VSCodeの拡張機能、なに使ってますか？ はてなエンジニア世論調査 #2 - Hatena Developer Blog
こんにちは、Webアプリケーションエンジニアのid:hogashiです。 半年ほど前に公開した「開発環境のフォントなに使ってますか？」に続く、はてなエンジニア世論調査の第2回「VSCodeの拡張機能、なに使ってますか？」です。 ソースコードエディタであるVisual Studio Code（以下、VSCode）は多くのエンジニアに利用されています。VSCodeにはソースコードのシンタックスハイライトやデバッグなど、さまざまな拡張機能をインストールして使うことができますが、公開されている拡張機能は膨大にあります。 その中から、はてなのエンジニアはどんな拡張機能をインストールして、日頃の開発に使っているのでしょうか？ 前回と同様にアンケート調査してみました。 アンケート方法 アンケート結果から見える人気の機能拡張 6割の拡張機能は1人だけが使用 人によってかなり異なるインストール数 興味深いコ
こんにちは、CX事業本部の夏目です。 MacのタッチバーのタッチIDが非常に便利なのですが、Terminalでsudoを叩かないと行けないときに使えたらなぁと思ったので、情報を共有します。 使う方法 /etc/pam.d/sudoにauth sufficient pam_tid.soを追加します。 書き込みには管理者権限が必要になるので次のようにして編集します。 # 自分の環境では最初管理者でも書き込みができないようになってたので、できるようにする $ sudo chmod +w /etc/pam.d/sudo $ sudo vi /etc/pam.d/sudo もともとはこんな感じになっていると思うので、 # sudo: auth account password session auth sufficient pam_smartcard.so auth required pam_ope
はじめに 2016年にこんな記事を書きました。 Big Sky :: Windows ユーザは cmd.exe で生きるべき。 [D] Windowsはターミナルがダメだから使えないってのは過去の話? 基本的にはいい感じに見えますが、いくつか問題は発覚してます。 http://blog.drikin.com/2015/01/w... https://mattn.kaoriya.net/software/why-i-use-cmd-on-windows.htm この記事は日常からコマンドプロンプトを使うユーザに Windows で生き抜く為の僕なりの方法を教授したつもりです。最近は PowerShell を使われる方も多いと思いますが、僕はどうしても PowerShell が好きになれず、未だにコマンドプロンプトで生き続けています。 あれから4年 記事の反響は結構大きく、いろいろなコメントも
sudo apt-get update sudo apt-get -y install git sudo apt-get -y install autoconf cmake bison automake libtool gcc flex sudo apt-get -y install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-tools sudo apt-get -y install gstreamer1.0-omx sudo apt-get -y install gstreamer1.0 sudo apt-get -y install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstrea
インメモリデータストアを現代風に再実装したら? 高速なデータアクセスのためのインメモリデータストアとしては、RedisやMemcachedが有名です。ただし、これらは10年以上前に設計されており、Memcachedに至っては、2003年と約20年前です。 長い年月を経て、機能追加や最適化が進む一方で、どうしても設計の古さも目立ってきます。 その課題を解決すべく開発されたのがDragonfly です。 全ての操作がアトミック 高スループットでもミリ秒未満のスループット を目指し、Redis/Memcached互換なAPIを提供します。 Redisの25倍のスループットを誇り、1インスタンスで百万オーダーのQPSをさばけます。 開発者が実施したAWS EC2上のベンチマークによると、Dragonflyは本家RedisやRedisのマルチスレッドforkであるKeyDBよりも圧倒的なスループット
VSCodeが物足りない人へ AstroNvimの紹介
はじめに みなさんはエディタに何を使っていますか? 筆者は最近、VSCodeからNeoVimに乗り換えました。 NeoVimは自分好みにカスタマイズしていくエディタです。 この記事ではVSCodeに飽きちゃった人やNeoVimを使ってみたいけど難しそうだなと思っている人に向けてAstroNvim を紹介します。 AstroNvimとはオールインワンのNeovim環境です。 カスタマイズも簡単にできるため、NeoVim初心者にはとてもおすすめです。 筆者もAstroNvimからNeoVimに入門しており、いまも使い続けています。 AstroNvim のインストール Macの場合はbrewを使って簡単に導入できます。 brew install neovim git clone --depth 1 https://github.com/AstroNvim/AstroNvim ~/.config/
