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
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、日本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)
[Python] Plotlyでぐりぐり動かせるグラフを作る - Qiita
はじめに 2020年7月、Plotly 4.8.2 時点の情報で全面的に書き直しました。 Pythonから利用できるライブラリ、Plotlyの初歩的な使い方、とりわけ特に頻繁に用いる折れ線グラフ（散布図）の作り方を記述します。Plotlyを用いると、下図に示すようにぐりぐり動かせるグラフを作ることができます。 この記事では扱っていませんが、Plotlyは、折れ線グラフ以外にも様々な種類のグラフを描くことができます。また、Plotly ExpressというPlotlyの高レベルのAPIや、DashというPlotlyを用いたWebアプリケーションフレームワークもあります（例）。 令和時代のPython作図ライブラリのデファクトスタンダードPlotlyExpressの基本的な描き方まとめ 可視化ツールDashのチュートリアル - Part1: インストール～描画 - インストール pip ins
![[Python] Plotlyでぐりぐり動かせるグラフを作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f208bf8b62a9a803f5817a5f4c616a9635fe5c30/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwUGxvdGx5JUUzJTgxJUE3JUUzJTgxJTkwJUUzJTgyJThBJUUzJTgxJTkwJUUzJTgyJThBJUU1JThCJTk1JUUzJTgxJThCJUUzJTgxJTlCJUUzJTgyJThCJUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJTk1JUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJTlDJUUzJTgyJThCJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0wOWIzYjM0YjYzMGZmOGViYTYyZGEwM2QyZDk0MjZjNA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwaW5vb3J5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz05ZTJlM2NhMWI4MDYwN2FhMDc5MGYzNjk3ZWMxN2YxYw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Ddf8e2cc34b2cafad6020064724ce3657)
Pythonの数理最適化用ライブラリCVXOPTの使用例 - Qiita
Pythonで数理最適化問題を解くときに，cvxoptというライブラリが便利． CVXOPT - http://cvxopt.org/ しかし，公式マニュアルを除いて資料が少なく，日本語資料はほとんど無い状態． ここで書いていることも，手元で検証したものを載せるが，良いお作法に則った書き方なのか不明． 二次計画問題（Quadratic Programming, QP） CVXOPT - Quadratic Programming 一般的なQP CVXOPTを使って，次の二次計画問題の最適解を求めたい． $$ \begin{align} \min_{x\in\mathbb{R}^{n}} & & & \frac{1}{2} x^TPx+q^Tx \\ \mathrm{subject\ to} & & & Ax=b \\ & & & Gx\leq{h} \end{align} $$ 具体的な数
VirtualBoxの仮想マシンフォルダ変更手順メモ - Qiita
はじめに VirtualBoxの仮想マシンフォルダに指定していたドライブ容量が逼迫してきたため、仮想マシンフォルダを他のドライブに移動した。そのときの手順メモ。 試した環境 Windows 7 64bit VirtualBox version 4.2.8 新規作成する仮想マシンのフォルダ変更 以下のとおり、環境設定を変更する。 1. メニューバーの「ファイル(F)」を選択 2. メニューアイテムの「環境設定（P）」を選択 3. 一般タブのデフォルトの仮想マシンフォルダー(通常は・・・・/VirtualBox VMs)を新しいフォルダに変更 4. OKボタンで決定 既存（作成済み）仮想マシンのフォルダ変更 真面目にやると VirtualBox VMsフォルダ内の対象仮想マシン名フォルダ以下を移動先にコピペして、VirtualBox上で仮想マシンを作り直す、というやり方で上手く行った。 （公式
カウボーイには嫌がられるPythonの話 - Qiita
