anyenv + macOS環境構築 - Qiita
フルスタックで開発しているとphp、ruby、python、node.jsなど様々なプログラム言語を使用する機会が増えてきます。特に異なったプロジェクトを同一マシンで行おうとすると各プログラム言語のバージョンなどが競合して上手く開発が行えなくなります。 そこでanyenvの登場です。anyenvをインストールすることでメジャーどこの**env系を一括して管理できるようになりとても開発が楽になります。 追記：anyenv製作者のRyosuke IWANAGAさんが新たにanyenvのgithubリポジトリを作成されたので、記事を修正しました。 旧リポジトリ：https://github.com/riywo/anyenv 新リポジトリ：https://github.com/anyenv/anyenv 現時点でanyenvがサポートしている**env系は以下。 新リポジトリanyenv/anye
肥大化した Anaconda の不要ファイルを整理・削除する |
概要 Python でプログラムする際にとても便利な Anaconda ですが、長く使っているとコンピュータのハードドライブの要領を圧迫し始めました。 本稿では、そんな Anaconda の不要になったファイルを整理・削除して、ハードドライブをクリーンな状態に保つ方法を解説します。 なぜAnacondaが肥大化したか？ そもそも、なぜ Anaconda のファイルが肥大化したのでしょうか？ 一番大きな理由は、conda install でインストールしたパッケージのキャッシュが残っているためです。 特にパッケージは日々バージョンアップされており、同一のパッケージでも新たに conda install すると新しいパッケージがダウンロードされて、古いパッケージのキャッシュは残ったままになってしまいます。 古いパッケージは将来使うことがないかも知れないのに、ハードドライブにキャッシュが残ってし
TopicModelの最終形態？ Structured Topic Modelのご紹介 - Retrieva TECH BLOG
こんにちは。レトリバの飯田です。カスタマーサクセス部 研究チームに所属しており、論文調査やそのアルゴリズムを実行するスクリプトの実装などを行なっています。 今回は、Bag of Words(BoW)表現に於いて、これがTopicModelの最終形態ではないか？と私が思っているStructured Topic Modelの紹介と再現実装をpythonで行なったので、その紹介をします。 https://github.com/retrieva/python_stm Structured Topic Modelとは Correlated Topic Model(CTM) Sparse Additive Generative Model(SAGE) STMの更なる特徴 文書ートピックの分布の推定に対し文書属性情報を考慮できる 積分消去による高速化 STMの使い方 Covariate(Y)の使い方 P
Unity + Meta Quest開発メモ
Meta XR Simulator Introduction また、MR開発をサポートするSynthetic Environment Serverという機能があり、Oculus > Meta XR Simulator > Synthetic Environment Serverでサーバーを立ち上げておくとカメラパススルー等をテストできます。その他さまざまな開発補助機能が用意されています。 Building Blocksについて Oculus Integration 57.0からBuilding Blocksという機能が入りました。Oculus > Tools > Building Blocksで下のようなウィンドウが開いて、必要な機能をクリックしていくだけでカメラリグを組み立てたり、プロジェクトの自動設定をしてくれたりするようになっています。最初のセットアップが簡単になるので試してみるとい
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