ZigはCMakeの代替となるか
既存のプロジェクトで使用しているコンパイラを置き換えるだけで、Zigに付属しているCコンパイラを利用できる。 クロスビルドが標準で可能 上でも述べた通り、Zigは標準でクロスコンパイルが可能である。 Zig libcのTaget一覧 ❯ zig targets | jq ".libc" [ "aarch64_be-linux-gnu", "aarch64_be-linux-musl", "aarch64_be-windows-gnu", "aarch64-linux-gnu", "aarch64-linux-musl", "aarch64-windows-gnu", "aarch64-macos-none", "aarch64-macos-none", "armeb-linux-gnueabi", "armeb-linux-gnueabihf", "armeb-linux-musleabi
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
Sometimes, C/C++ projects have a long development cycle. When working on such a project, it can be easy to take our development environment for granted, and forget about the effort invested in its bring-up. The build environment works like magic, the test framework is neatly integrated, and the CI/CD pipeline relieves us of tedious, repetitive tasks. For me, all it took was a simple thought: How d
Selenium, AWS Lambda, AWS Fargate, AWS Developer Tools を使ったサーバーレスなUIテスト | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Selenium, AWS Lambda, AWS Fargate, AWS Developer Tools を使ったサーバーレスなUIテスト (この記事は、 Serverless UI testing using Selenium, AWS Lambda, AWS Fargate, and AWS Developer Tools を翻訳したものです。) 以前、Using AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, and AWS Lambda for Serverless Automated UI Testing (日本語版 ) を公開してから、Chrome headless とFirefox headless が各ブラウザでネイティブにサポートされるようになったことで、事態は大きく変わりました。 AWS Lambda
Linuxのローダを自作する
概要 Linuxのスタンダードなローダ、ld-linux-x86-64.so.2 の挙動を理解するために、ld-linux-x86-64.so.2を置き換え可能な https://github.com/akawashiro/sloader を2年ほど前から開発しており、ある程度動くようになってきました。 目次 ローダとは何か ld-linux-x86-64.so.2 の問題点 sloader sloader の現状 sloaderの実装 libc.so内のシンボルの解決 ロードされたプログラムのためのTLS領域の確保 sloaderの課題 お願い ローダとは何か Linuxで実行可能なバイナリファイルをexecve(2)を使って実行するとき、その実行パスは大きく2つに分類されます。 Linux カーネルが直接、バイナリファイルをメモリ空間にロードする。 バイナリが指定したローダ[1]がバイ
WebブラウザでOS動かしてどうすんだよ という根源的な疑問に回答が無いままとりあえずできちゃった。。 ※ コマンドが終了してもプロンプトが出ません。Enterを空打ちする必要があります (バグ) WasmLinuxは、WebAssembly "ネイティブ" なLinux環境です。カーネルもユーザーランドも、WebAssemblyのツールチェインでコンパイルされたWebAssemblyモジュール(をwasm2cでCにしたもの)です。 前回はカーネルしか動いていなかったんですが、今回はブラウザ上で ifconfig lo up して ping 127.0.0.1 したり top したり vi したりできます。BusyBox入ってるので。 ただしまだ実用性は皆無 です。Proof of Conceptって奴ですね。 前回の記事: 今回はMUSL libcを移植してBusyBoxが動くようになっ
Windows開発環境の構築をChocolateyからscoopに切り替える - tech.guitarrapc.cóm
