Even if you write clear and readable code, even if you cover your code with tests, even if you are very experienced developer, weird bugs will inevitably appear and you will need to debug them in some way. Lots of people resort to just using bunch of print statements to see what's happening in their code. This approach is far from ideal and there are much better ways to find out what's wrong with
Competitiveness is a vice of mine. When I heard that a friend got Linux to boot off of NFS, I had to one-up her. I had to prove that I could create something harder, something better, faster, stronger. Like all good projects, this began with an Idea. My mind reached out and grabbed wispy tendrils from the æther, forcing the disparate concepts to coalesce. The Mass gained weight in my hands, and a
At Red Planet Labs we’ve been quietly developing a new kind of developer tool for many years. Our tool reduces the cost of building large-scale end-to-end applications by multiple orders of magnitude, and Clojure is a big reason why we’ve been able to tackle such an ambitious project with a small team. Our codebase consists of 250k lines of Clojure split evenly between source and test code. It’s o
Node.jsNode.js 20 Now Available Posted On: April 18, 2023Node.js 20 includes new Node.js experimental permission model for improved security Node.js 20 Now Available Node.js 20 includes new Node.js experimental permission model for improved security Node.js 20 is now available! Highlights include the new Node.js experimental Permission Model, synchronous import.meta.resolve, a stable test_runner m
こんにちは、クラウド本部所属の r-fujii です。普段は IaaS の開発と運用をしています。 この記事では CoreOS の初期設定ツールである Ignition を紹介します。同種の OS 初期設定ツールとしては cloud-init が有名で広く利用されていますが、Ignition については触れたことのない方も多いかと思います。 記事の前半では Ignition の基本を紹介しながら動作の様子を眺めます。後半では CoreOS 以外の Linux ディストリビューションで Ignition を動かしてみます。 cloud-init と User Data Ignition を扱う上で cloud-init の知識があると理解しやすいので、周辺知識の導入も兼ねて軽く触れておきます。ご存じの方はこの項目を飛ばして先に進んでいただいても大丈夫です。 cloud-init は名前の通り
Gaussian Splattingは、SIGGRAPH 2023で発表されたプロジェクトです。 複数枚の写真からその空間のあらゆるところから見たビューを補間します。 同じ技術にNeRFがありますが、これの欠点を補った理論のようです（アルゴリズムはまだ未調査）。 NeRFの問題は、かなり大雑把な書き方ですが大きく以下の2点があります。 トレーニング時間がかかる 最終的な空間の復元で解像度不足 (なんだか眠い) GitHubのリポジトリはこちらになります。 https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting 今回はGaussian Splattingを試す流れをまとめることにしました。 CUDA11.8とAnaconda3を使います。 GoProで撮影した動画を使ってウォークスルーするまでを行います。 検証環境 OS : Windows
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Booting Linux off of Google Drive
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Node.js 20 Now Available | OpenJS Foundation
CoreOS の初期設定ツール Ignition を試してみる | IIJ Engineers Blog
Gaussian Splattingを試す (Windows) – ft-lab