移行の前にCodeCommitの位置づけを振り返る - Qiita
はじめに 前提として、このブログの内容を踏まえたものです。 上述のブログの言を借りると、AWS CodeCommitにおいて7/28現在、以下の状況になっている様子です。 既存リポジトリがあるアカウントは特に制限無くCodeCommitを利用可能 これまでCodeCommitを使っていなかったアカウント(もしくは既存リポジトリが無いアカウント)は新規リポジトリ作成不可 これはCodeCommitのサービス終了を即座に意味するものではありません。ただし、リポジトリを新規に利用できなくなるということは、一般的にはCodeCommitとしてのサービス縮退、メンテナンスフェーズとして捉えることもできます。先のブログが公開されたのは日本時間では土曜日ということもあり、少なくともこの解釈を否定するアナウンスは出ておらず、個人的には動揺する点もありました。 今回はCodeCommitが担っていた役割を振
脳死で覚えるkeras入門 - Qiita
前書き 全てのプログラマーは写経から始まる。 by俺 この記事は機械学習入門用ではありません。良質な写経元を提供するためにあります。無駄のないコードと無駄のない説明を用意したつもりです。kerasコーディングを忘れかけた時に立ち返られる原点となれば幸いです。 実行環境 python (3.7.10) tensorflow (2.4.1) keras (2.4.3) 対象者 pythonを自分の環境で動かせる人 かつ keras初心者 ■ kerasとは python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ。 (keras公式) もっとわかりやすく言うと... ディープラーニングを自力で全部作るのは大変。 でも、kerasを使うと簡単だよ！ ■ kerasコーディングの流れ データを用意する。 モデルを構築する。 モデルにデータを学習させる。 モデルを評価する。 ※モデルとは、デ
Kerasだってハイパーパラメータチューニングできるもん。【hyperas】 - Qiita
最近流行りのハイパーパラメータチューニング 先日(2018年12月3日)、僕のTwitterのタイムラインに下のツイートが流れてきました。ハイパーパラメータを自動で最適化してくれるフレームワークOptuna。 なんだこれ！ https://t.co/3qhuwMVxAc — Takuya Akiba (@iwiwi) 2018年12月3日 普段地道にハイパーパラメータを調節している僕はすぐにOptunaについて調べました。 これは使わねばならん！！！ そう確信したのですが、残念ながら現在行なっている大学の研究ではkerasでかなり実装を進めてしまっていました。そこで、hyperasというkerasユーザーに優しいハイパーパラメータチューニングのライブラリを使ってみることにしました。 インストール 以上。 (僕はこれでいけた) (他の方法は自分で調べてくれい) チュートリアル 公式GitのR
Command Line Toolを作ってみる in Rust - Qiita
2020-02-17追記 現在はRust CLI WGからメンテされたbookが作成されているので、次のURLがおすすめです。 https://rust-cli.github.io/book/index.html はじめに もうすぐお休みですね！ Rustに入門したばかりの人、興味があるけど放置していた人、この休みに簡単なCommand Line Tool（以後CLI）をRustで作ってみるのはどうでしょうか。 「まだチュートリアルも途中だし」、「理解できてない文法や用語も多いから」など重い腰が上がらないかもしれません。 でも簡単なツールであれば、必要な知識は多くはないのでこの機会にチャレンジしてみませんか？ ただ作ると言っても、モチベーションがないとやる気が出ないですし、業務で困っていることをCLIで解決しようと大げさになりがちですよね。 そこで普段は何気なくWebサイトを使って処理して
Kubernetes 1.12: 主な変更点 (Major Themes)
はじめに このエントリは、Kubernetes 1.12 の CHANGELOG から主な変更点（Major Themes）についてまとめています。翻訳に合わせて補足を追記しています。その他の内容は次のリンク先を参照してください。 Kubernetes 1.12: 既知の問題 (Known Issues) と 廃止された機能および廃止予定の機能 (Deprecations and removals) Kubernetes 1.12: 主な変更点 (Major Themes) Kubernetes 1.12: Action Required Kubernetes 1.12: 新機能 (New Features) Kubernetes 1.12: API Changes SIG API Machinery SIG API はこのリリースで dry-run 機能の開発を行いました。この機能により
Kubernetes 1.12: 新機能 (New Features) - Qiita
はじめに このエントリは、Kubernetes 1.12 の CHANGELOG から新機能（New features）についてまとめています。翻訳に合わせて補足を追記しています。その他の内容は次のリンク先を参照してください。 Kubernetes 1.12: 既知の問題 (Known Issues) と 廃止された機能および廃止予定の機能 (Deprecations and removals) Kubernetes 1.12: 主な変更点 (Major Themes) Kubernetes 1.12: Action Required Kubernetes 1.12: 新機能 (New Features) Kubernetes 1.12: API Changes Kubernetes はノードレベルの Container Storage Interface（CSI）Driver によって報
【kerasの使い手必見】複数モデルを学習させるシステム作りました。
