UFW とは ファイアーウォールを設定・管理するツールで、Ubuntuでは標準的に利用します。このツールを使用すれば、iptables を使うよりはるかに簡単にファイアーウォールを構築できます。 UFW - Community Help Wiki Docker はご存知ですね。 Docker - Build, Ship, and Run Any App, Anywhere 遭遇した問題 今回 UFW と docker の両方を使用するサーバで、UFW で許可していないポート番号がいつのまにか空いてしまった問題に遭遇しました。 次のような感じです。 ubuntu xenial サーバに対し、UFW で 22番と443番だけアクセス可能、その他は遮断というファイアーウォールをセットアップ 同サーバに Docker 入れて、nginx コンテナ起動、この時 “-p 80:80” オプションを付与
数式のスクリーンショットを撮影するだけでLaTeX形式に変換してくれる「Mathpix Snipping Tool」のUbuntu版がリリースされています。詳細は以下から。 当時スタンフォード大学の博士課程だったNicolas JimenezさんがiOS向けに開発した数式専用のOCR/Solverアプリ「Mathpix」は現在、iOS以外にもMac/Windows向けアプリが公開されていますが、昨日、新たにUbuntu向けの「Mathpix Snipping Tool for Ubuntu(以下、Mathpix for Ubuntu)」が公開されたそうです。 Take a screenshot of math and paste the LaTeX into your editor, all with a single keyboard shortcut. Mathpix – Mathpi
Microsoftは2018年9月17日(米国時間)、Windows 10の「Hyper-Vクイック作成」機能にある「仮想マシンの作成」ダイアログで、「Ubuntu」の仮想マシンを選択できるようにしたと発表した。Ubuntu仮想マシンを数分で作成し、利用できるとしている。日本語Windows 10環境でも利用可能だ。 「Hyper-Vクイック作成」を使用するには、あらかじめ「Windowsの機能の有効化または無効化」ダイアログで、Hyper-Vを有効化しておく。その後、スタートメニューで「Hyper-Vクイック作成」とタイプするか、「Windows管理ツール」下の「Hyper-Vクイック作成」をクリックする。
Wireshark のインストール方法を調べると「一般ユーザで使えるようにする」やり方が色々とあるようなので、一番良いと思われる方法をメモ。 $ sudo apt install wireshark 途中で「Dumpcap を一般ユーザが使えるようにする?」的なプロンプトが出るので Yes を選択。 もし間違えて No にしてしまったら $ sudo dpkg-reconfigure wireshark-common で再度設定できる。 これで wireshark ユーザグループが作成される。 最後にユーザを wireshark グループに追加する。 $ sudo gpasswd -a username wireshark グループ追加はログオフ後有効。もしくは $ newgrp wireshark すればそのターミナル内では即時有効化できる。 下記を参考にした。 askubuntu.co
第521回ではUbuntu 18.04 LTSに最初からインストールされているコンテナ管理システムLXDについて紹介しました。今回はコンテナの中からホスト上のGPUデバイスを利用する方法を紹介しましょう。 コンテナから見えるデバイス LXDで作成したコンテナからアクセスできるデバイスは、システムが起動するために必要なものだけに制限されています。 container$ ls /dev/ console full log net pts stderr tty core fuse lxd null random stdin urandom fd initctl mqueue ptmx shm stdout zero しかしながらコンテナの中からもホスト上に見えているデバイスにアクセスできると嬉しい場合は多々あります。LXD 2.0以前でこれを行おうとするといろいろと細かい設定が必要でした。ところ
6月29日に技術評論社から『RユーザのためのRStudio[実践]入門』が刊行されました。今回は、この書籍をUbuntu環境で勉強するために、「UbuntuユーザーのためのRStudio[インストール方法]入門」をお届けします。 RとRStudioについて コンピュータ言語「R」は統計学的計算とグラフ描画用のソフトウェアであり、データ解析から機械学習、レポート作成、YouTubeの視聴やTwitterへのツイートに至るまで幅広く応用されている言語です[1]。また、RStudioはR言語向けの統合開発環境(IDE)です。RStudioのデスクトップ版はGUIツールキットとしてQtを採用しており、クロスプラットフォームを意識した作りになっているため、Ubuntuでも動作します。RとRStudioの詳しい解説は冒頭で紹介した書籍や各種サイトを参照してください。 さて、前述のとおりRもRStu
このようにUbuntuの場合は、リリース予定日の2ヶ月ぐらい前までの最新版が目安となります[2]。 通常のリリースは9ヶ月のサポート期間なので、次のリリースまでの半年でリリース3回分、EOLまで使ったとしてもリリース5回分ぐらいしか離れていません。それに対してLTSは次のリリースまで2年、最大でも5年の利用期間になるため、おおよそリリース12回分から30回分ぐらい同じバージョンのカーネルを使い続けることになります。 そこで導入されているのがHWE(Hardware Enablement)の仕組みです。ざっくり言うと通常リリースで採用したカーネルは9ヶ月メンテナンスするのだから、それを直前のLTSでもインストールできるようにしておこうという仕組みになります。特により新しいハードウェアにUbuntuをインストールするためにはインストーラーの時点で新しいカーネルになっている必要があるため、LT
テストサーバーにUbuntuをインストールしました。 Webサーバーを構築するための下準備を進めてみたいと思います。 ファイヤーウォール SSH Nginx SSL MySQL PHP Ruby パッと思いつくところは、こんなものでしょうか? Ubuntuのファイヤーウォール ufwとは? ufwの情報源 ufwの注意点 ufwの使い方 ufwのGUI「Gufw」 ufwのバージョン確認 ufwのインストール Gufwのインストール Gufwの起動 まとめ Ubuntuのファイヤーウォール CentOSの場合は、ファイヤーウォールとして「iptables」や「firewalld」が用意されています。 Ubuntuの場合は、「ufw」というツールが用意されていました。 ufwとは? himachannel.com Ubuntuで標準的に利用できるfirewall機能 Uncomplicate
