tmuxへのアタッチで画面サイズが合わない時は-d - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Dockerの/var/lib/dockerを移動する - Qiita
今使っているクラウドのルートディスクが15GBしかないのでDocker Composeで複数のコンテナを起動して開発しているとすぐに容量不足になります。開発中はよくゴミが出るので定期的に/var/lib/dockerは再作成していますが、もう少し大きなディスクを追加して移動しようと思います。最初は/etc/fstabの記述を間違えてリカバリーモードで起動することになりました。しかもrootのパスワードを忘れてしまいシングルモードで起動する必要があったりと、作業には十分注意が必要です。 以下のサイトを参考にしました。最初に読んでいたサイトはmountのbindオプションの使い方が間違っていて混乱してしまいました。 Moving docker images location to different partition Moving Docker "stuff" to a Different
PC-Arduino間 Python経由 シリアル通信備忘録 - Qiita
目的 本稿の目的は, Python を用いて Arduino とシリアル通信を行い, 更に同通信により得た値を数値として処理できるようにすることである. 目標 PC側から Arduino にデータを送信, その内容に応じて Arduino の動作を変化させる PCが, Arduino から受信したデータを数値的に処理できるようにする 具体的目標 PCから文字データを送信し, ArduinoのLEDの明滅を操作するプログラムを組む 超音波距離センサ HC-SR04 から得たデータから数値を取り出すプログラムを組む 上記プログラム言語には Python 3.x を利用する 準備 Arduino Uno Rev.3 USBケーブル LED ジャンパワイヤ 4本 HC-SR04 Python 3.x , Arduino IDE Python モジュール : PySerial 環境 Windowsだ
チョットできるGoプログラマーになるための詳解GoDoc - Qiita
わかりましたか？よくわかりませんよね？まあ、godocとgo docは同じドキュメントツールですが、別のツールです。本家と元祖みたいなものとして、長らく平行で提供されてきました。ちょうどこの記事を書いている少し前にリリースされた1.11で、godocの方がウェブだけになるとリリースノートに書かれました。 また、godoc.orgのサーバーはローカルのgodocコマンドよりも機能が増えていたり、テンプレートが微妙に違ったりします。とはいえ、ドキュメントを書くときはこれらの違いはそこまで気にすることはありません。 2020/09/19追記: 現在はpkg.go.devが稼働を開始し、godoc.orgのページにアクセスするとこちらへのリダイレクトをするかどうかを問い合わせるバナーが出ます。将来的にはこちらに一本化されると思います。開発者が行うべきこと、記述すべきことは差はありません。このドキュ
プログラマーのためのR言語入門 - Qiita
なにやらR言語界隈が盛り上がってるそうで。 こちらのIEEE SPECTRUMが発表している2015年の人気言語ランキングではついに6位にまで登ってきています。 この流れにのってR言語を始める人も多いと思いますので、ポイントをまとめておくメモです。 統計とか機械学習とかの内容ではなくプログラム言語としての部分ですのでご注意を。また、１からしっかりではなく、他の言語と違っているところ中心です。 追記： やっと続編も書けました。 プログラマーのためのR言語入門 その２ ～分析・表示編～ ざっくりとどんな言語？ 統計の機能が盛りだくさんのスクリプト言語です。 似ている言語は？と聞かれるとPythonと答えています。 環境 以下をインストールします。 R言語 RStudio RStudioはR用のIDEです。R言語単体のインストールでも簡易なエディタはついてきますが、何かと便利なRStudioがお
機械学習を一から学ぶときやってはいけないこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? または、いかに私は心配するのをやめてそこらへんで提供されているAPIを使うことを考え始めたか。 警告: 本記事は機械学習について解説するものではありません。失敗した人間の残したポエムです。 「やりたいこと」を決めずに始める 一般に（と、私が思っているだけかもしれませんが）、とりあえず「こういうのがやりたいなー」というのを決めて学習を始めるのは良いこととされています。 しかし、機械学習においては（これから機械学習をガチで研究すると心に決めているのでもなければ）、これは「良いこと」ではありません。ただの必須事項です。 「機械学習」というのは
unite.vimより高速なdenite.nvimを使う - Qiita
Denite Denite.nvim is a dark powered Neovim unite all interfaces. It resolves unite.vim problems. It is 10 times faster than unite.vim. 暗黒の力を手に入れた云々。早い パッと動かしたい人は操作方法の項まで見れば動かせる文章構成にしています。 こんな感じ インストール python3を持ってないといけません。 pyenvとpyenv-virtualenvを使っている場合 # pyenv install 3.5.2 # 2016/9/22 update 後述するcpsmを利用する場合動的リンクを含む以下の方法でインストールしてください。 env PYTHON_CONFIGURE_OPTS="--enable-framework" pyenv install 3
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[Qiita Markdown記法]ページ内リンク・注釈・折りたたみ等 - Qiita![[Qiita Markdown記法]ページ内リンク・注釈・折りたたみ等 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/29b9ec08adabb5153f3d1045380b4cf66938255b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYxMDQ5MDYlMkY0ZGYzOTFkODUxOGQ0MDM5YWE2ZWQyOTA0ZWMwYzBlN2Q5MzU5M2RiJTJGeF9sYXJnZS5wbmclM0YxNjc5NTU2MzQzP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz01NTY4OWUzMGY2NjcwMWNmYzk5YTAyNWJkMTU5MGM5MQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D15f525c09d2b620f7915a846e0f4f65f%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUWlpdGElMjBNYXJrZG93biVFOCVBOCU5OCVFNiVCMyU5NSU1RCVFMyU4MyU5QSVFMyU4MyVCQyVFMyU4MiVCOCVFNSU4NiU4NSVFMyU4MyVBQSVFMyU4MyVCMyVFMyU4MiVBRiVFMyU4MyVCQiVFNiVCMyVBOCVFOSU4NyU4OCVFMyU4MyVCQiVFNiU4QSU5OCVFMyU4MiU4QSVFMyU4MSU5RiVFMyU4MSU5RiVFMyU4MSVCRiVFNyVBRCU4OSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWRmMmRhYzUyOWFkMmNmYjlhODFmODdhOTk1NGNjYjEx%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBheW1pa210cyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPThiMjI4M2Y1YjJlZTlmNzdlYjBmZTRiN2JlMjRlNWVm%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0b6c0acab25c7dbcb3014ce03250fdc3)
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