この記事は、PowerShell Advent Calendar 2019の一日目です。 qiita.com Windows のパッケージマネージャーの裏はPowerShellが多く使われています。 そんなWindows におけるパッケージマネージャーと言えば、Package Management Chocolatey が有名なのではないでしょうか? 私もChocolatey をパッケージマネージャーに用いて開発環境の構築をしてきましたが、課題が多かったため Scoopに切り替えました。 Chocolatey で何が問題だったのか、なぜscoop を選んだのか、この一年 scoop をどのように環境構築に利用しているのかを紹介したいと思います。 目次 目次 TL;DR Chocolatey の利用 どのように Chocolatey を利用していたのか Chocolatey で困ること Ch
MicrosoftのLinux向け無料プロセス監視ツール「ProcMon」レビュー、システムコールごとの実行時間などを確認可能
MicrosoftがWindows向けトラブルシューティングツール群「Windows Sysinternals」に含まれるプロセス監視ツール「Process Monitor(ProcMon)」をLinuxに移植します。このLinux版ProcMonはオープンソースソフトウェアとして公開され、さっそくプレビュー版がリリースされたので実際に使ってみました。 GitHub - microsoft/ProcMon-for-Linux: Procmon is a Linux reimagining of the classic Procmon tool from the Sysinternals suite of tools for Windows. Procmon provides a convenient and efficient way for Linux developers to tra
ぼくがかんがえたさいきょうのWasmビルド環境
TL;DR VS Code 前提になってしまいますが、VS Code Remote Containers 拡張最強です、という話。実際にどういう風に作れば良いかは参考リポジトリ作ったので見て下さい。 はじめに 背景ぼかしのような推論結果を使ってカメラ画像にフィルタを入れる処理を書くとき、今だと選択肢は大きく分けて 2 つあります。 tfjs を使う Wasm 経由で tflite やその他ライブラリを使う この記事では後者の Wasm を使う方に注目して、その開発環境について記載します。 先行例 w-okadaさんのリポジトリには複数の Wasm を使った事例が紹介されています。 例を挙げるとTFLite Wasm for Google Meet SegmentationやTFLite Wasm for ESPCNなどが Wasm です。 これらのビルド環境はどうなっているかというと、Do
この記事について 簡単な電卓アプリ開発を例に、以下を行います GitHub上でのIssueテンプレート、マイルストーン、Projects(カンバンボード)の設定 GitHub Flowを例にした簡単な開発の流れの説明 CMakeを用いた、C++プロジェクトの用意 GoogleTestを用いたUnit Testの導入 GitHub Actionsを用いた、CI/CDの導入 クロスプラットフォーム (Windows, Linux, MacOS, Linux(ARM)) GitHub Actionsを用いた、コードの静的解析 この記事では、開発の方法論はおまけとして、それを支えるためのツールの設定方法に重点を置きます 1人でやる個人開発～数名規模での開発は本記事の内容でカバーできると思います。もっと複雑になると別の仕組みが必要になってきそうです 本記事の設定を全てやる必要はなく、必要そうな項目を
xz-backdoor.md FAQ on the xz-utils backdoor (CVE-2024-3094) This is still a new situation. There is a lot we don't know. We don't know if there are more possible exploit paths. We only know about this one path. Please update your systems regardless. This is a living document. Everything in this document is made in good faith of being accurate, but like I just said; we don't yet know everything abo
OpenCVの新しい顔検出をブラウザでも試してみる
この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の 23 日目の記事です。 はじめに 3 日目の記事で紹介されているように、OpenCV 4.5.4 では新しく顔検出/顔認識の API が実装されました。この記事ではこの顔検出 API をブラウザから呼んでみることにします。ブラウザから呼び出すにあたって、先にきちんとパフォーマンスを確認して使用する解像度を決めます。更に高速化のために SIMD とマルチスレッドを使った OpenCV の Wasm バイナリを作ります。その後、実用的な環境を想定して React のフロントエンドから呼び出すようにしてみます。ついでに WebRTC で実際に加工した画像が送信できることのデモまで行います。 OpenCV.js での新機能の扱い OpenCV.js で JavaScript から呼び出せる機能はホワイトリスト形式になっており、ビル
