qemu-kvmから追う仮想マシンの一生 前回はLinux KVMのソースコードを読んできましたが、Linux KVMの理解をより深めるために、今回はLinux KVMの呼び出し元であるqemu-kvmのソースコードも読んでみましょう。 qemu-kvmは、オープンソースのCPUエミュレータであるQEMU に、Linux KVMに対応するための修正が加えられたバージョンです。Linux KVMがユーザモードプロセスであるqemu-kvmから「どのように制御されているのか」を併せて確認すると、仮想マシンが生成・実行される流れがよくわかるでしょう。 qemu-kvmの入手先 qemu-kvmの開発プロジェクトによる一次成果物は、現在はSourceForge.netから入手できます。 kernel virtual machine - SourceForge.net URL：http://sour

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3. about me • @otsuka752 (@twovs) • ネコ2人＋奥さん1人＋可愛い娘 •• 無線LLAANN装置の開発((11999999～～22000044)) • オンラインゲームのシステム管理者(2004～) • ただし，ゲームには全く興味無し • ZFS 最高!!! beadm 便利!!!

6. Version Control System • http://git.mozilla.org/ or https://github.com/mozilla/ for GIT (mirror) • http://hg.mozilla.org/ for mercurial • cvs.mozilla.org / cvs-mirror.mozilla.org for CVS • svn.mozilla.org for subversion

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1. #devlove2012a DevLove2012 Social Change ソフトウェア開発者が 経営者になるまでと、 これからの戦略略 倉 貫 義 ⼈人 http://kuranuki.sonicgarden.jp @kuranuki 3. 自己紹介 倉貫 義⼈人 　Yoshihito Kuranuki 昭和49年年⽣生まれ 　38歳 　京都府出⾝身 株式会社ソニックガーデン 代表取締役社⻑⾧長 Twitter: @kuranuki ブログ： Social Change! http://kuranuki.sonicgarden.jp 「⼼心はプログラマ、仕事は経営者」 http://www.sonicgarden.jp/

広島 Mac ユーザグループ 2013年4月の勉強会で使用したスライドです。 黒い画面と称して、 UNIX のシェルの使い方を紹介したスライドです。 途中の別スライドは こちら http://www.slideshare.net/TomohikoHimura/ss-20115472Read less

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3. Sassというのは・・・ Syntactically Awesome Stylesheets の略 3 ⇒ 構文的にすっばらしいスタイルシート ・cssのメタ言語 ※メタ言語＝ある言語を一段階上から操作する言語 ※SassファイルのままHTMLで読み込むことはできません。 読み込む

1. 1 進化する物体認識技術 一般物体認識とは http://mprg.jp/tutorials 機械知覚&ロボティクス研究グループ(中部大学) 中部 工学 助手 中部大学 工学部 情報工学科 講師 大学 部 ロボット理工学科 中部大学 工学部 ロボット理工学科 助手 山内 悠嗣 機械知覚＆ロボティクスグル 487-8501 愛知県春日井市松本町120 Tel 0568-51-8249 Fax 0568-51-9409 yuu@vision.cs.chubu.ac.jp http://vision.cs.chubu.ac.jp MACHINE PERCEPTION AND 中部大学 工学部 情報工学科 講師 山下 隆義 機械知覚＆ロボティクスグループ 487-8501 愛知県春日井市松本町1200 Tel 0568-51-9670 Fax 0568-51-1540 yamashita@c

1. Deformable Part Modelとその発展 [1] P. Felzenszwalb, D. Mcallester, and D. Ramanan, “A Discriminatively Trained , Multiscale , Deformable Part Model,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2008. [2] P. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, D. McAllester, and D. Ramanan, “Object detection with discriminatively trained part-based models,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vo