Debian の apt 更新がめんどくさいのでなんとかする。 昔は cron-apt でやってたけど、今時はどうするのかなーと思って調べてたらUnattendedUpgradesがあったのでコレを設定することに。 Debian Wikiに従ってインストール sudo apt install unattended-upgrades apt-listchanges apt-listchanges は無くても良さそう。apt-listchangesはメールで更新の通知をするツール。 アップデートを有効にする sudo dpkg-reconfigure -plow unattended-upgrades アップグレードを有効にする。 sudo -e /etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades 定期的にアップグレードとパッケージリストの更新を有効にする。 APT::Pe
Warning: preg_replace(): Compilation failed: invalid range in character class at offset 4 in /home/sabira/www/sabirablog/wp-content/plugins/crayon-syntax-highlighter/crayon_langs.class.php on line 340 Warning: preg_replace(): Compilation failed: invalid range in character class at offset 4 in /home/sabira/www/sabirablog/wp-content/plugins/crayon-syntax-highlighter/crayon_langs.class.php on line 34
Ubuntu Weekly Recipe 第454回Ubuntu 16.04 LTSにNVIDIA製ドライバーをインストールする3つの方法 NVIDIAのGPUを搭載したグラフィックボードが人気です。2016年はVR・深層学習といった技術が大きく飛躍した年でした。その2016年リリースされたPascalアーキテクチャのグラフィックボードは、VRにも深層学習にも真価を発揮するとあって非常によく売れているようです。実際Pascalのおかげで、今年のNVIDIAの売上高は前年比35%アップなんて調査もあるくらいです。今回はそんなNVIDIAのGPUドライバーをUbuntuにインストールする方法を紹介します。 NVIDIA製GPUのドライバーについて Ubuntuで一般的に使われているNVIDIA製GPU向けドライバーには、次の2種類が存在します。 コミュニティ製のFLOSSなドライバー(nouv
(2019-09-22 追記) NVIDIA Docker は現在では非推奨 (Deprecated) な方法となっています。 代わりに NVIDIA Container Toolkit を使ってください。 blog.amedama.jp 以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習を GPU (CUDA) で高速化する記事を書いた。 このときは、それぞれの環境の分離には Python の virtualenv を使っていた。 blog.amedama.jp 今回は、別の選択肢として NVIDIA Docker を使う方法を試してみる。 NVIDIA Docker というのは NVIDIA が公式で出している Docker から CUDA を使えるようにするユーティリティ群と Docker イメージ。 このやり方だと Docker ホストには NVIDIA Driver さ
以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習スピードを GPU を使って速くする記事を書いた。 ただし、このとき使った OS は Mac OS X (macOS Sierra) だった。 blog.amedama.jp とはいえ NVIDIA の dGPU を積んだ Mac がどれだけあるんだというと、正直なかなか無いと思う。 実際にやってみるとしたら Linux だよねということで、今回は Ubuntu 16.04 LTS を使う場合について書く。 インストールの手順については次の公式ドキュメントをベースに進める。 Installing TensorFlow on Ubuntu | TensorFlow 環境について 今回使った OS のバージョンなどは次の通り。 $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_REL
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cloud-init とは? cloud-init は AWS EC2 などの cloud instance に対して、設定や拡張性を提供するためのパッケージです。 そのため AWS EC2 の Amazon Linux や Ubuntu などのインスタンスには最初から組みこまれています。 インスタンス起動時などに動作して、OSの各種設定をしてくれています。 yaml形式の設定ファイルになっているので、独自の設定を記述することにより、プラットホーム特有の設定にしたり、ユーザーが任意の設定にすることができるようになります。 例えば AWS EC2 リージョンごとにapt packegeを提供するサーバの指定を cloud-init によって、最寄りのリージョンのホストへ向けるようになっています。 より詳しい内容については、公式ドキュメントを参照してください。 ディストリビューションによっては
いつものようにUbuntu14.04のアップデートが来たので、 促されるままにアップデート・再起動したらGUIでログインできなくなった話。 何とか直せたのでメモしておく。 結論から言うとnvidiaのGPUのせいらしい。 かなり試行錯誤したのでもっとスマートにやる方法も多分あるけど一応。。 環境: Ubuntu14.04 GeForce GTX970 参考元は以下 Ubuntuで認証画面を無限ループさせる方法と対処 - 拾い物のコンパス 本の虫: Ubuntu 14.04のUnityの設定をぶっ壊した場合の修復方法 Ubuntu14.04にCaffeをインストールしたらCUIでしか起動しなくなったからどうにかした話 - モノクロタイム ubuntuにnVidiaドライバを入れたらUnityが起動しない場合の対処 - Qiita Ubuntu 14.04 で 最新の NVIDIA ドライバー
今回は、以下の記事の続きとして PyTorch で RMSProp のオプティマイザを実装してみる。 blog.amedama.jp 上記では PyTorch で Adagrad のオプティマイザを実装した。 Adagrad は学習率の調整に過去の勾配の平方和の累積を使っている。 このやり方には、イテレーションが進むと徐々に学習が進みにくくなってしまう問題がある。 そこで、RMSProp では学習率の調整に過去の勾配の平方和の指数移動平均を使っている。 これによって、徐々に学習が進みにくくなる問題を解決した。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 15.1 BuildVersion: 24B83 $ python -V Python 3.12.7 $ pip list | egrep -i "(torch|mat
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