はじめに コードの荒野にはカウボーイといわれる人種がいます。 Code Craftではカウボーイを次のように評価しています。 カウボーイは性急にコーディングに取りかかり、目の前の問題を最小限の労力で解決することを目指します。優れた解決策かどうかは気にしません。コードの構造が崩れようとも、今後の要件にそぐわない点があろうとも、お構いなしです。 カウボーイは１つの作業を済ませて次の作業に移ることに多大な意欲を注ぎます。プロセスについて少し学んだことのあるカウボーイなら、これはアジャイルプログラミングなのだと言うことでしょう。しかし実際は単に怠けているだけです。 本記事で述べる内容は、カウボーイには嫌がられる内容です。 それはコーディングスタイルの話であり、ドキュメンテーションの話であり、テストの話です。 これらの話をEffective Pythonを元に、Pythonではどう進めるかを考えます
ElixirでIoT#2.1：Nervesって何者？ラズパイでLチカできんの！？ - Qiita
注意： 本記事は2019年6月に執筆したものなので，最新版のNervesとは異なるところがあるかもしれません（なにか差分を見つけたらコメントでお知らせくださいm(_ _)m 少なくとも開発環境の構築については 『ElixirでIoT#4.1』をご参照ください．こちらの記事は常に最新版に追従するようにしています． この記事は「Elixir or Phoenix Advent Calendar 2017」の22日目です． 昨日は@zacky1972さんの「ZEAM開発ログv0.1.3 AI/MLを爆速にしたい！ Flow のコードを OpenCL で書いてみる〜GPU編」でした． お知らせ 「fukuoka.ex#11：DB／データサイエンスにコネクトするElixir」を6/22(金) 19時に開催します 私も『ElixirでIoTやってみた』ネタで発表します！是非ともご参加下さい！！ はじめ
Qiitaの数式チートシート - Qiita
きれいな数式がかけると見るのも書くのも気持ちがいいですよね！ QiitaではMathJaxというライブラリを使っていて、ブラウザ上で美しい数式を見ることができます。 MathJaxにおける数式の記述方法はTeX記法に則っています。 以下Qiitaにおける数式を書くためのチートシートです。 数式の記述方法 コードブロックの言語指定に math を指定することでTeX記法を用いて数式を記述することができます。 ```math e^{i\pi} = -1 ``` また、$$で囲むことで独立した段落として記述することもできます。 \$\$ e^{i\theta} = \cos\theta + i\sin\theta $$ $$ e^{i\theta} = \cos\theta + i\sin\theta $$ その他にも数式を$で囲むことで埋め込み形式として記述できます \$ e^{\pi i}=
PlantUML Tips(状態遷移図向け) - Qiita
はじめに PlantUMLで状態遷移図を作成する方向けにTipsをまとめました。 痒い所に手が届けば幸いです。 前提知識 PlantUML http://plantuml.com/ja/ 確認バージョン 2.11.0 on VSCode 状態項目 名称に記号・絵文字を使用したい 状態項目名に「(」とか「)」とか「-」とか「&」でさえも使用するとエラーになります。 使用する場合は""で括ってください。 外部の状態(中括弧を使用しているところ)の名称に記号を含めたい場合はasでエイリアスを付加しないとエラーになります。 @startuml state "禁止文字入り(半角括弧とか-とか)" as aliasName { state "絵文字もダブルクオーテーションで括れば可能😀😁😂" } @enduml
Dockerを導入してGUI操作可能なLinux(Ubuntu)コンテナを作成する - Qiita
概要 Docker for MacでGUI操作可能なLinux(Ubuntu)環境を作成してみたので、方法を紹介します。下記の例のように、ホスト側からdockerコンテナ内のGUIアプリケーションを動かせる想定です。 例1:ホスト(Mac)の画面からコンテナ(Ubuntu)内のデスクトップを操作 例2:ホスト(Mac)の画面からコンテナ(Ubuntu)内のブラウザ(FireFox for Ubuntu)を操作 構成 作成に入る前に、構成を先に説明しておきます。大雑把なイメージとしては、下記の図のようになります。Dockerコンテナは、GUIのディスプレイをホストOSに対して投影し、ホストOS側から操作を受け付けます。ホストOSでは、X11(X windows SystemのmacOS版)というUnix系をGUI操作する仕組みで、Dockerコンテナ内のアプリケーションをGUIインターフェー
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
Git submodule の基礎 - Qiita
この記事は Git Advent Calendar 6日目の記事です！ Git submodule って最初わかりにくいと思うので、基本的な説明をしようと思います。 git submodule とは git submodule は、外部の git リポジトリを、自分の git リポジトリのサブディレクトリとして登録し、特定の commit を参照する仕組みです。 Subversion でいうところの、external と似ています。 さて、解説のため、手元に、リポジトリA (/path/to/a) とAの submodule として、よく使う例として Bootstrap (元Twitter Bootstrap) を登録してみます。 git submodule を理解するうえで重要なのは、 リポジトリAが指し示すsubmoduleとしてのBootstrapのcommit 現在のBootstr
