VSCodeでなるべくマウスを使わない開発環境をがんばる - Qiita
はじめに 最近，職場の若手が自分も愛用しているVSCodeを使って開発をがんばっています．それに触発されてVSCodeでの開発環境についてまとめたものを書いていきたいと思います．まわりにはターミナル上でEmacsやVimを使ってコードを書いているプログラマも多い環境なので，なるべくマウスを使わずにキーボード操作だけで開発できるようにまとめます． https://code.visualstudio.com やりたいこと 次にあげる内容をキーボード操作で行えるようにするのが目標です． 指定したファイルを素早く開く 関数やクラスなどのシンボルで検索する 定義にジャンプしたり戻ったりする 手軽にC/C++をビルドして，素早くコンパイルエラーの場所を表示する 前提としてがっつり設定などをカスタマイズするというのではなく，初心者向けになるべく簡単に環境を立ち上げられる内容でまとめていきます．またビルド
全言語で気をつけるべき、ファイル書き込み時のお作法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 言いたいこと 重要なファイルを書くときは、予期しないOSシャットダウンなどを考慮した書き方にする必要があるというお話。 お作法を知らないと、中途半端なファイルや空ファイルが生成され、システム起動時や連携システムで致命的なことになる。 例としてC言語/Java/Python/JavaScript(node.js)を挙げるが、ほぼすべての言語で対策する必要あり。 背景 本番運用されているソフトウェアが起動しなくなるという致命的な不具合が発生した。 ログやコンフィグファイルを収集・解析したところ、コンフィグファイルがぶっ壊れていた。 コンフィ
Tensorflow Lite (TensorflowLite) / Tensorflow+RaspberryPi+Python で超軽量 "Semantic Segmentation" モデル "UNet" "ENet" を実装する_軽量モデル_その２ - Qiita
Tensorflow Lite (TensorflowLite) / Tensorflow+RaspberryPi+Python で超軽量 "Semantic Segmentation" モデル "UNet" "ENet" を実装する_軽量モデル_その２PythonRaspberryPiDeepLearningTensorFlowSemanticSegmentation TensorflowLite-UNet Tensorflow-bin TensorflowLite-bin I wrote in English article, here (TensorflowLite-UNet) 【!注意!】 この記事を先頭から末尾までクソ真面目にトレースすると、「ただひたすら待つ」 という苦行に耐えるために カップラーメン６００個 を手配する必要がある。 精神 と 財力 に余裕がある方、あるいは 悟
AWS RDSでもDBAはparameterチューニングする - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 弊社で某テック・リーダーの遺産として「PostgreSQL 運用管理トレーニング」が1月に実施されたのはまだ記憶に新しいところ。 あのときのリーダーの言葉、憶えているうちに書き留めておこう。 「Managed Service で RDB を使う時代になっても、この研修で扱う知識はDBAもApplication Engineerも持っておくべきだと信じて、企画し実現しました」 （この記憶はほんとうか？ 意訳や美化が入っているかもしれない） 事例の1つを共有しましょう。 担当プロダクトの背景事情 担当プロダクトで使っているPostgreSQ
TensorRTを用いたインファレンスの高速化 - Qiita
自己紹介 当記事はKichigai-Friends Advent Calendar 2017です． こんにちは，TrsNium です． 現在 大学を休学して放浪しています． 養ってくれる方を募集しています． 昨日開催されていたGTCJapnaで行って気になった，TensorRTの紹介をしたいと思います． もし間違えがあればご指摘をお願いしいます. TensorRTとは TensorRTはTensorFlowやPyTorchを用いいて学習したモデルを最適化をし,高速にインファレンスをすることを可能にすることができます．結果的にリアルタイムで動くアプリケーションに組み込むことでスループットの向上を狙うことができます． 実際にTesla V100とTensorFlowを使った場合，秒間305枚をインファレンスできるのに対して，Tesla V100とTensorRTは秒間5707枚をインファレンス
典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～ - Qiita
はじめに --- DP は役に立つ はじめまして。NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムは最小カットやマッチングですが、会社ではなぜか「DP が好きな人」と呼ばれています。 巷ではよく「DP なんて実務では使わない」といった言説が定期的に流れますが、そんなことはないです。僕自身この 2 年間で DP が使える実務案件に 3 件くらい関わりました！ それはともかくとして、DP を学び立ての方がよく抱く悩みとして「バリエーションが多すぎて混乱するし、統一的なフレームワークがほしい」というのがあります。確かに DP のバリエーションは非常に多岐にわたるのですが、そのほとんどが以下の 3 つのフレームワークで説明できると思います: ナップサック DP 区間 DP bit DP 今回はこのうちのナップサック DP について、とにかく
kube-schedulerのソースコードを読みながらPodがNodeにBindされるまでを理解する - Qiita
