Raspberry Pi 4 に ArchLinuxをインストールしてXfceのデスクトップ環境を構築する - チラシ裏日記上等！！新館
先日Raspberry Pi 4 を手に入れました。Raspberry Pi 4はメモリやプロセッサがだいぶ強化されてちょっとしたPC並には使えるという話だったのでIoT用途ではなくデスクトップPC用途で整えてみようと思います。 普通にRaspbianを入れても良かったのですが、過去のRaspberry Pi 3にインストールしたとき妙にもっさりしていたり不要なオフィススイートが入っていたりして厄介だったので、今回はかねてより気になっていたArchLinuxを入れることにします。デスクトップ環境もXfceにして軽いLinuxデスクトップを目指します。 ArchLinux ArchLinuxのインストールは公式のページに書いてあるのであまり書くことはないのですが、手順が書いてあっても割と自分は苦戦したのでやった過程を書いていきたいと思います。 SDカードのフォーマット SDカードのフォーマッ
golangでesaのクライアントを作っています。 - チラシ裏日記上等！！新館
これは Go Advent Calendar 2018の11日目の記事です。 去年はgolangでTwitterクライアント「tt」を作りました。その tt は今でも気軽にツイートするときに使用しています。最近あまりメンテをしていないので近いうちに機能を追加していきたいところです。 www.chirashiura.com 今回もコマンドラインツールを作りました。esaのコマンドラインツール myesa です。 myesa 検索 表示 記事の作成・更新 使用したライブラリ等 工夫したところ 記事の編集 esaの記事を名前で取得 まとめ myesa esaのコマンドラインツール myesa はesaのドキュメントの検索と作成、更新が出来るコマンドラインツールです。 github.com tt と同様 go get と go install でインストールできます。インストール後は myesar
RailsアプリケーションのCircleCI 2.1 の設定 - チラシ裏日記上等！！新館
自分で作ったサービスのCIが未だにCircleCI 1系だったので重い腰を上げて2系にマイグレーションしました。 マイグレーションしたと言ってもカスタマイズらしいカスタマイズもしていなかったのでほとんど0から設定の作り直しです。とりあえず最低限テストを行える状態までこぎつけたので、備忘録がてら残しておこうと思います 操作する環境 .circleci/config.yml executors jobs workflows 参考書籍 まとめ 操作する環境 環境は以下のような感じ 名前 バージョン Ruby 2.5.1 Rails 5.2 MySQL 5.7 .circleci/config.yml .circleci/config.ymlは以下 version: 2.1 executors: default: docker: - image: circleci/ruby:2.5.1 envir
Pythonを勉強するのにJupyter notebookが便利 - チラシ裏日記上等！！新館
Pythonの勉強を進めています。その際便利なのがJupyter notebookです。Jupyter notebookはブラウザで動作するプログラムの対話型実行環境です。 インストールは簡単でpipでインストールするだけです。 $ pip install jupyter # インストール $ jupyter notebook # Juptyter Notebookを起動 Jupyter notebookを起動するとlocalhost:8888でアクセスできるようになります。 Jupyter notebook起動時の画面 起動したディレクトリをルートとし、ブラウザ上でディレクトリをたどれるようになります。 Jupyter notebookではNoteBookというプログラムと実行結果を保存するファイルを.ipynb形式で保存します。NoteBookはセルという入力部分にプログラムを書きます
builderscon tokyo 2017 に参加してきました - チラシ裏日記上等！！新館
ブログを書くまでが builderscon ということで、カンファレンスの感想や面白かったセッションなどを書いていきます。 builderscon.io 1日目 DeepLearningによるアイドル顔識別を支える技術 真のコンポーネント粒度を求めて 複雑なJavaScriptアプリケーションに立ち向かうためのアーキテクチャ 2日目 ここまで出来るmruby ここが辛いよサーバーレス。だが私は乗り越えた まとめ 1日目 DeepLearningによるアイドル顔識別を支える技術 すぎゃーんさんのアイドル顔識別の周辺技術についてのセッションでした。 とにかくいろいろなことをしているという印象で、アイドルの画像を集めて管理するためのWebアプリケーションを作ったり、顔だけ切り出すためのシステムのためにDockerのimageを作ったり、画像生成のためにnodeでアプリケーションを作ったりとWeb
Inside Frontendに行ってきました #insideFE - チラシ裏日記上等！！新館
Inside Frontend というフロントエンドのカンファレンスに行ってきました。話のレベルが高く、まだそういう領域にまでたどり着いていない現状ですがいろいろ刺激になりやっていく気持ちを持つことが出来ました。 inside-frontend.connpass.com 以下面白いと思ったセミナーと感想とか。 Web over ServiceWorker Webフロントエンドにおけるコンポーネント化のアプローチ 感想 Web over ServiceWorker @jxck_ さんのService Workerについての発表。 speakerdeck.com ネイティブアプリと同じようなことが出来るAPIをサンドボックス化して、ブラウザで出来ることを増やしていこうという動きが2014~2016の間で活発になった。結果いろいろなAPIが提案されてきている。そのうちの一つにService Wo
Railsが5.1になることでフロントエンドの開発が本当に楽しくなりました - チラシ裏日記上等！！新館
Ruby on Rails の 5.1.0.beta1がリリースされましたね！ weblog.rubyonrails.org 仕事でRailsを使うものとしてちゃんと触っておかねばと思い、まずは自分の好きなJavaScript周りがどれぐらい良くなったのか見てみたところかなりびっくりしました。JavaScriptすごく開発しやすいです。 webpack があって yarn がありますし、ReactやVue、angular まで rake タスクでセットアップできます。ちょっと前までRailsでJavaScriptやるのが辛いなんて言っていたのが嘘みたいです・・・。 今回はRails 5.1.0 で Vue.js を使って新しくプロジェクトを作るところまでやってみました。 rails new rails webpacker:install:vue Webpackでのビルド Hot Modul
AWSで機械学習のための開発環境を用意する - チラシ裏日記上等！！新館
前回自宅の環境にubuntuを入れてCUDAの環境を整えました。 www.chirashiura.com しかしCUDAを利用した学習をさせてみようとしたところエラーで動きませんでした。というのも手持ちの GTX 560 ti はCUDA8.0に対応していなかったからです（対応しているGPUを考えていなかった・・・）。新規でPCを組み直すというのもひとつの手だと思ったのですが、初期費用がかかりすぎるため思い切ってAWSのGPUに特化したインスタンスg2.2xlargeでまずはやってみようと思いました。前例もあったので割とすんなり構築できたのでおすすめです。 AWSでの環境構築 環境構築は以下のスライドに習って構築します。 speakerdeck.com スライドだとcuDNNのインストール先が /opt/nvidia/cuda/... になっていたのですが、自分が選択した時のCUDAのイン
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