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2019年8月8日のブックマーク (9件)

  • We're hiring! · Issue #2008 · microsoft/terminal

    Area-Accessibility Issues related to accessibility Area-Build Issues pertaining to the build system, CI, infrastructure, meta Area-CodeHealth Issues related to code cleanliness, linting, rules, warnings, errors, static analysis, etc. Area-Extensibility A feature that would ideally be fulfilled by us having an extension model. Area-Fonts Related to the font Area-Input Related to input processing (k

    We're hiring! · Issue #2008 · microsoft/terminal
  • 学校から帰るときの忘れ物チェック用キーホルダーを作った話|なちゅ。

    新学期から1ヶ月がたち、気持ちも緩み始める5月。我が家の忘れんぼさんでADHDっ子な小学1年生も学校生活に慣れて、いよいよ領を発揮し始めました。 忘れ物が酷い…!!(知ってた) とくに、学校から帰るときの持ち帰り忘れが多い。学校にも支援をお願いしているのですが、どうしても確認漏れは発生します。もっと支援を…!と、先生を責めても仕方ない。うちの子のうっかり発生頻度が高すぎる。(知ってた2回目) そんな折、先日でツイッターで見かけて秒速でポチったものが届きました。 ボタンをスライドさせることで、○×チェックができるキーホルダー。以前からこういうものを探してたんです。TLに流れてきたときは小躍りしましたね。ヤッター! というわけで、早速サクッと加工して、小学生向け忘れ物チェッカーを作りましたので、備忘録をかねて、作り方をまとめておきます。 忘れ物チェッカー加工の仕方まずはコモライフさんの「火の

    学校から帰るときの忘れ物チェック用キーホルダーを作った話|なちゅ。
  • Goとrdtscの謎を追う - Qiita

    最近重い腰をあげてようやくGoの勉強を格的にはじめました。それでたぶんGoにかんしてはじめて記事を書くのですが、なにぶん初心者なのでお手柔らかにお願いします。 そういうわけで src/runtime/asm_amd64.s をなんとなく読んでいたのですが、以下のような気になるコードを見つけました。 // Figure out how to serialize RDTSC. // On Intel processors LFENCE is enough. AMD requires MFENCE. // Don't know about the rest, so let's do MFENCE. CMPL BX, $0x756E6547 // "Genu" JNE notintel CMPL DX, $0x49656E69 // "ineI" JNE notintel CMPL CX, $0

    Goとrdtscの謎を追う - Qiita
  • パケットキャプチャーで一目瞭然、「TLS」の特殊なやりとりを知ろう

    平常時にどんなパケットがやりとりされるかを知っておくと、トラブルが起こったときに何がおかしいのかを発見しやすくなる。そこで、Wiresharkの使い方に慣れながら、通常のパソコンでやりとりされるパケットを見ていこう。 インターネットの通信に使うHTTPS通信を取り上げる。HTTPS通信は、TLSによって暗号化されるが、データ通信を始める前の通信はパケットキャプチャーで解析できる。 3つの画面領域で情報を表示 HTTPS通信は、主にWebサーバーとの通信に使う。HTTPSは、HTTP通信をTLSという技術を使って、安全にやりとりするようにしたプロトコル。現在のWeb通信では、従来のHTTPに代わって主流になっている。 まず、HTTPSは仕様上どのようなやりとりをすることになっているかをおさらいしておく。 TLSは、使用するバージョンによってやりとりする流れ(シーケンス)に違いがある。現在、一

    パケットキャプチャーで一目瞭然、「TLS」の特殊なやりとりを知ろう
  • Node.js徹底攻略 ─ ヤフーのノウハウに学ぶ、パフォーマンス劣化やコールバック地獄との戦い方|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

    Node.js徹底攻略 ─ ヤフーのノウハウに学ぶ、パフォーマンス劣化やコールバック地獄との戦い方 Node.jsをうまく活用できている企業は、どのような方法でベストプラクティスを習得してきたのでしょうか。ヤフー株式会社でNode.jsの社内普及に務めてきた言語サポートチームに、同社の実施を紹介してもらいました。 Node.jsは「イベントループモデルで、ノンブロッキングI/Oを使用している」「問題発生時にHTTP/TCPやPOSIX APIなど低レイヤーの知識を求められる」といった特徴を持つ言語です。開発者が習得すべき技術領域が広いため、Node.jsらしい書き方の学習難易度は高いと言えます。 それでは、Node.jsをうまく活用できている企業は、どのような方法でNode.jsのベストプラクティスを習得してきたのでしょうか。ヤフー株式会社でNode.jsの社内普及に務めてきた言語サポート