俺の思想世界 ほんとディープラーニングって手作業多いよな。。。 → モデル作って実行、モデル作って実行、あーーー。めんどくさい → モデルを複数作って後は自動化したい。 → 自動化したら優秀なモデルだけ保存する機能とかつけてみたり、、、。 気がつくと俺はemacsとterminalを開いていた。 そして、１時間ほどで完成いたしました。 その名も！ Modeler! (モデラー) ソースコードはこちら kerasの復習 kerasに使い慣れている人は読み飛ばして下さい。 ◼️kerasコーディングの流れ データを用意する モデルを構築する モデルに学習させる モデルを評価する 1.データを用意する from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() from ker
【JavaScript TypeScript】オブジェクトを要素に持つ配列をオブジェクトのキーごとにソート
function sortArrayByKey(arr) { const object = arr.reduce((prev, current) => { Object.keys(current).forEach((key) => { if(!prev[key]) prev[key] = [] prev[key].push(current[key]) }) return prev },{}) return object } const base = [{name: "Aさん", age: 42},{name: "Bさん", age: 23},{name: "Cさん", age: 379}] const sorted = sortArrayByKey(base) // { name: [ 'Aさん', 'Bさん', 'Cさん' ], age: [ 42, 23, 379 ] }
Ansible-VaultとAWS SecretsManager で、パスワードとかを安全にAnsibleで管理する - Qiita
Ansible-VaultとAWS SecretsManager で、パスワードとかを安全にAnsibleで管理するAWSAnsibleansible-vault Ansible-Vault と AWS SecretsManager を組み合わせて、ansibleでパスワードとかを暗号化したメモ Ansible-Vault : https://docs.ansible.com/ansible/latest/user_guide/vault.html AWS Secrets Manager : https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/secretsmanager/latest/userguide/intro.html やりたいこと パスワードとかを、ansibleにそのまま書いて、gitにcommitするのは色々とまずいのでAnsible-Vaultで暗号化する。
Windows10-CUDA9.2でTensorflowの学習環境構築 - Qiita
Windows10 GTX1060 Intel Corei7-7700HQ 64bit python 3.6.5 Anaconda VisualStudio2015のダウンロード https://my.visualstudio.com/Downloads?q=Visual%20Studio%202015%20with%20Update%203 ※マイクロソフトのIDとパスワード（プロファイル）が必要 ※Visual C++とWindows10 SDK VisualStudio2015で後から機能追加する方法 プログラムの追加と削除からVisualStudio2015with~を選択して変更。 Visual C++ Python tools ユニバーサル Windows アプリ開発ツール の３つにチェックを入れる。 確認 「Microsoft Visual Studio の C/C++ をコ
fuelphp1.8 routerメソッドをつかってURLを動的にする - Qiita
DBに登録したショップデータを表示するコントローラーで、actionの引数でなく、メソッド部分を動的にして表示する 通常 http://example.jp/コントローラ/メソッド/（ショップID）/ ↓ したい事 http://example.jp/コントローラ/（ショップID）/ public function router($method, $params){ $shop = Model_Shop::query()->where('shop_id','=',$method)->get_one(); if($shop){ //DB登録されているショップデータの要求があった場合. return $this->view($shop); }else if(method_exists($this,'action_'.$method)){ //actionメソッドでの要求があった場合. retu
Tensorflow Object Detection APIで寿司検出モデルを学習するまで - Qiita
内容 最近DeepLearningの勉強を始めて、[Tensorflow Object Detection API]を使って、自分で集めた画像を使って学習してみました。学習データの収集、ローカルマシンでの学習からCloudでの学習まで自分が経験したことを共有したいと思います。 追記: 学習したモデルをiOSで動かすまでの記事を書きました。 https://heartbeat.fritz.ai/building-a-real-time-object-recognition-ios-app-that-detects-sushi-c4a3a2c32298 今年6月に公開されたTensorflow Object Detection APIを使うと、画像から物体(Object)とその位置を検出するためのモデルを作ることが簡単にできます。 実際に僕が触って見たときは、PythonやTensorflow
kubernetesでgRPCするときにenvoy挟んでみたよ - Qiita