【Python】NetworkX 2.0の基礎的な使い方まとめ - Qiita
import networkx as nx G = nx.DiGraph() # 有向グラフ (Directed Graph) # 頂点の追加 G.add_node(1) G.add_nodes_from([3, 4, 5]) # 辺の追加 (頂点も必要に応じて追加されます) G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(1, 3), (2, 5), (3, 4), (4, 5)]) # 辺の削除 G.remove_edge(3, 4) G.remove_edges_from([(1, 3), (2, 5)]) # 頂点の削除 (削除された頂点に接続されている辺も削除されます) G.remove_node(5) G.remove_nodes_from([3, 4]) # 指定したパス上の頂点と辺を追加 nx.add_path(G, [1, 2, 3, 4, 5])
Zephyr入門（概要 & （スケジューラ：概要編））
はじめに OSがどのようにして動作しているか知りたいけれど、よく使われているLinuxカーネルだと複雑すぎてチンプンカンプン…。ファイルが多すぎてどこから見れば良いかも全く分からない…。 こういう人が多いと思います。 また、OSの知識はあるがZephyrは読んだことない、という人もいると思います。 今回、私自身がZephyrを読み始めるにあたって、読解した内容を皆さんと共有できたら良いなと思い、投稿することにしました。 Zephyrとは Zephyrとは2015年から開発されているRTOS (Real Time Operating System)です。また、Linuxとは別OSですが、The Linux Foundationの一つのプロジェクトでもあり、Intel、SynopsysやNXPなどがプラチナスポンサーです。 日本ではITRONやVxWorksほど知名度が高くないですが、ELC
.circleci/config.yml を書き始めるときは circleci コマンドを使うと効率が上がる - Qiita
CircleCI 2.0 の .circleci/config.yml を書き始めるときは circleci コマンドを使うと効率が上がります。 Using the CircleCI Local CLI TL;DR CircleCI 1.0 で使えた Test Commands は CircleCI 2.0 では使えない その代わりに CircleCI 2.0 では circleci コマンドが用意されている circleci コマンドを使うと .circleci/config.yml をローカルの Docker でテストできるので、わざわざ commit して push する手間が省ける Test Commands は CircleCI 2.0 では使えない CicleCI の各プロジェクトの設定画面には Test Commands という項目があります。 ここに書いたコマンドは設定ファ
複数台Android端末のカメラ映像をFFmpegでリアルタイム合成してYouTubeLiveから配信 - Qiita
はじめに 岩手県立大学2017年度アドベントカレンダー7日目の記事です． FFmpegで複数のネットワークストリームをリアルタイムエンコードしてる記事が中々見つからなかったので備忘録も兼ねて記しておきます． 目指すところ 1) 複数台のAndroid端末のカメラ映像をメディアサーバにそれぞれの端末から送信(今回はRTMPを用います)． 2) メディアサーバ内でRTMPストリームを受け取り，FFmpegで入力映像ストリームにリアルタイムエンコード掛けて合成します． 3) 合成した映像ストリームをFFmpegを用いてRTMPでYouTubeLiveに送信． 4) 視聴ページで複数ストリームを同時に視聴． このような流れです． 使うもの Android端末(複数) 各種RTMP Streamer(カメラ映像送信) メディアサーバ(Ubuntu) Nginx with RTMP module(An
Chainer + CuPy を Mac OSX にインストールする - Qiita
Mac OS X High Sierra に Chainer + CuPy をインストールする。 CuPy （クーパイ）は CUDA （クーダ）の Python ラッパーで、 NumPy の代わりに使うことで GPU で計算出来るようになる。 CuPy解説 - SlideShare で概要を把握。 開発機の場合はGPUパワーよりも「CuPyで動く」という事が重要。一通り実装できたら、ちゃんとしたGPUを積んだマシンで動かすという手順になる。 尚、自分の開発機の場合は、作業開始時点で最新の Xcode と、 Command Line Tools for Xcode をインストール済。その他、brew, python, pip, pyenv などは既に入っている状態だった。 Chainer と CuPy のインストール（今回やりたい事） chainer は問題なかったが、cupy が fata
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