    Node.js徹底攻略 ─ ヤフーのノウハウに学ぶ、パフォーマンス劣化やコールバック地獄との戦い方|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
  • 自転車で世界一周挑戦の日本人男性 交通事故で死亡 ペルー | NHKニュース

    世界各国の様子を子どもたちに伝えたいと、小学校の教師を辞めて自転車による世界一周旅行に挑戦していた、31歳の日人の男性が、南米ペルー北部の町でトラックにはねられ死亡しました。 佐藤さんは、先月31日にペルーに入国したあと、自転車に乗ってペルーを横断していましたが、今月4日、北部のグアダルピトでトラックにはねられ、頭を強く打って死亡したということです。 地元の警察は、トラックを運転していた男を逮捕して、事故の詳しい原因を調べています。 人のものとみられるブログによりますと、佐藤さんは千葉県佐倉市出身で、去年、8年間勤めた小学校の教師を辞めて、夢だった自転車による世界一周旅行に挑戦していた途中でした。 佐藤さんは「世界科学習」と称して、自分が自転車で訪れた世界各国の様子をインターネット上で子どもたちに向けて紹介していて、最新のツイッターにも「ペルーを南下中!ブログとユーチューブで世界科学習

    自転車で世界一周挑戦の日本人男性 交通事故で死亡 ペルー | NHKニュース
  • Quipper に転職して三ヶ月が経った - make clean; make

    さて、2019 年 5 月に Quipper に入り、3 ヶ月が過ぎた。 入ってから 3 ヶ月は試用期間という扱いであったので、このブログを書いている 8 月はちょうど試用期間が終わった段階になる。 試用期間が終わったからと言って何かすごい権限が付与されるとか、ただちにクビになる心配がなくなるとか (そもそも試用期間だからっていきなりクビを切るのは難しいよねきっと) っていう変化は特になく、これまで通りのルールでこれまで通り業務をしていくという感じではある。 とはいえ試用期間が終わったということで、公の見方としてはようやく正式に (?) 社のメンバーになったということなのではないか。 ということで転職エントリー地味たものを書き記しておこうという気になったわけである。 現職は ☆ いくつか?先日、「ところで Quipper どうよ?」みたいな往年の 2 ch を思わせるような質問をマネージャ

    Quipper に転職して三ヶ月が経った - make clean; make
  • Apple、MacのためのFace IDの特許を取得〜自動起動が可能か - iPhone Mania

    Appleが2017年に申請していたMacのためのFace IDの特許が、8月6日付で米国特許商標庁(USPTO)により認可されました。MacにFace IDが搭載されることで、自動起動が可能になると記載されています。 頻発する予期せぬスリープ機能の発動 Appleが新たに取得した特許には、コンピュータのスリープ機能が思ったように作動しない現象についてまず述べられています。 多くのコンピューティングデバイスが搭載する省電力機能/モードは、デバイスを使用していないときに電力消費を減らすことを目的としています。省電力機能では一般に、最後に入力を行ってからの経過時間を数えるタイマー方式が採用されています。 しかしタイマー方式の場合、映画を見ていたり、音楽を聴いているときなど、使用中でもスリープモードに入ってしまうことがあります。省電力機能/モードからの回復には時間がかかるうえ、パスワードなどの再

    Apple、MacのためのFace IDの特許を取得〜自動起動が可能か - iPhone Mania
  • Raspberry PiカメラでDeepLearningによるリアルタイム顔認証 - Qiita

    はじめに 2019年より思い立ってAIの勉強を始めました。その過程で、Raspberry Piカメラを使った顔認証の仕組みを作ってみましたので、ご紹介したいと思います。 環境 <学習する側(ディープラーニング)> ・Ubuntu(Windows10上のVirtualBoxにインストール) ・Python(v3) ・Scikit-learn ・Keras(Theano) ・OpenCV(顔の切り出しで使用) <予測する側> ・Raspberry Pi Model B(Rasbian) ・Raspberry Piカメラっぽいやつ(中国製) ・Python(v2) ・OpenCV 流れ 1.学習用の画像をWebから収集 2.収集した画像から顔だけ切り出した画像を生成 3.PC上で学習 4.Raspberry Piで予測 5.動かしてみる 1.学習用の画像をWebから収集 手作業は避けたいので、P

    Raspberry PiカメラでDeepLearningによるリアルタイム顔認証 - Qiita