MySQL 8.0.18 の実装を読み解きながら簡単なストレージエンジンを自作する - それが僕には楽しかったんです。
はじめに MySQL をビルドする ストレージエンジンを自作する Example エンジンをベースにする handlerton の作成とインスタンス化 テーブルを作成する 余談・気になったところ テーブルを開く INSERT の実装 ha_tina の存在 テーブルスキャン store_lock の実装 external_lock の実装 rnd_init の実装 info の実装 extra の実装 rnd_next の実装 おわりに はじめに 卒論書くのに飽きてきて何かやりたくなったので急にストレージエンジンを書くことにしてみた。 MySQL のストレージエンジンを実装していく中で、色々できるかなと思っていたけど、やってみると MySQL の内部実装について色々知らないといけないことが多くインデックスとかトランザクションとかそういうところは実装できなかった。 github.com My
Visual Studio 2022 launch is here! Join us at our free online event to celebrate the launch of Visual Studio 2022. Learn about what’s new, hear tips & tricks, participate in the live Q&As, and be the first to take the latest version for a spin. All of our product development begins and ends with you—whether you posted on Developer Community, filled out a survey, sent us feedback, or took part in a
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
Go: A Documentary
Go: A Documentary by Changkun Ou <changkun.de> (and many inputs from contributors) This document collects many interesting (publicly observable) issues, discussions, proposals, CLs, and talks from the Go development process, which intends to offer a comprehensive reference of the Go history. Disclaimer Most of the texts are written as subjective understanding based on public sources Factual and ty
タスクランナーをmakeからcargo-makeへ移行
[tasks.BUILD] description = "Build hoge" script = [''' #!/usr/bin/env bash echo "build ${@}..." '''] [tasks.TEST] description = "Test hoge" script = [''' #!/usr/bin/env python3 print("test ...") '''] dependencies = ["BUILD"] $ makers TEST -- --option-a --option-b [cargo-make] INFO - makers 0.20.0 [cargo-make] INFO - Using Build File: Makefile.toml [cargo-make] INFO - Task: TEST [cargo-make] INFO -
つい最近(2019/10)CloudFlareがQUIC対応のQuicheをNginxで利用出来るパッチを公開したりHTTP-over-QUICがHTTP/3に改名したりで、HTTP/3がかなりアツくなってきています。 このビッグウェーブに乗るべく、CloudFlareのQuicheパッチを適用したNginxを用意して、NLB越しでQUICを喋ってみたいと思います。 もこ@札幌オフィスです。 つい最近、(2019/10)CloudFlareがQUIC対応のQuicheをNginxで利用出来るパッチを公開したりHTTP-over-QUICがHTTP/3に改名したりで、HTTP/3がかなりアツくなってきています。 このビッグウェーブに乗るべく、CloudFlareのQuicheパッチを適用したNginxを用意して、NLB越しでHTTP/3を喋ってみたいと思います。 NLBを利用してHTTP/3
すぐに試せる日本語BERTのDocker Imageを作ってみた - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
