【Python】AI高画質化ツールReal-ESRGANのインストール
「AIを使って画像を高画質化したい」 「画質を落とさずに画像サイズを拡大したい」 「無料で使える高画質化ツールをインストールしたい」 このような場合には、Real-ESRGANがオススメです。 この記事では、Real-ESRGANについて解説しています。 本記事の内容 Real-ESRGANとは？Real-ESRGANのシステム要件Real-ESRGANのインストールReal-ESRGANの設定Real-ESRGANの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 Real-ESRGANとは？ Real-ESRGANは、高画質化ツールです。 次の画像を見れば、どういうモノであるかは一目瞭然と言えます。 Real-ESRGANは、技術的には機械学習をベースにしています。 その際に利用している機械学習フレームワークは、PyTorchになります。 また、Real-ESRGANは次の3つの形式
ZipでUnityのexeファイルを配るの止めたい。InnoSetupを使おう - Qiita
概要 Unityはマルチプラットフォーム対応のゲームエンジンなのでiOSやAndroid以外にWindows向けのバイナリを生成することも出来ます。 なので「ちょっとしたゲームが出来たから配布してみんなに遊んでもらおう」と思った時はzipで固めてどこかにアップします。 でも世の中にはzipの解凍でつまづく人も結構いますよね。あるいは日本語が含まれるパスだと動かないライブラリが含まれているとトラブルが起きますよね。Program Files以下にインストールされるインストーラーを作ってサポートで楽をしましょう。 Inno Setupを使います。 6.2.0が執筆時点最新です。(2021/7/5くらいにバージョンが上がって更にモダンになりました。めでたいですね。 今回特にUnity製のWindows用アプリやゲームを対象にしますが、その場合はこの 記事を読んでから30分以内にインストーラが完成
Windows Subsystem for Linux 2(WSL 2)をセットアップしてみた | DevelopersIO
しばたです。 先日新しい開発機(Windows 10)が会社より支給されたのでデータ移行と環境の再セットアップをしています。 せっかくの機会ですのでOSを最新のWindows 10 May 2020 Update (2004)に更新し、Windows Subsystem for Linux (以後WSL) 環境を最新のWSL 2にしたのでその際の手順をここに記録しておきます。 手順 公式な手順はDocsにばっちり記載されています。 基本的にはこの手順を参照すれば問題ありません。 やってみた それでは早速やっていきます。 0. 前提条件 WSL 2を利用するには現在最新のWindows 10であるWindows 10 May 2020 Update (Ver.2004、ビルド19041)以降である必要があります。 古いWindows 10を利用している場合はまずアップグレードが必要となります
WSL2 のインストール，WSL2 上への Ubuntu のインストールと利用（Windows 11 対応の記事）（Windows 上）
WSL2 のインストール，WSL2 上への Ubuntu のインストールと利用（Windows 11 対応の記事）（Windows 上） 【概要】 WSL 2のインストールとUbuntu の利用手順を解説する．まず、Windows の機能の有効化から始める．WSL 2 のインストールが終わったら，管理者としてコマンドプロンプトを実行し、「wsl --list --online」コマンドでWSLの一覧を取得できる．「wsl --update」コマンドを実行してWSLを更新できる．Ubuntu 22.04 のインストールは、「wsl --install -d Ubuntu-22.04」コマンドである．インストール時にユーザ名とパスワードの設定が求められる．CUDA ToolkitやcuDNN、PyTorch、TensorFlowのインストールや動作確認、Ubuntu上でのセットアップ手順やアプ
Windows開発環境の構築をChocolateyからscoopに切り替える - tech.guitarrapc.cóm
この記事は、PowerShell Advent Calendar 2019の一日目です。 qiita.com Windows のパッケージマネージャーの裏はPowerShellが多く使われています。 そんなWindows におけるパッケージマネージャーと言えば、Package Management Chocolatey が有名なのではないでしょうか? 私もChocolatey をパッケージマネージャーに用いて開発環境の構築をしてきましたが、課題が多かったため Scoopに切り替えました。 Chocolatey で何が問題だったのか、なぜscoop を選んだのか、この一年 scoop をどのように環境構築に利用しているのかを紹介したいと思います。 目次 目次 TL;DR Chocolatey の利用 どのように Chocolatey を利用していたのか Chocolatey で困ること Ch
