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GitBucketではMarkdownの処理にpegdownを使っています。pegdownはJavaで使えるMarkdownプロセッサの中では最もまともなものだと思うのですが、GitHub Flavored Markdownとの互換性という面ではやや微妙なところがあります。 他の言語ではJavaScript用のmarked.js、Rubyのredcarpetなどがよさそうです。marked.jsをNashornで動かすという選択肢もなくはないのですが、ソースを見た感じそれほど巨大なものでもなさそうだったのでこれをJavaに移植してみました。*1 github.com 以下のような感じでとても簡単に使うことができます。引数にOptionsを渡すことでオプションを指定可能ですが、markded.jsがサポートしているすべてのオプションを実装しているわけではありません。 import io.gi
GitのGUIクライアントにはWindowsの頃からSourceTreeを使っていたのですが、Mac版のSourceTreeは1リポジトリ毎に1つのウィンドウが開くため、扱うリポジトリが増えてくると多数のウィンドウを行き来する必要があり辛いという問題がありました。 面倒なのでコマンドでやるようにしようかなーと思っていたのですが、水島さんにTower2というGUIクライアントがよさそうという話を教えていただいたので早速試してみることにしました(Tower2は有償のソフトウェアですが、30日間は無料で試用できます)。 @takezoen なるほど。ちなみにMacのGitクライアントだとTowerが有償ですけど評判良いみたいです(前職で上司が使ってましたが、コマンド操作のかなりの部分がGUI上でスムーズにできるようになっていました)— Kota Mizushima (PEG) (@kmizu)
http://sourceforge.net/projects/checkbaskisms/ 「#!/bin/sh なのにbashでしか動かないシェルスクリプトを書くな!」みたいなことはよく言われるわけですが、僕はゆとりなので正直どうでもええやろとか思ったりもしてました。実際、CentOSだと、/bin/sh は /bin/bash へのリンクだし、OSXでも /bin/sh の実態はbashだしね。 しかしそこで立ちふさがるのがUbuntu。Ubuntuだとデフォルトで /bin/sh は /bin/dash だったりするわけです。dashはPOSIX準拠のsh実装で、bash独自の記述があると見事に動かない。 とはいえ、それで困るのだったら、デフォルトシェルをbashにしたVMテンプレートを作ればいいんじゃないかって思うやろ。僕もそう思う。 しかしそこで立ちふさがるのがTravisで、
ホテルの結婚式などで出てくる「コンソメ」。牛の骨や肉や鶏で7~8時間かけてとった、それだけでも美味しいブイヨンを、さらに肉や野菜、そして卵白を使って透明に澄ませるという、贅沢の極みともいえるスープです。 しかし、これを作るとなるとハードルは高い!実際に作ってみたところ、最終的に約2リットルのコンソメスープを作るために要した時間はおよそ13時間。そしてお値段は約1万7000円ほどかかってしまいました。(そのときの様子はこちら)一般家庭で作るのは至難といってよいでしょう。 ていねいに作られたコンソメ。肉と野菜の深い香りがします。 今週末のスープごはんは、このゴージャスなコンソメを使ったスープごはんではありません。コンソメの贅沢感と高級感を漂わせつつ、もっとずっと手軽に味わってみようという試みです。さあ、材料はこちら! 材料(2人ぶん) 味の素のコンソメ キューブ1個 鶏のひき肉 80~100
Wouldn’t it be cool to use the operating system as a regular application dependency you can simply require()? How is this possible?If you’re following the news about cloud computing and operating systems, you may have heard about the library operating systems or unikernels. Huh, sounds like unicorns, but they’re actually the kind of specialized operating systems that are packaged into libraries th
wearefractal/vinyl-fs の dest(folder, [opt]) が出力先のディレクトリが無い場合でも、そのディレクトリを作ってくれないということで、自分で「ディレクトリの有無を確認して、無い場合はディレクトリを作る」という処理を作る必要がでてきました。 そこで File System Node.js v4.1.0 Manual & Documentation を見て、ディレクトリの有無を確認するのに使えそうな fs.exists() という API を見つけたのですが、「Deprecated: Use fs.stat or fs.access instead.」ということで、他の API を使うように書かれていました。 「ファイルの有無を確認する API が deprecated になるのはなぜ?」と思い、これは何かあると思って少し調べてみたのでまとめておこうと思い
こんにちは。コロンビア大学の久米です。7月からの2ヶ月間、ロボットと機械学習をテーマにインターンをしました。この記事は先日、ustreamで発表した内容のダイジェスト版となっています。 インターンでは、6本脚ロボットが脚を失ってもすぐに新しい歩き方を学習する方法の実装を行いました。具体的にいうと、Natureで2015年に発表された、Robots that can adapt like animals(PDF)の再現実験です。ロボットの組み立て、シミュレーション(事前学習)、手法の実装、実験をしました。 下の動画を御覧ください。6本脚ロボットは、6本の脚を使って歩行します。左側の動きが通常時の動き方です。歩行中、脚を一部失ってしまうこともありえます(下の写真)。そうすると右側の動画のように同じように脚を動かすだけでは、前向きに歩くことができなくなってしまいます。 今までの方法では、ロボット
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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