はじめに 学習済みBERTを試しに触ってみたいんだけど、日本語使えるBERTの環境整えるの面倒！っていう人向けに、お試しでBERTを使える Docker Image 作ってみました。 BERT はTransformers(旧pytorch-transformers、旧pytorch-pretrained-bert) を使用。 黒橋・河原研究室のWEBサイトに掲載されている、日本語pretrainedモデルのWhole Word Masking版を使ってます。 Transformers — transformers 2.2.0 documentation BERT日本語Pretrainedモデル - KUROHASHI-KAWAHARA LAB Docker Image ここに置いてあります。 https://hub.docker.com/r/ishizakiyuko/japanese_be
これはなに？ LINE が公開した日本語言語モデルをローカルで動かしたいけど、GPUがなくて動かなくて悲しかったのです。でも、huggingface に良い変換モデルを公開されてる方がいらして、それを試したら、いい感じで動きました。というご報告です。やったね！ 結論: 動かす手順 homebrew で cmake をインストール mmngaさんが公開されている ggml 変換版の readme に従ってターミナルで以下を実行 git clone https://github.com/ggerganov/ggml.git cd ggml mkdir build && cd build cmake .. make -j mmngaさんが公開されているggml 変換版のモデルをダウンロード 保存先は 2. で mkdir した build ディレクトリに。 以下のコマンドで推論を実行 ./bin
TL;DR 文字列から浮動小数点数に変換するならfastfloat使いましょう。 私が試せる環境で比較する限り、とても速いです。 細かいことが気になります C++でちょっとしたプログラムを書くときにいつも気になるのが 「文字列データから指定データ型への変換処理をどうやって効率的に書くか」 です。私だけかもしれませんが。 特に悩んでしまうのが「文字列→浮動小数点」です。 std::scanf, std::stringstreamを使うものは大抵すごく遅い std::strtodstd::stodはstd::stringへの変換が入るので避けたい std::from_charsは(libstdc++が)浮動小数点型に対応していない boost::sprit::qiが何故か速いのだけれどこのためにboost::sprit使うのは重い と色々制約が多いのです。どうにかならないものか。 fast_f
5分でざっと理解するZig言語
Zig言語の話をするときに、初めての人にざっと読んでもらうためのページ。 Zig言語とは 静的型付きのコンパイル言語。C言語と同じ立ち位置。 本家 ziglang.org のoverview 日本語 Wikipedia Wikipedia 英語版 ドキュメント 標準ライブラリのリファレンス 現在の状況 まだ開発中で正式リリースには至っていない。なのでまだ破壊的変更はあり得る。 記事を書いた時点の安定版タグは0.10.0。 公式なパッケージマネージャはまだない。[1](非公式なものは複数存在する) 私が考えたキャッチコピー 「C言語が誕生したのは1972年。Zig言語はそれを2020年代の知見で再構成するもの。50年分の進化!!」 "C but with the problems fixed" 原作者 Andrew Kelly 特徴 ヘッダファイルが無い。プリプロセッサも無い。例外も無い。ガ
Appleは今後、広く使われているBlenderやChromium、Electron、FFmpeg、MonoなどのオープンソースプロジェクトにApple Silicon製Mac対応パッチを提供するもよう。
Appleは今後、広く使われているBlenderやChromium、Electron、FFmpeg、Mono、QT、Python 3、GoなどのオープンソースプロジェクトにApple Silicon製Mac対応パッチを提供するそうです。詳細は以下から。 Appleは日本時間2020年06月22日午前10時より世界開発者会議(WWDC20)をオンラインで開催していますが、06時より開催された「Platforms State of the Union」の中でAppleは、2020年末にも発売が開始されるApple Siliconを搭載したMacで開発者がアプリの移植を迅速に進められるように、現在広く利用されているオープンソースプロジェクトやソフトウェアに今後パッチを提供すると発表しています。 We are also passionate about making sure that open
Rustを写経する環境を作る
What's? 詳解Rustプログラミングを写経しています。 最初はIntelliJ IDEAで書いていたのですが、補完があまり効かないのでVS Codeに乗り換えました。 (IntelliJ IDEAで何がうまくいっていないのか調べられてないのですが...) ついでにとアレコレくっつけていったらゴツゴツしてきたのですが、なかなか快適なので紹介。 写経中のリポジトリはこちら。 https://github.com/watarukura/rust_in_action_study Required VS Code Docker devcontainer VS Codeのdevcontainerを使います。 moldを使ってみたかったのでFaster Rust Incremental Builds in Dockerを参考にしつつ、最新のv1.1を使えるように書き換えています。 (あんまりmol