kube-scheduler は Kubernetesにおけるデフォルトスケジューラで、 Pod を Node に Bind する責務(+α)を担っています。 この文章は、(kube-scheduler)のソースコード(v1.13.3)を読み進めながら、「Podがどのような処理を経てNodeにBindされるか」を理解する手助けすることを目的として書かれました。 また、2019-02-05 Kubernetes 読書会 #4の資料としても用られました。 kube-schedulerのエントリーポイント(cmd/kube-scheduler/scheduler.go)から順に読んでいくスタイルで解説しています。 ソースコードをいきなり読む前に この文章では図をつかったわかりやすい解説ができていません。これまでに、自分でソースコードを読み解いて、解説スライド・記事を作ってくださっている方がいます
kubeflowでChainerしてみる - Qiita
KubeflowでChainerを動かす環境をつくってみます。 途中まではKubeflowのインストール手順になってます。 https://www.kubeflow.org/docs/started/getting-started-gke/ Kubeflow？ Kubernetes上で機械学習環境を動かすものです。 このへん見てもらった方がいいかも https://www.slideshare.net/shunyaueta/kubeflow-devfest18 Chainer? 日本のPreferred Networksが主導で開発している、機械学習のOSSライブラリです。 https://chainer.org/ 自分が所属するAlpacaJapan株式会社では、ChainerのエバンジェリストがいてChainerがよく使われているみたいなので、この環境をつくってみました。 https:
nvidia-smiコマンドの詳細ついて - Qiita
Thu Mar 2 13:49:14 2017 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 367.57 Driver Version: 367.57 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+=====
TensorFlow2.0の傾向と対策 〜 TensorFlowの消失 - Qiita
はじめに この記事はTensorFlow2.0（以下、TF2.0）のPreview版がPyPIに公開されたことを受け、正式版の公開やその利用に向けて備える記事です。特に、APIの整理に伴って消えたAPIを紹介し、それによってTensorFlowの使い方が大きく変わることの警告を目指します。 また、筆者の属性は、TF歴3年の画像認識屋です。しかし、内容は個人の意見で、別分野の方や別ライブラリユーザーだけでなく、同属性の方からも別の意見が出ると思います。純粋にTF2.0を学びたい方は、他の記事を参考にしてください。 リンク 公式ドキュメント tf.keras以外の高レベルAPIの消滅 tf.layers tf.contrib.slim tf.contrib.layers（slimはtf.contrib.layersを呼んでいる） これらがいつからあるのか調べてみると、「TensorFlowの増
tf.keras 流な weight 宣言の方法と罠 - Qiita
tensorflow 2.0 の紹介（日本語訳） でも書いたとおり、 tensorflow 2.0 からはより Pythonic な、つまり keras ライクなモデルの作り方が主流になっていくようです。 この記事では tf.keras でのレイヤー・モデルの作り方、その中での weight の宣言のしかたとその罠を紹介します。 先にまとめ layer/model を使うと weight の一覧をオブジェクト指向的に取れて良い。 weight (variable) を直接使うものは Layer で実装 ただし内部に他の layer など重みを持ちうるものは持たないほうがいい layer を使って Model を作る Model は別の Model を含むこともできる 内部に持つ layer, model は必ず self. に入れておくこと Layer と Model tf.keras で
NCCLでNVLinkを活用するとどうなるか試してみた - Qiita
TL;DR NVLink接続なGPUサーバがあったのでNCCL試してみたよ NVLink対応のNCCL2だと集合通信が速い!!(GitHub版のNCCL1.3.5では性能でないよ!!) TensorFlowとかNCCL2に対応してないみたいなんだけど... みんなどうしてるの？ NCCL1.3.5向けのコードをNCCL2で使えるようにしてみた ことのはじまり NCCLは，NVIDIAが提供しているマルチGPU向けの集合通信用のライブラリです． NCCLについての正確で詳しい説明は，NVIDIA Collective Communications Library(NCCL)やFast Multi-GPU colllectives NCCLをみてもらうとして， 簡単にいうと，マルチGPUで，Reduceなど手軽に高速に処理できる素敵ライブラリ，です． NCCL 1.3.5が，オープンソースとし
Sebastian Aaltonen氏のプログラミング観 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? とても勉強になったので写経のつもりで翻訳しました。 普段自分でもわかっている気がするけど言語化するのが難しかったこと、自分でやっていて確かにあとから痛い目を見たかもしれないと反省を促される内容でした。 ※ゲームプログラミング特有だなと感じた内容はきちんと理解できなかったので割愛しています。 Now that people have already said highly controversial stuff like ”debugger is useless for C++ development”, I think I can sh
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