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2021年9月13日のブックマーク (5件)

  • VMWare, VirtualBoxのネットワーク接続方式の違いを整理する - Qiita

    はじめに VMWare, VirtualBoxでネットワーク設定をする際、何をどう設定するのがよいかたびたびわからなくなるため、改めて接続方式・構成についてちゃんと理解しておこうと思いました。 そうすることで今後仮想環境を構築する際、ユースケースに応じて適切な設定を選択できればと思います。 対象 仮想環境のネットワークを何となく設定して繋がったので終わりにしている人 何となく設定したけれども思うように繋がらず困っている人 ちょっと前の自分 想定環境 ホストPC: Windows10 Pro 64bit 仮想化ソフトウェア: VMware WorkStation Player 12 Oracle VM VirtualBox 6.0 会社内LANなどに接続したホストPCで仮想環境を構築し、仮想マシンをネットワーク接続させる場合を想定 ネットワーク設定と概略 ざっくりまとめると以下のようになりま

    VMWare, VirtualBoxのネットワーク接続方式の違いを整理する - Qiita
  • 図書館オープンデータを使って図書館データポータルサイトを作りました - Qiita

    国立国会図書館では、さまざまなオープンデータが公開されています。 その中に「図書館及び関連組織のための国際標準識別子(ISIL)」試行版LODがあります。 これは、日全国の図書館に関する情報が網羅的にまとめられているRDFデータとなります。 提供されているデータはXMLファイルなので個別にデータを取得するためにはプログラムなどで処理する必要があるので、Webブラウザで各データを見やすく提供するWebサイト「図書館施設データポータル」を作成しました。 ここでは、 図書館施設データポータル を紹介します。 図書館及び関連組織のための国際標準識別子(ISIL)」試行版LOD とは 元データは、「図書館及び関連組織のための国際標準識別子(ISIL)」という図書館等につけられる国際的な識別子で、国立国会図書館では、このISILが付与される図書館の情報をオープンデータ(XMLファイルのRDFデータ)

    図書館オープンデータを使って図書館データポータルサイトを作りました - Qiita
  • Webサイトを『3押し』で高速オープンする方法【Google Chrome編】

    いつものWebページをスパンと開きたい 今や、Webブラウザは日々の生活において欠かすことのできないアプリケーションだ。私たちはWebブラウザを使わない日がないというほど、毎日Webブラウザを使い、インターネットを経由して情報を取得している。 使い方にもよるが、大抵の人はよく訪れるWebサイトが決まっていないだろうか。それは仕事で使うWebサイトやWebアプリケーションかもしれないし、SNSかもしれないし、天気予報や雨雲レーダー情報を提供するサイトかもしれない。多くの場合、こうしたWebサイトはブックマークに登録してあったり、検索エンジンを経由したりしてアクセスしていると思う。 しかし、毎日毎日使うとなると、いちいちブックマークを開いてアクセスしたり、検索エンジン経由でアクセスしたり、Webブラウザの履歴機能やサジェスト機能を経由してアクセスしたりというのが、まどろっこしくなってくる。開き

    Webサイトを『3押し』で高速オープンする方法【Google Chrome編】
  • GitHub 英語例文集

    GitHub で参考になった英語表現をまとめました。文脈がわかるように原文の URL も記載しています。 🙅 方針に異議を唱える it's hard to ~~~ Select onInput doesn't function in Microsoft Edge · Issue #2331 · preactjs/preact 🤦 誤解を解く We never said that ~~~ Select onInput doesn't function in Microsoft Edge · Issue #2331 · preactjs/preact 🙊 誤解していたことを伝える now I see you suggested this in your original feature request. Type EffectCallback - allow async function

    GitHub 英語例文集
  • 「あえて精度勝負をしない機械学習」という選択肢 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    少し前のことですが、こんな話題がありました。 自分がこれまで現職で手がけた機械学習ソリューションでは 1. そもそも「予測」ではなく「説明(解釈)」をアウトプットにする 2. クラス分類確率の高いものだけアウトプットし、低いものは「未定」扱いにして捨てる などという形で実務の現場で使ってもらってます。精度勝負をしないのも一つの解かと https://t.co/NmZJCPnue2— TJO (@TJO_datasci) 2021年8月29日 実際問題として「ある目的のために機械学習システムを開発し、非常に高精度のものが出来上がったが、結局色々あって実戦投入されなかった」という話は、自分の身の回りでも業界内の伝聞でも事欠きません。 しかし、機械学習と言えばどちらかというと「より精度の高いモデルを追い求める」試み、もう少し下世話に言うと「精度勝負」によって、連綿と発展してきたという歴史がありま

    「あえて精度勝負をしない機械学習」という選択肢 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