Ubuntu 15.04とLXDではじめるコンテナ型仮想化 こんにちは、mizuno_asです。 2015年4月23日、UbuntuチームはUbuntu 15.04 Vivid Vervetをリリースしました。このリリースから、UniverseリポジトリにコンテナハイパーバイザーであるLinux Container Daemon(LXD)が含まれるようになりました。それではさっそくUbuntu 15.04とLXD 0.7を使って、お手軽なコンテナ環境の構築を試してみましょう。 Photo by Philippe Put – CC BY 2.0 LXDってなんだろう? Linuxカーネルが持つ機能を利用して実現されるコンテナのことをLinux Container(LXC)と呼ぶのはご存じの通りです。それとは別に、コンテナを扱うためのユーザー空間インターフェイスとして、同名のLXCというソフト
C++11の文法と機能(C++11: Syntax and Feature) Copyright (C) 2013 江添亮. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.3 or any later version published by the Free Software Foundation; with no Invariant Sections, no Front-Cover Texts, and no Back-Cover Texts. A copy of the license is included in the section entitled "GN
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 日々、Kaggleで勉強しながら、自己研磨しているのですが、 優勝者の手法とか参考になる手法ってなかなか纏まってないと感じたので、探して、見つかった内容をこちらに載せようと思います。 時々、追記して、情報を充実させたいと思います。 West Nile Virus Prediction 2位 diefimov/west_nile_virus_2015 · GitHub Otto Group Product Classification Challenge 1位 1st PLACE - WINNER SOLUTION - Gilberto Titericz & Stanislav Semenov - Otto Group Product Classification Challenge | Kaggle Restaurant Revenue Pr
Effective C++ 第3版 (ADDISON-WESLEY PROFESSIONAL COMPUTI)posted with カエレバスコット メイヤーズ 丸善出版 2014-03-18 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 1. クラス内の定数にはstatic constを使う 2. enumハックを利用すると便利 3. const char * const p =hogehoge; でデータもポインタもconst 4. コンストラクタでメンバ変数を初期化する時には、代入ではなく、初期化リストを使う 5. クラスオブジェクトをコピーしてほしくない時は、演算子とコピーコンストラクタをprivateにする。 6. 仮想関数を持つクラスのデストラクタは仮想にする。 7. デストラクタで例外を投げると、複数の例外が発生することになるのでやめる
OpenCV for iOSの使い方 じゃあこのスクリプトをいじって cmake 実行時にオプション渡すようにするかー、と思って中身を見てみたけどけっこう複雑。。 cmake の勉強とかはまたの機会でいいので、今は手っ取り早くビルドしたい・・・どうしたものか・・・ 解決方法その1: 全部入りフレームワーク作成 こういう記事が見つかりました。 http://xfanzone.me/opencv-for-ios-en.html You can just copy the wanted modules to the modules folder inside opencv source folder, and then run build_framework.py as usual. If everything is OK, this will produce the customized fr
Scott's Weblog The weblog of an IT pro focusing on cloud computing, Kubernetes, Linux, containers, and networking A Quick Introduction to LXD Published on 6 May 2015 · Filed in Introduction · 1133 words (estimated 6 minutes to read) With the recent release of Ubuntu 15.04, aka “Vivid Vervet”, the Ubuntu community has also unveiled an early release of LXD (pronounced “lex-dee”), a new project aimed
PyData.Tokyoは「Python+Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立され、これまでに勉強会3回およびチュートリアル1回が開催されました(過去のイベントのリスト)。4回目の勉強会となる今回は「データ解析アルゴリズムの高速化」をテーマに、株式会社ブレインパッドの佐藤貴海さん(@tkm2261)とシルバーエッグ・テクノロジー株式会社の加藤公一さん(@hamukazu)の2人に話していただきました。 登壇者のレベルの高い講演に加え、ヤフー、日本IBM、NTTデータ、AWS、Gunosy、Preferred Networksなど、第一線で活躍されている非常に質の高い聴講者にも参加いただき、大変充実した会になりました。 Pythonは書きやすい言語仕様と豊富なライブラリが特徴で、手軽に複雑なデータ分析を行えますが、他言語と同じ感
As a Developer Advocate on the Google Cloud Platform, I am frequently asked what services we provide. If the person I’m talking to is familiar with Amazon Web Services (AWS), the quickest ways to jump start an explanation of Google Cloud Platform is to start with a comparison to AWS’s similar services, then cover the differences. Below is a simple map between some of the major services in AWS and
前年開催したリーダブルコード勉強会やアプリコンテストに参加いただいた大学院生 kentya6 (Kengo Yokoyama) · GitHub さんが、Swiftで作った以下のライブラリをGitHubで公開したところ、★300以上ついた! というお話を聞きつけ、その経緯やどんなことが起こったのか、インタビューしてきました! github.com -まずは自己紹介ということで、普段行っている研究や開発で、どんなことをされているか、教えてもらえますか? 私の在籍している 筑波大学高度ITコース では、研究ではなくPBL形式のチーム開発を行っていて、顧客の要望をヒアリングして実装に落とし込み、最後に納品するというシステム開発を行っています。 修士2年になってからは別のプロジェクトが始まりましたが、修士1年では施設内ナビゲーションアプリCampusAR を作成していました。 (補足: Campu
Mono is a software platform designed to allow developers to easily create cross platform applications. Sponsored by Microsoft, Mono is an open source implementation of Microsoft's .NET Framework as part of the .NET Foundation and based on the ECMA standards for C# and the Common Language Runtime. A growing family of solutions and an active and enthusiastic contributing community is helping positio
現在、音声認識技術はコミュニケーションロボットやゲーム、ネットワークサービスなどさまざまな場面で基幹技術となっている。大きなインパクトを与えたのは、2011年に市場投入されたアップルのiPhone向け音声エージェントサービス「Siri」だろう。音声認識技術はここ数年、米アップルや米グーグルなどによって急速に開発が進み、一般的に使われるようになった。 ≫音声認識・音声合成・ボーカロイド – astavision 成長市場 この記事によると、音声認識技術の世界市場規模は2011年に既に470億ドル(≒4兆7,000億円)。年平均で16.2%ずつ成長し、2017年には1130億ドル(≒11兆3,000億円)に達すると見込んでいる(BCCリサーチ社による)、とのこと。さらに、コミュニケーションロボットなどを実現する上で音声合成技術も音声認識とは切り離せないが、音声認識・音声合成技術全体としての世界
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