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日本時間の3/4の未明に行われたFlutter EngageでFlutter2.0が発表されました。 変更点をまとめていきます。 Web/Windows/MacOS/LinuxのサポートがStableに 元々モバイル向けのクロスプラットフォームであったFlutterは、ベータ機能としてWeb、 Windows、 MacOS、Linuxをサポートしていましたが、 Flutter2.0でこれらのサポートがStableになりました。 従来の「モバイルフレームワーク」から、「ポータブルフレームワーク」へ変わるぞ!と発表されています。 Flutter for WebではWebassemblyとSkiaを使って直接CanvasにUIを描画するCanvasKitが紹介されました。 これは従来のdomを直接操作する方法と比べてパフォーマンスに優れ、モバイル版との差異も少ないレンダリング方法ですが、 Ski
この記事は私が過去 3 年ほど Kubernetes に携わる中で学んだ、ちょっと見つけにくい知識をまとめたものです。 特にカスタムコントローラーを開発するような人に必要となる知識群です。 感想とか指摘とかあれば Twitter までお寄せください。 更新履歴 2021-03-05: "コンテナの resources.limits と resources.requests の違いについて" の項を補足しました (thanks to @superbrothers) API コントローラー実装 プログラムと連携動作 資源管理 ネットワーク モニタリング アクセスコントロール API kube-apiserver が備える拡張機構を列挙しなさい 回答例 Custom resources: OpenAPI スキーマで独自のリソース型を追加できる Aggregation layer: kube-ap
キーボード沼に溺れよう…HHKBのタイピングをさらに快適にするオプション7選最高級キーボード「HHKB」ですが、オプションを追加すればさらに快適にタイピングができます。HHKBを約10年愛用するITライターの柳谷智宣が厳選してご紹介。HHKBユーザーはぜひ、「沼」にはまってオプションにも手を出してみましょう。 最高級キーボード「HHKB」にオプションを追加すればさらに快適にタイピングできる ライターである筆者は毎日、長時間タイピングし続けています。最初の10年は軽快なタイピング音が癖になるメカニカルキーボードをハードパンチしていたのですが、年を取るにつれて手首に負担がかかって腱鞘炎になることが判明しました。そこで10年前からフルサイズキーピッチなのにコンパクトなボディの「HHKB」というキーボードを利用しています。 「HHKB」とは「Happy Hacking Keyboard」の略です。
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We’ve scaled Kubernetes clusters to 7,500 nodes, producing a scalable infrastructure for large models like GPT-3, CLIP, and DALL·E, but also for rapid small-scale iterative research such as Scaling Laws for Neural Language Models. Scaling a single Kubernetes cluster to this size is rarely done and requires some special care, but the upside is a simple infrastructure that allows our machine learnin
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you. トイレに“男女”の区別がなくなったら?国際基督教大学にできた「オールジェンダートイレ」を使ってわかったこと寮にダイバーシティ・フロアを設置したり、健康診断にオールジェンダーの時間を設けたりと、すべての学生の過ごしやすさを目指す国際基督教大学(ICU)。「オールジェンダートイレ」の導入にはどんな反応があったのか、設置に携わった加藤恵津子教授に聞きました。
PROFILE 杉山 将(すぎやま まさし) 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授 大阪府生まれ。東京工業大学で情報工学を学び、博士号を取得。その後、同大学助手、准教授を経て、2014年より東京大学大学院新領域創成科学研究科教授。2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を併任。機械学習の基礎的な理論構築と実用的なアルゴリズム開発を専門とし、応用研究者と信号処理、画像処理、ロボット制御、ビジネスデータ解析などの共同研究も多数手がける。2016年度日本学術振興会賞および日本学士院学術奨励賞を受賞。著書に『統計的機械学習』(2009年 オーム社)、『イラストで学ぶ機械学習』(2013年 講談社)などがあり、近年は『機械学習プロフェッショナルシリーズ』(2015年~ 講談社)の編者も務める。 機械学習はAIとは違う!? 佐藤咲良(学生ライター/農学部) 本日はよろしくお願いします。
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