WebRTC配信技術 "WHIP" で遊ぶ - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに 当ポストは、低遅延配信の技術であるWHIP(WebRTC-HTTP Ingestion Protocol)を自分で動かしてみたい方へ向けた記事となります。 WebRTCを利用した配信映像の集信プロトコルであるWHIPは現在Internet-Draftではありますが、配信技術者やWebRTC技術者の注目を得て、実際に動かせる環境が整ってきました。 当ポストでは、WHIPが動く環境を作り、自前のWebRTCスタックをWHIPで使う簡単な方法を紹介します。 とはいえInternet-Draftということもあり、「WebRTCなら聞いたことあるけど、WHIPって何？配信とWebRTCが関係あるの？」という方も多いと思いますので、最初はWHIPの紹介から入りたいと思います。 WHIPとは WHIPは、WebRTCを利用したインジェストのためのHTTPSベースのシグナリングプロトコルです。
MySQLのストレージエンジンはplugableになっていて、APIを実装すれば自作のストレージエンジンを組み込むことができる。 ということで、試しにRedisをストレージエンジンとして使うRedis Storage Engineを作りました。 github.com 途中で飽きてしまった ちまちま実装するよりC++の勉強とInnoDB読んだほうが良さそうと思ったので、お蔵入りするつもりでしたが、Yahoo! Japanでストレージエンジンを研究開発しているという話で個人的に盛り上がったので、改めて作ったところまでを見直して、整理しておこうという趣旨です。 実装したものはCREATE TABLEとDMLがある程度カバーされたおもちゃですが、自作ストレージエンジン開発のためのドキュメントはなくなっていく一方なので(MySQL internal documentを含む既存のドキュメント・ブログ・
実例で学ぶ MySQL/MariaDB デバッグ - nayuta-yanagisawa's blog
この記事では、MySQL/MariaDB のバグを修正するための典型的な手順を、具体例を通して解説する。次の MariaDB のバグを例として取り上げるが、基本的なデバッグの手順は MySQL でもまったく同様である。 MDEV-24868: Server crashes in optimize_schema_tables_memory_usage after select from information_schema.innodb_sys_columns なお、MySQL/MariaDB のデバッグ方法についての包括的な解説を与えるのは、この記事のスコープ外である。デバッグ手法の詳細を知りたい場合は、以下の一連の記事を参照してほしい。 Debugging MySQL/MariaDB (1): Build and Test Debugging MySQL/MariaDB (2): DBU
ImHex という Hex エディタを Ubuntu 20.04 にインストールしたときのメモ書きです。 ImHex ImHex を Ubuntu 20.04 にインストールする ImHex の画面設定 動かしてみた感想 参考文献 ImHex 公式 cmake 周り 参考にしたトラブルシューティング 付録 concepts が見つけられないというエラーについて 「CMake Error at cmake/build_helpers.cmake:55」について 更新履歴 ImHex ImHex は2020年の12月に公開された比較的新しい、午前3時にがんばる人のための Hex エディタです。 *1 GitHub - WerWolv/ImHex: A Hex Editor for Reverse Engineers, Programmers and people that value thei
チャットAI「Alpaca」をローカルにインストールしてオフラインでAIと会話できる「Alpaca.cpp」インストール手順まとめ
2023年3月に、スタンフォード大学がChatGPTと同等の性能を持ったチャットAIモデル「Alpaca」を公開しました。このAlpacaをPCにインストールしてチャットAIをローカルで動かせるようにする「Alpaca.cpp」が登場したので、実際にインストールしてチャットAIと会話する手順をまとめてみました。 GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run an Instruction-Tuned Chat-Style LLM https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp 「Alpaca.cpp」をインストールしてチャットAIと会話できる環境をWindows上に構築するには、まずC＋＋のコンパイラや「CMake」「Git」などの各種ソフトウェアをインストールする必要があります。今回はC＋＋のコンパイラを準
AWS製のS3マウントツール「Mountpoint for Amazon S3」を試してみた | DevelopersIO
