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Dockerのコンテナを起動したときに、以前したはずの更新や作ったファイルが消えてしまっていた場合があって、確認してみたらなんてことない話だったということ。 Dockerにはrunとstartがある Dockerではrunとstartというコマンドがあり、runは「イメージからコンテナを作成」、startは「コンテナを起動」となります。 私がファイルが消えていると勘違いしていたのは、実はdocker runをしていたため、毎回イメージからコンテナが作成されていたのでした。だからdocker ps -aとかすると一回だけしかログインしてないようなコンテナがいっぱいありました。つらい… Dockerの挙動として、run -iでコンテナを作成すると、そのままコンテナを起動してログインしてくれるのと、exitしたらコンテナも自動的に終了するので、runが起動コマンドだと勘違いしていたために起こって

Unity - マニュアル: モデルによると、 Scale - Scale は、Unity 世界での 1 単位と 3D モデリングツールの 1 単位を換算するために使用され、ファイル全体を拡大・縮小します。通常は、単に 1 に設定することができます。Unity の物理エンジンでは 1 単位が 1 メートルに相当することに注意してください。正確な物理計算が必要な場合には元のモデリングアプリケーションで正しくスケールを行うことが必要です。もしそれができない場合、メッシュの修正やモデルのスケールはここで調整することができます。 さらに、 Unity の物理システムは、ゲーム世界での 1 メートルを、インポートされたファイルでの 1 単位と考えます。異なるスケールでモデリングしたい場合は、ここで修正します。それぞれの 3D パッケージのデフォルトは次のとおりです。(.fbx、.max、.jas、.

大人気のMastodon。この流れにのって自分でもインスタンスを立ち上げてみました。 ただ力不足で、確認メールを送信するところがまだ出来ていない。本当にすまない。 そのあたりも後述しますが、まだ理解できてないところも多いです。しかし、ここまででも他の人の参考になればと思い公開します。 Mastodonとは この一週間くらいで一気に流行始めたSNSサービスです。Mastodon自体はサービスを提供するプログラムであり、それを使って個人や企業がインスタンス(Mastodonのサービスを提供しているサーバのこと)を立てていっているのが現状。個人だとmstdn.jp、企業はpawoo.netやfriends.nicoが有名かしら。 インスタンスに登録するところは別サイトになりますが、以前記事に書きました。よろしければこちらもどうぞ。 Mastdonインスタンスを作るには インスタンスを作る方法とし

コンテナを作り直す とはいえ、上記の方法だと実はrunしたときと同じようにはなっていません。 runのときのオプションでポートを指定した場合、そのコンテナを開始するとiptablesにもポートフォワード設定がなされ、停止するとiptablesの設定も一緒に消えてくれるようになっています。 このあたりをオプションや設定ファイルの変更などで対応したかったのですが、どこにもみあたらなかったです… なので、コンテナの内容を引き継ぎながら作り直してしまうのがよいかもしれません。 今度は通常のDockerを操作しているコンソールから、操作を行います。 コンテナイメージの作成 対象のコンテナを停止してから、 docker commit hoge fuge:fuga のようにします。hogeはCONTAINER_IDまたはNAME、fugeはREPOSITORY、fugaがTAGになります。 これで do

TensorFlowはPythonライブラリとして提供されているので、まずはPythonの環境を作ります。Anacondaというのがよさそうなので、それを入れます。 https://www.continuum.io/downloads#windows ここから、「Python 3.5 64-BIT INSTALLER」を入手してインストール。 インストールはデフォルトのまま、Nextを続けていきます。 終了すると、「iPython」と「Jupythor Notebook」がスタートメニューに追加されます。 また、コマンドでpythonやpipが使用できるようになっています。 TensorFlowのインストール 次はTensorFlowのインストール。 コマンドプロンプトより次のコマンドを実行します。 > pip install --upgrade https://storage.googl

プログラム全体の構成 このプログラムの目的は、「手書き文字を判別する」というものになります。 MNISTというデータを使用した、機械学習のベンチマーク的なものでもあるよう。 まず、上記チュートリアルのコードをまとめたものがこれになります。(コメントの挿入は筆者) ※公式のほうのコードと日本語訳サイトのコードに差異があるので、公式のほうを採用します。 # coding: utf-8 # MNISTの学習データをダウンロード from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) ## データの学習準備 # tensorflowをimport import tensorflow as tf # 28x28の行

MySQLのデータベースをutf8で作成していたけれども、どうもiPhoneやAndroidから絵文字を送るとエラーになってしまっている。 それでちょっと調べてみたところ、どうやら絵文字は4バイトUTF-8で送られてくるみたい。 MySQL 5.5.3以降はその4バイトUTF-8に対応しているようなので、カラムの文字コードを4バイトUTF-8(utf8mb4)にしてやる必要がある。 MySQLで4バイトのUTF-8文字を扱ってみる データベースを最初から作る場合 最初から作れる場合、または作り直せる場合は、文字コードを「utf8」ではなく「utf8mb4」で定義してやればいい。 すでにutf8で作ってしまっている場合 その場合は、絵文字を格納したいカラムに対して、文字コードを変更します。 例えば、データベースdb1のテーブルtable1にあるcomment (text)に対して格納したい場

Androidはひとつの端末に複数のアカウントを登録することができますが、アプリ内課金(アイテム課金)に使われるアカウントは端末に最初に登録されたアカウントとなっています。 通称プライマリアカウント。 これについては後から任意に切り替えることができず、Playストアアプリのアカウントを切り替えてもアプリ内課金では最初に登録したものに固定されてしまっています。 変更する方法 それを後から切り替えるには、端末の設定から「アカウント→Google」でそのアカウントを選択し、メニューより「アカウントを削除」を行います。 すると端末からそのアカウントが外れますので、今度は「アカウント追加」からアプリ内課金に使用したいGoogleアカウントを登録すればOK。 このときに、もとから二つ以上登録されていた場合は、残っているGoogleアカウントのどれかがプライマリアカウントになるようです。 要するに挙動と