Windows10でDockerを使うための最短コースをご案内 - orangeitems’s diary
Windows 10に、Docker for Windows入れると結局Hyper-Vに仮想サーバーとしてのLinuxが動くのと変わらないのでメモリを結構食ってしまいます。 www.orangeitems.com 8GBのメモリを積んでいるPCですが、ブラウザなど開いていると動かすのが厳しくて運用をあきらめました。 ほかにWindowsでコンテナを動かすいい方法ないかなあと思って、思いついた方法をメモします。 概略 下記を最短距離で駆け抜けます。 ・Windows Subsystem for Linux（WSL）をインストールする ・その上にUbuntu 18.04 LTSをインストールする ・Ubuntu上に、dockerをインストールする 方法 Windows Subsystem for Linux（WSL）をインストールする 1. Windows PowerShell（管理者）を起動
レジストリを汚さないためのツールを作りました
どういうツール 簡易的な仮想環境を作り、アプリケーションの動作を現在の環境から切り離すサンドボックスツールです。 レジストリとCドライブへのアクセスを仮想化することによって、 アプリケーションからシステム環境に影響を与えない様にする アプリケーションを単独で持ち運び可能にする などなどが可能になります。このツール自体はもちろんレジストリを汚しません。 どうやって DLLインジェクションからのIAT書き換えによるWin32 APIのフックにより動作を書き換えています。 IATを経由しない動的呼び出しもLoadLibraryやGetProcAddressを書き換えることで対処しています。 あくまで公開API(※)に渡す値を書き換えているだけで、本質的にディスクアクセスに干渉しているわけではない、 例えばWindows APIが内部で呼び出す様なより低レベルな処理を直接呼ばれた場合などは対処出来
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
UnityからAndroid実機ビルド手順(2017.08版) - Qiita
1.はじめに Unity向けAndroidビルド方法は以前より複雑化したものの、 日本語ドキュメントは5.4で止まっており、本家英語版のマニュアルでも 情報が不十分なこともあり、一度、2017年8月現在の最新Unity環境で、最短でAndroid向けの ビルド手順について記載するドキュメントの必要性を感じ、今回まとめることとなりました。 なお、実機のセットアップ方法については、機種によって設定が異なるため、 今回は割愛させて頂いております。 【2017.12.13追記】 情報が不足していた点があったため、追記いたしました。 （Jasmin3さん、ありがとうございます） 2.環境 Unity 2017.1.0f3 Java Development Kit 8u144 Android Studio 2.3.3.0(後述しますが、2017.1.0f3は未対応です） Android SDK r25
複数バージョンの Chrome を共存させる
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
今日からはじめる休日個人開発 〜 クラウドサービスの選定から、WebサーバでPHPを動かすまで - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
皆さん、プライベートで何か開発していますか？「何か作りたい」という気持ちはあるものの、いまひとつ何から始めたらいいのか分からず、動けないままの人も多いと思います。 そんな皆さんのために、仕事以外にも休日に個人で気軽に何かを作ってみよう！ という企画をスタートします。今回は、OSをインストールしたてのクラウドサーバを、プログラムが実行できるWebサーバとして動かすまでの手順を解説します。 個人で開発するときの実行環境を選ぶ 個人開発ならばクラウドがおすすめ IaaS（Infrastructure as a Service） PaaS（Platform as a Service） SaaS（Software as a Service） クラウドサービスの選び方 IaaSのサービスを選んで、サーバを構築しよう サービスを選ぶ際にチェックしたいポイント IaaSを提供しているサービスの例 アカウン
機械学習の環境を構築するのにAnacondaをインストールする必要はない。Minicondaを使おう - Qiita
