 まず片付けるために使えなくなったものを家の表に出す。 冷蔵庫や洗濯機、タンスなど人手が必要な大きいものから優先的に出した。 タンスは開かなくなっており中で衣類が水を吸ってとても重かった。 冷蔵庫は電気が使えなり中のものは腐敗していた。 家の表に出すと近所中も同じように外に出していた。 出しきれないほど外には家具が

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          軽トラのヒーロー

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          Meraki location scanning API

          Wifi 端末の位置が取得できるAPIがある。 しかし、そのままでは取得できない。 まずダッシュボードでロケーション分析を有効にする。 バリデーターという文字列が生成される。 そしてデータをPOSTするURLとシークレット値を設定する。 このPOSTするURLがなんのことかわからなかったが外部のサーバを自分で用意してそこに送信するという仕組みだとやっと理解できた。 最初に用意したWEBサーバにシークレット値を受け取ってバリーデーターの値を返すようにする。 phpで用意

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          Meraki location scanning API

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          目標管理入門

          著者: 坪谷 邦生 ‎出版社:ディスカヴァー・トゥエンティワン 発売日:2023/4/21 著者の坪谷さんと交えてオンラインでのお話会にIさんからお誘い頂いた 目標管理のよくある誤解や日本の目標管理の歴史、実際の企業の例などがあってわかりやすい。 ドラッカーの目標管理とOKR、KPI、誤解された目標管理の位置付けが図解されていてなるほどと感じた。 目標管理を組織的にうまく使うようになるにはどうすればいいかと悩んでいる組織の人におすすめ。 他の参加者も自分の組織での悩み

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          目標管理入門

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          浸水被害地域の近くの田んぼ

          浸水被害のあった静岡県富士市 被害のあった地域の近く。 見事な田んぼが広がっていた。 沼川という川が海岸線に並んで通っている。 治水する前は辺りは沼地だったそう。 過去にも何度か浸水被害があったとのこと。 ただし昔と比べると浸水すると生活へのダメージが大きい。 ・家電が使えなくなる   クーラー、冷蔵庫、洗濯機が壊れてしまう ・グラスウールの断熱材が水を吸って使えなくなる ・床下に水や泥がたまる(布基礎の場合) これからも大雨が繰り返し起こりそうなのでうまく付き合う

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          浸水被害地域の近くの田んぼ

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          Meraki x PowerShell x chatGPT

          MerakiのDashboard APIをWindowsのPowerShellで呼び出す。 chatGPTに質問するとAPIへの送受信のサンプルを教えてくれる。 するとこんな感じで教えてくれる。 大まかな書き方がわかる。 Invoke-RestMethod を使うといいらしい。 本当にあるのか検索するとちゃんと存在する。 実際にないものでももっともらしく教えてくれるので注意が必要。 $apiKey = "your-api-key"$orgId = "your-organ

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          Meraki x PowerShell x chatGPT

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          専用コミュニティ meraki D-1グランプリ

          meraki D-1グランプリの参加者用のコミュニティが用意されたと連絡が来た。 1人チームで参加しているので嬉しい。 今日中に終わらせないといけないレポートがあるのでそれを終わらせてから参加しよう。 機材はライセンスがない旨の英語のメッセージが来たがメールで問い合わせたら直ぐに対応方法の回答がメールできた。 ライセンスを更新して期間を延長するということだった。 それにしてもMerakiの管理サイトのUXはすごい考えられている。 よく使う機能はわかりやすいし、やっては

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          専用コミュニティ meraki D-1グランプリ

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          読書 お江戸 風流さんぽ道

          杉浦日向子 編著者 世界文化社 江戸の庶民の生活をまとめた本 第四章十七の寺子屋 に注目 江戸は蕎麦屋か多かったと聞いたが、本によると寺子屋も同じくらいの数があったそう。 寺子屋なんと4000軒 江戸市内の平仮名の識字率はほぼ100%。 教育が行き渡っていた。 実学中心で商人が多いエリアでは商売関係、大工は大工関係のことを学んでいた。 さぼっても非難されることもなく自主的学んでいた。 3人に1人が女師匠 儲かるものではないので社会奉仕的に行われていた。 気に

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