kubernetes(今回はGKE内)でgRPCの通信を場合にぶち当たる問題として、ロードバランシングの問題があります。 gRPCの通信は永続化されるので、そのままの状態で使うとバックエンドにあるサービスがスケールしても分散されないということになります。 具体例 上記のような構成でhoge-gateway(4pod)からhoge-app(10pod)に向けてコネクションプーリングが1で通信をする場合、hoge-appが最大4podしか使われない状態になります。 下記がその状態です。 GKE Container - CPU usage for hoge-app GKE Container - CPU usage for hoge-gateway 解決方法 これを解決する手段としてgRPCのclientLoadbalancingを使う方法がありますが、clientに依存する方法はあまりスマート
Tensorflow Object Detection API クイックスタート - Qiita
はじめに この記事は2017年6月に公開されたTensorflow Object Detection APIのクイックスタートガイドです。 ドキュメント読んだり、環境設定に時間を掛けずにペットデータセットを使ったサンプルをDockerを使ってローカル環境で簡単に試せるようにしました。 僕自身もそうですが、普段PythonやDeepLearningをやっていない人の助けになれれば幸いです。 環境 必要な環境はDockerだけです。 メモリが足りないとプロセスが止まってしまうので12GB程度割り当てて下さい。 Docker CPUs: 2, Memory: 12GB Mac以外でも動くと思いますが、自分のマシンのスペックを記載しておきます。 MacBook Pro (13-inch, 2016) CPU: 3.3 GHz Intel Core i7 Memory: 16 GB OS: macO
DBUnit拡張を使ったFuelPHPのテストを考える - Qiita
FuelPHP Advent Calendar 2015の6日目を担当する@wataです。昨日は@sharkppさんのNestedSets Model を使って FuelPHP 用コメントボックスパッケージを作った話でした。 本記事ではFuelPHPを用いた開発におけるユニットテスト、特にデータベースまわりに関するテストケースの作成について、保守性の面から色々考えたあれこれを書かせていただければと思います。 FuelPHPのテスト事情 突然ですがみなさん、テスト書いてますか？ PHPはとっても柔軟（？）な言語なので、品質を担保するためにはいつでも実行可能で、軽量なテストによって、動作が常に正しいことを検証できることが望ましいとされています。 PHPの場合、テスティングフレームワークとしてはPHPUnitが有名であり、多くのテスト支援のための機能が実装されています。FuelPHPも例外なくP
Ecto Getting Started (翻訳) - Qiita
https://hexdocs.pm/ecto/getting-started.html (Ecto v2.0.5) の翻訳になります。 訳が間違っている、抜けているなどの箇所などを見つけたら指摘していただけると助かります。 このガイドはElixirのデータベースラッパー及びクエリジェネレータEctoへのイントロダクションです。Ectoは、Elixirデベロッパーがどんなデータベースを使っていようと同じような方法でクエリによる問い合わせができるように、標準化されたAPIと抽象化された方法を提供しています。 このガイドでは、PostgreSQLデータベースのレコードの作成・読み込み・更新・削除のような基本的なことについて学べます。もしこのガイド中のコードを見たければ、ここ(at ecto/examples/friends on GitHub)のコードを見てください。 このガイドは事前にPos
中間テーブルを用いた多対多（$_many_many）関連データの編集方法 - Qiita
fuelphpで作成したブログサイトのブログ記事にタグ情報をつける処理を作成するときに、編集処理にて苦戦したので、まとめておきます。 タグの仕様 ・ブログ記事に複数のタグが設定できること。 ・タグをクリックすると同じタグを持つブログ記事を集約できること。 使用モデル ブログ記事のモデル（Model_Atricle) タグモデル（Model_Tag) 中間テーブルモデル（Model_Articletags） Model_Atricleのリレーション設定 中間テーブルモデル（Model_Articletags）を１対多の関係 タグモデル（Model_Tag)を多対多の関係で設定する。 protected static $_has_many = array( 'th_tag' => array( 'key_from' => 'id', 'model_to' => 'Model_articleta
DBUnit拡張を使ったFuelPHPのテストを考える - Qiita
FuelPHP Advent Calendar 2015の6日目を担当する@wataです。昨日は@sharkppさんのNestedSets Model を使って FuelPHP 用コメントボックスパッケージを作った話でした。 本記事ではFuelPHPを用いた開発におけるユニットテスト、特にデータベースまわりに関するテストケースの作成について、保守性の面から色々考えたあれこれを書かせていただければと思います。 FuelPHPのテスト事情 突然ですがみなさん、テスト書いてますか？ PHPはとっても柔軟（？）な言語なので、品質を担保するためにはいつでも実行可能で、軽量なテストによって、動作が常に正しいことを検証できることが望ましいとされています。 PHPの場合、テスティングフレームワークとしてはPHPUnitが有名であり、多くのテスト支援のための機能が実装されています。FuelPHPも例外なくP
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underscoreのeachでbreakできないならeveryを使おう - Qiita
CygwinでのEmacsの表示が崩れる（一行ずれるとか）場合はTERMを変える - Qiita