Linux Kernel 3.0以降について調べてみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 長いので太字で要点 絞るためにGPU、仮想関係は省いてます。 NWが長くなったので分割 http://qiita.com/bringer1092/items/b6cd96a7f7db7121e8a7 I/Oが長くなったので分割 http://qiita.com/bringer1092/items/4a62ec6ab62b896ab611 #ハードウェアサポート ##4.6 USB 3.1 SuperSpeedPlus (10 Gbps) support USB3.1のサポート SuperSpeedPlus (10 Gbps)サポート #
GitHubでGitLFSを使ってみる - たけぞう瀕死ブログ
実際にGitLFSを使ってみようということでGitHubで試してみました。 まずはgit-lfsのインストールから。gitはインストール済みとします。MacならHomebrewで簡単に入れられます。 $ brew install git-lfs 適当なGitリポジトリを作成し、GitLFSを有効にします。 $ mkdir git-lfs-test $ cd git-lfs-test/ $ git init $ git lfs install GitLFSで管理するファイルを指定します。 $ git lfs track *.jpg あとは普通にファイルをコミットしてpushすれば該当のファイルが自動的にGitLFSに保存されますし、git-lfsがインストールされている環境であればcloneしたりpullしたりすると自動的にローカルにもファイルの実体がダウンロードされてくるので普通にリポジト
Portainer - シンプルなDockerイメージ/コンテナ管理 MOONGIFT
Dockerは一瞬にして仮想環境が立ち上がるのでどんどんコマンドを叩いたりイメージを取り込んだりしている内に全体が肥大化してしまいます。Dockerの状態を含めて可視化しないと綺麗な管理は難しいでしょう。 そこで使ってみたいのがPortainerです。シンプルなDockerコンテナ/イメージ管理システムです。 Portainerの使い方 Portainerのダッシュボードです。 テンプレートも用意されており、ここからすぐにコンテナが作れます。 イメージの作成画面です。 ネットワーク一覧。 ボリューム一覧。 クラスター情報。 Portainerを使えばDockerのステータスが一目で分かるようになります。設定も可視化されているので間違った設定をしたり、設定漏れを防ぐのの役立つでしょう。自動スケーリングには向きませんが、社内のDockerであったり開発環境などであれば役立つでしょう。 Port
超最低限の Chrome エクステンションを開発しウェブストアで公開するまでの手順 - Qiita
つい最近、初めて作った Google Chrome エクステンション「Feedly をはてブ対応させる Chrome エクステンション」をブログで紹介したので、その時の技術的なメモなどを Qiita に残しておきたいと思います。まあ検索すればすぐに集まる程度の情報ではあるものの、一箇所にまとまってなかったので、自分用の備忘録でもあります。 全てのソースコードは github 上で公開しているので、気になる方は参考にしてみて下さい。実際に書いたスクリプトの簡単な解説もこの記事の最後に付録として付けています、 超最低限な Chrome エクステンションの作成 Chrome エクステンションは基本的に、一つのフォルダに保存された複数のファイルからなります。エクステンションのルートに必要な最初のファイルは、manifest.json というファイルで、これがエクステンションの基本的な情報を含んでい
Erlangを半年ほど使った感想＋α - Qiita
Erlangを半年ほど使った感想を書いていきます。 チョロい つまり言語機能がとても少ないと感じました。 例えば私が読んだErlangの本はすごいE本だけなのですが、全部で30章ある内の9章までで言語機能が大体出揃ってます。 実際、プロジェクトでコードを書き始めましたが、言語機能で困ったことはほぼありませんでした。 私は、言語機能は一番検索し難しい機能だと思っていて、少なくとも言語機能に関しては検索するのではなく、一通り何らかのドキュメントを読んでおかないと始まらないと思っています。 例えば Python で def f(a, b, *c, **d): と書いてあって「* と ** って何だ？」と疑問に思った時、[python * **][検索] とかしても多分まともな結果は出ないでしょう。 なので、最初にドキュメントを読む量が減るという点で、言語機能が少ないというのはとても良いと思ってい
Arukasを使って無料でGo製のslackbotを運用する - きょこみのーと
はじめに SlackbotをHerokuで一日中動かすと課金が発生するので色々ハックが必要となったりするので、なんとかしたくArukasに出会いました。 今回は、自分が作ったgo製のslackbotを元につくったbotをgithubにpushしてWercker経由でdockerImageを作ってArukasへのDeployを行う方法を紹介します。 github.com 今回のコードとか設定をexampleとして公開してますので、よろしければ参考にしていただければと。 Arukasとは? いまのところ無料でDockerをホスティングできるサービスです。 arukas.io 一応CLIツールも公開されていて、結構便利です。 github.com ※注意点としては、CMDで起動したプロセス監視とかは無いので自分でとかgo-server-starterとかを入れてプロセス死んだときに再起動する仕組
