最短で作るローカルのディープラーニングGPU環境 - Qiita
はじめに ディープラーニングの学習を実行するにはGPUはほぼ必須ですが、GPUを使用するにはNVIDIAドライバー、CUDAなど色々とインストールする必要があります。 この作業はバージョンの組み合わせやインストール方法で結構ハマることが多いようです。 ubuntu-drivers と NVIDIA Docker を使えばこれらを簡単にインストールできます。 Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix GeForce GTX 960 ディープラーニングでGPUを使用するのに必要なもの NVIDIAドライバー LinuxでNVIDIAグラフィックカードのGPUを認識させるのに必要 CUDA NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム cuDNN NVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリ CuPy Pythonから
わかりやすいドキュメントを書くには 〜 全体像を把握できることが重要 - Qiita
はじめに エンジニアなら誰でもたくさんのドキュメントを読むことになります。 その中にはわかりにくいドキュメントも少なからずあると思います。 自分はわかりにくいドキュメントは「全体像が掴みにくい」ことが多いと感じています。 そこで、ここではわかりやすいドキュメントを書くための方法を「全体像を把握できるようにする」という視点でまとめてみました。 また、最後に具体例としてQiita APIドキュメントでわかりにくい点の指摘と改善をしてみました。 ここで扱うドキュメントの種類 ここでは仕様書やリファレンスマニュアルといった類のドキュメントを想定しています。 Qiitaの投稿やブログの記事といったものでも共通する部分は多いのですが、これらには他にも重要な要素があると思うので、ここでは扱いません。 わかりにくいドキュメント=全体像が掴めないものが多い 先ず、わかりにくいドキュメントとはどんなものでしょ
インフラエンジニアじゃなくても押さえておきたいSSHの基礎知識 - Qiita
最近はクラウド上のサーバーを利用する事も多くなってきた。 サーバーの用意やネットワーク周りの設定はインフラ部門がやってくれるけど、アプリのデプロイ／設定は開発者がする事が多いので、開発メインでやってるエンジニアでも最低限SSHの知識は必要になる。 また、Vagrant等でローカル環境にVMを作成する事もあるので、ローカル環境内でSSHを使用するケースも増えてきた。 というわけでインフラエンジニアじゃなくてもSSHクライアントの知識は必須になってきているので、改めてSSHの再学習をしてみることにした。 SSHとは 暗号や認証の技術を利用して、安全にリモートコンピュータと通信するためのプロトコル。 SSHでは以下の点で従来のTelnetより安全な通信が行える。1 パスワードやデータを暗号化して通信する。 クライアントがサーバーに接続する時に、接続先が意図しないサーバーに誘導されていないか厳密に
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