Mountpoint for Amazon S3 は高スループットが求められるワークロード向けのS3マウントツールです。 札幌オフィスの中川です。 少し前にS3バケットをローカルファイルシステムとしてマウントするためのファイルクライアントツールとして、Mountpoint for Amazon S3 が登場していました。 ファイルシステム上の操作をGetやListのようなS3オブジェクトAPIに変換し、アプリケーションがopenやreadといったファイル操作を通じてS3にアクセスできるようにします。 ツールはRustで書かれており、ペタバイトクラスのデータ処理を必要とするような読み取り負荷の高いワークロード向けに最適化されています。 また、先日のアップデートで書き込みも一部サポートされました。 ※2023年7月時点では新規ファイルの作成のみサポートされており、既存のファイルへの更新や削除は
実は先日 ko1さんとmameさんから推薦をいただき、Rubyのコミッタになりました。 ここ数ヶ月間、Rubyアソシエーションの開発助成プロジェクトとしてCRubyのWASIサポートを進めており、WASIのプラットフォームメンテナが必要ということで。 WASI対応の話はPublickeyさんに良い感じにまとめていただきました。詳しい実装の話は後日書こうと思います。1 www.publickey1.jp 正直Rubyのことを聞かれても答えられる自信はありませんが、CRubyの実装はほんのり分かるようになりました。あとビルドスクリプトはどこもつらい。2 という訳で、晴れてSwiftとRubyのコミッタという謎の人材になりました。 引き続きどちらもやっていくので、よろしくおねがいします。 書きました An Update on WebAssembly/WASI Support in Ruby |
Gitで巨大プロジェクトを扱うときに少し便利なupdate-ref｜TechRacho by BPS株式会社
ビルドに時間がかかる（数十分～数時間以上）プロジェクトを扱うときに役立つかもしれない、Gitの小ネタです。 Gitには git help しても出てこない（ git help -a すれば出る）便利なコマンドがたくさんあり（※）、そのうちの1つ update-ref のご紹介です。 ※他には例えば update-index --assume-unchanged なども有名ですね。 どんなときに欲しくなるか こんな感じの、あるヘッダファイルに多数のソースファイルが依存するプロジェクトがあったとします。 repos |- common.hpp |- source1.cpp |- source2.cpp |- source3.cpp |- source4.cpp |- source5.cpp |- ... まずは master ブランチにいます。 $ git status On branch m
非常に高精度な画像を生成できるとして大きな話題を呼ぶ画像生成AI「Stable Diffusion」は、オープンソースであるためユーザーがローカル環境で実行することもできますが、記事作成時点ではNVIDIA製GPUの使用が推奨されています。そのため、「Stable Diffusionが気になっているけどMacユーザーだからローカルで実行できない」という人もいるはず。そんなMacユーザーに向けて、「Stable DiffusionをM1・M2チップ搭載Macのローカル上で実行する方法」についてオープンソースの機械学習モデルをクラウドのAPIで実行するウェブサービス・ Replicateが解説しています。 Run Stable Diffusion on your M1 Mac’s GPU - Replicate – Replicate https://replicate.com/blog/ru
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MacのTerminalでsudo実行時にタッチIDを使用する方法 | DevelopersIO
Big Sky :: Windows ユーザは cmd.exe で生きるべき 2020年版
ラズパイ+魚眼レンズ+KinesisVideoStreamで低コストの防犯カメラ - Qiita
Redisの25倍のスループットDragonflyを試してみる
rust.tokyo のまとめ・感想 - mizchi's blog
A Modern C Development Environment
WasmLinux: WebブラウザでLinuxカーネルとBusyBoxを動かす(エミュレーションなしで)
GitHubでC++プロジェクトを開発する際にやっておきたい設定 - Qiita
xz-utils backdoor situation (CVE-2024-3094)
Visual Studio 2022 - Visual Studio Blog
Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator
Nginx+NLBでHTTP/3環境をAWSに作ってみた | Developers.IO
LINE が公開した日本語言語モデルをM2 Macbook Airで動かす
文字列から浮動小数点数に変換する、なるべく速く - toge's diary
MySQLでredis storage engineを作った - tom__bo’s Blog
ImHex：午前3時にがんばる人のためのバイナリエディタ - setodaNote
Rubyのコミッタになりました - kateinoigakukunのブログ
画像生成AI「Stable Diffusion」をM1搭載Macのローカル上で実行する方法