
Windows 10 に備わっている Windows Subsystem for Linux (WSL) を使うと,手軽に Linux 環境を実現できます.本記事では,WSL に基づき Linux 環境を構築し,これに Python 3 ディストリビューション Anaconda およびエディタ Visual Studio Code を導入し設定する一連の手順について述べます. 更新履歴 はじめに Windows 10 側での準備作業 Chocolatey の導入:強力なパッケージマネージャ VcXsrv の導入:X11 アプリケーションの動作に向けて Windows Subsystem for Linux の有効化 Linux ディストリビューションの導入 Linux 環境の初期設定 アカウントの設定 CUI で利用するエディタの導入 X11 を利用するための設定 Anaconda と V
自分の中のプログラミングの常識というものは、ときどき現実のハードウェアに合わせて調節しないといけない。ハードウェアが進歩し続けているので、コンピュータで簡単にできることと相対的に難しいことのバランスが変化し続けているからだ。ここでは特にストレージにフォーカスして書こうと思う。 昔はメモリが相対的にとても貴重な資源だったので多くのプログラマがメモリを節約することに血道を上げていた。例えばWindowsの初期の頃に設計されたデータ構造には、メモリをバイト単位ででもいいから節約したいという意図の痕跡がいまでも多く見受けられる。DRAMの次に速い記憶装置はHDDだったので、メモリが足りなくなればHDDにデータを保存せざるを得ないのだが、DRAMとHDDのランダムアクセスの速度差は、机の上の本の開いているページを見るのと、その本をAmazonで注文して到着するのを待つのと同じくらいのスケールで違うの
もう、アルゴリズム自分で書いてる場合じゃない?機械学習が開発手法を変える─de:code 2016セッションレポート 白石 俊平(HTML5 Experts.jp編集長) de:code 2016に参加中の、編集長の白石です。 今回は、編集部のメンバーそれぞれが興味あるセッションに参加してセッションレポートを書こう、ということになってまして、ぼくは「Big Data/機械学習がソフトウェア開発手法を変える! 〜静的アルゴリズム生成から動的アルゴリズム生成への道〜」というセッションを聴講しました。 スピーカーである田丸健三郎さんの語り口が心地よく、機械学習についてはかじったことくらいしかないぼくにとってはレベル感もちょうど良く、知らなかったことも数多く学べてとても満足でした。 以下に、簡単なセッションレポートを掲載します。機械学習については素人の、Webエンジニアによるレポートではありますが
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(訳注:2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 開発者は嫌うでしょう。 ここでは、標準的なコツや策略について書きますが、本当に興味があるのは、別のことです。究極の奇策を見つけたいと思います。策略をひとつずつ試して、プログラミングの聖域に少しでも近づければ良いのですが。 はじめに 私が初めて書いたビデオゲームは、 Ninja Wars (忍者戦争)でした。 そう、これは、画像で埋めたHTMLのtableです。 src 属性を変えることで、動きを実現しています。JavaScriptファイルの冒頭は下記のようになっています。 var x = 314; var y = 8; var prevy= 1; var prevx= 1; var prevsw= 0; var row= 304; var endrow= 142; var sword= 296; v
3D Development environment for the web. WebGLStudio (formerly known as WebGLStudio) is a platform to create interactive 3D scenes directly from the browser. It allows to edit the scene visually, code your behaviours, edit the shaders, and all directly from within the app. Try WebGLStudio.js Example Source on GitHub Documentation Learn or you can use the latest version (more features and more bugs)
"Today's Big News" 来る2015年6月17日、JavaScriptの生みの親でもある超有名人のBrendan Eichが以下の記事を発表しました。海外では結構この話題がもちきりみたいです。そういえば最近のRebuild.fmでもこの話題が出ていましたね。 (注) 訳は意訳です。原文との乖離があれば教えてください。 Today's Big News It’s by now a cliché that JS has become the assembly language of the Web. Rather, JS is one syntax for a portable and safe machine language, let’s say. Today I’m pleased to announce that cross-browser work has begun
Written by Mattt August 22nd, 2018 (revised) This article has been translated into: 한국어 In 1911, linguist Franz Boas observed that speakers of Eskimo–Aleut languages used different words to distinguish falling snowflakes from snow on the ground. By comparison, English speakers typically refer to both as “snow,” but create a similar distinction between raindrops and puddles. Over time, this simple
スクエニのデモすごかった!HoroLensも、Edgeも!見どころ多すぎで長文失礼!- Microsoft de:code基調講演後半レポート 白石 俊平(HTML5 Experts.jp編集長) 2015年5月26日から、マイクロソフトが主催するエンジニア向けカンファレンス「de:code 2015」が開催中です。 2日間に渡るカンファレンスでは、開発者向けのセッションがてんこ盛り。 この記事は、基調講演レポートの後半です。 Microsoft Azureの話題が中心だった前半(レポート記事)とは対照的に、後半はWindows 10やHoloLensなど、コンシューマ向けプロダクトの紹介が主でした。 よって、内容が派手!見栄えのするデモや、ぼくらが大好きなコードの話も出てきて、見どころ満載でした。 ジョ〜〜!!! 「前後半の合間に、ちょっとした息抜きをしましょうか。Power BIの勉強
The Chrome debugger is the best tool for locating problematic code in a JavaScript application, but there are times that diving into your code line-by-line isn’t the fastest or most convenient means to that end. We all know about console.log(), but I thought I’d write about a few of its lesser-known cousins that are more refined, and can be a lot more expressive. As a bonus, check out the last sec
目の前に立体感のある仮想現実空間を再現できる没入型3DヘッドアップディスプレイのOculus Riftは市販バージョンが2015年中にも登場するとみられていますが、いろいろと実用化に向けた動きが見えてくるようになっています。 Oculus Riftの効果がこれでもかとよくわかるのが以下のムービー。架空のジェットコースターの映像を見せられている時に体を「トンっ」と押されたことで、仮想と現実の区別がつかなくなって体のバランスが取れなくなってしまった男性の面白いムービーなのですが、Oculus Riftが再現できる仮想現実のすごさをよく物語っているといえます。 Шутник и Oculus Rift \ Oculus Rift Prank - YouTube そんなOculus Riftを開発しているOculus VR社は2014年、Facebookに約2000億円で買収されています。そしてF
精度95%以上! ソースコードは指紋、作者はほぼ特定できる2015.02.11 19:0010,967 ほぼドンピシャでバレバレです。 スペースやタブ、大文字やアンダーバーを組み合わせた命名規則、コメント…コードの書き方には、人によってスタイルがありますよね。それはもう指紋のようなもので、それさえ見えれば、誰がコードを書いたかほとんどわかってしまう…そんな驚きの研究結果が発表されました。 米ドレクセル大学、メリーランド大学、プリンストン大学、独ゲッティンゲン大学の共同チームの研究によると、自然言語処理と機械学習によるコード分析により、95%の精度で作者は特定できるそうです。 解析されるのは、レイアウトや語彙の特性と、「抽象構文木(AST)」です。ASTとは、「コードの書き方からまったく影響を受けずに、コードの型の特性をとらえる」もので、つまり、関数の名前、コメント、スペース入れ方などのクセ
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