非英語ネイティブにとってのOSSのメンテナンスコスト - once upon a time,
disclaimer: この記事を書いている人はClouderaというHadoop/Sparkのディストリビューターの会社にいます。 codelunch.fmの20回目を聞いていろいろ思うところがあったのでつらつら買いてみます。 codelunch.fm この回のcodelunch.fmでは、前職の同僚である丸山さん（@h13i32maru）と@hokacchaさんが、お互いの家庭環境の変化を交えながら個人プロダクトの開発について話しているエピソードです。これ自体なかなかおもしろい回なので、趣味でプロダクト開発している人は聞いてみるといいんじゃないかなと思います。 丸山さんはJasperやESDocを精力的に開発していますし、hokacchaさんはnodebrewやadventarを作られています。彼らの話していた、個人で趣味プロダクトを開発するモチベーションは何かというところは、以下のよ
「すごいエンジニア」が目指すもの - megamouthの葬列
crapp.hatenablog.com を読んだ。id:Cedilleさんは、数少ない私の同好の士（一緒にされても困るだろうし、文章も怨念も私のレベルを遥かに凌駕していると思うが）だと感じている方で、 いつも楽しく読ませていただいている。 で、このエントリを読んだ感想としては、いい経験だと思うし、別にその中で生きていけばそのうち良い事あるよ、としか思わなかったんだけども、そもそも「すごいエンジニア」とはどういう存在なのか、ということを書いておきたくなったので、書く。 すごいエンジニアのイメージ だいたい前述のエントリに書いてある通りなのだが、この業界で「すごいエンジニア」として見なされる人のイメージを要約すると、こんな感じだと思う。 技術書を自分の給料で買いあさり、勤務時間外に読み漁ったりして、とにかくあらゆる事に詳しい。 アンテナを極バリして、githubでstarが100ぐらいしかつ
たのしい機械学習 Part1
(原文：Machine Learning is Fun! by Adam Geitgey より許可を得て翻訳) (訳者注：難解な機械学習のコンセプトを平易に説明している素晴らしいブログを見つけ、ぜひ日本の皆さんに伝えたい！と思い文章化しました。共感いただいた方、文章末尾の❤️マークからいいね！お願いします。一緒に機械学習勉強してくれる人も募集中です。=>Email:dai@jenio.co) 機械学習の事を人々が話しているけど、 あなたは言葉の意味はわかっていない。 そんな場面に遭遇した事はありませんか？ 同僚の言葉に相槌を打つのに疲れた。。 そんな状況を変えましょう！ このガイドは機械学習に興味があるけど、 何から勉強したらいいのかわからない人に向けて書かれました。 多くの人がWikipediaを見ると思いますが、 ストレスがたまり、 誰かがレベルの高い説明をしてくれるのを望みますよね？
普通のwebエンジニアでも出来る、ド素人からの機械学習のはじめ方
The document discusses machine learning and AI projects from mofmof inc. It mentions tools and frameworks like Ruby, Rails, Python, scikit-learn, TensorFlow, and links to courses on Coursera. It also lists several projects including Peers, Bot My-ope, and links to code on GitHub for projects like Get Wild and image classification samples using TensorFlow.Read less
if __name__ == '__main__' の下にコードをダラダラと書く人、挙手しなさい - Qiita
#! usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals, print_function, absolute_import import sys def say_args(kind, data_list): print("kind:", kind, " data:", data_list) if __name__ == '__main__': args = sys.argv[1:] assert args kind = args[0].lower() data_list = [x.lower() for x in args[1:]] say_args(kind, data_list) こういうコードを書いている人、先生、怒らないから挙手しなさい。 こういうコードはグローバルスコープの名
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
再帰的なアルゴリズムの実例集 - Qiita