Pythonで機械学習の環境を作る、というと山のように「Anacondaをインストールせよ」という記事が出てきますが、実際環境構築はMinicondaというAnacondaの最小構成版で十分です。 ということを伝える記事です。 最速で機械学習の開発環境を作る方法 基本は以下で十分です。 Minicondaをインストールする(※もちろんPython3の方をインストールして下さい) conda create -n ml_env numpy scipy scikit-learn matplotlib jupyterで開発環境を作成 activate ml_envで作成した開発環境を有効化 実際はMacかWindowsかなどで微妙な差異があるので、詳細はこちらを参照して下さい。 Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する また、開発環境を作成するcondaコマンドの使い方については
Python ヒッチハイク・ガイド — The Hitchhiker's Guide to Python
Python ヒッチハイク・ガイド¶ Python ヒッチハイク・ガイド へようこそ。 これは皆さんの手により生きているガイドです。 貢献したい方は GitHub で fork してください！ この手作りガイドは、初心者と熟練者のPython開発者の両方に、Python のインストール、設定、および使用に関するベスト・プラクティスを日々提供するために存在します。 このガイドは、ほとんど 独断的なもの であり、Python の公式文書では ありません 。 ここでは、すべての Python Webフレームワーク の一覧は見つからないでしょうが、強く推奨されているリストが簡潔に見つかるでしょう。 さあ、始めましょう！ まずは、あなたの探しものがどこにあるかを確認しましょう。
Windows での最速 Node.js 環境構築 - Humanity
Windows での Node 環境のセットアップが楽になってるな。npm install -g windows-build-tools だけで済むようになってる。もう手動で Python とかインストールしなくていいのか。 https://t.co/r9KDFUp23Z— tyru (@_tyru_) 2017年3月12日 というわけで Windows で Node.js 環境をセットアップする方法をまとめてみる（もしかして前からこれぐらい簡単だったのかもしれないけど…）。 1. Nodist をインストール Node.js を直接インストールせず、まずは Nodist をインストールする。 github.com 今だと v0.8.8 が最新だった。 2. windows-build-tools をインストール 次に管理者権限で Powershell を起動*1して、npm instal
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系（現時点最新安定版のPython3.6.0）を使いましょう。 標準を使うのがよい（venv + pip） 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
GitLab をインストールしよう! (omnibus package) - Qiita
GitLab をインストールしよう! GitLab Advent Calendar の四日目はインストールについて書いてみようと思います。 GitLab を使うだけならサービス版の GitLab.com を使うのがもっとも手っ取り早いです。ですが、会社で使う場合、クラウドサービスはちょっと... という会社も多いのではないでしょうか? GitLab には GitLab CE という OSS の無償で使える製品がありますので、これを社内のサーバーにインストールして使うことができます。 2022/05/27 追記: この記事は 2016 年のものです。 インストール方法は大きくは変わっていませんが細かい違いがあります。公式ドキュメントを確認してください。また、初期パスワードについては大きく変更がありましたのでその点だけ修正しています。 インストールの前に インストール方法の選択 GitLab
npm互換のJavaScriptパッケージマネージャーYarn入門 - ICS MEDIA
最近のWebのフロントエンド開発ではライブラリの管理を行うパッケージマネージャーの採用が主流になってきています。たとえば、タスクランナーのGulpやGruntであったり、SassやTypeScriptのコンパイルのためにNode.jsノード・ジェイエス（npm）を導入している方は多いでしょう。 JavaScriptのパッケージマネージャーとしては「npmネヌ・ピー・エヌ」が有名ですが、2016年10月にFacebookが新しいパッケージマネージャー「Yarnヤァン」を公開しました。 Yarnはnpmと互換性のあるJavaScriptのためのパッケージマネージャーで、「インストールが高速」「より厳密にバージョンを固定」「セキュリティが高い」といった魅力があります。弊社はnpmからYarnに乗り換えて早3年、快適に開発に利用しています。本記事では、npmの経験者に向けてYarnの利点と使い方を
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pyenv を使って macOS に Python の環境を構築する - Qiita
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