Peter Jay Salzman, Michael Burian, Ori Pomerantz, Bob Mottram, Jim Huang 1 Introduction 1.1 Authorship 1.2 Acknowledgements 1.3 What Is A Kernel Module? 1.4 Kernel module package 1.5 What Modules are in my Kernel? 1.6 Is there a need to download and compile the kernel? 1.7 Before We Begin 2 Headers 3 Examples 4 Hello World 4.1 The Simplest Module 4.2 Hello and Goodbye 4.3 The __init and __exit Mac
I recently realized stdout is much faster than stderr for Rust. Here are my findings after diving deep into this rabbit hole. I have been using the terminal (i.e. command-line) for most of my day-to-day things for a while now. I was always fascinated by the fact that how quick and convenient the command-line might be and that's why I'm a proponent of using CLI (command-line) or TUI (terminal user
The first Asahi Linux Alpha Release is here! - Asahi Linux
It’s been a long while since we updated the blog! Truth be told, we wanted to write a couple more progress reports, but there was always “one more thing”… So, instead, we decided to take the plunge and publish the first public alpha release of the Asahi Linux reference distribution! We’re really excited to finally take this step and start bringing Linux on Apple Silicon to everyone. This is only t
Running Google Gemma 4 Locally With LM Studio’s New Headless CLI & Claude Code
Why run models locally?Cloud AI APIs are great until they are not. Rate limits, usage costs, privacy concerns, and network latency all add up. For quick tasks like code review, drafting, or testing prompts, a local model that runs entirely on your hardware has real advantages: zero API costs, no data leaving your machine, and consistent availability. Google’s Gemma 4 is interesting for local use b
Win32 is the stable Linux userland ABI (and the consequences) - the sporks space
This post was inspired by some controversy with Valve and their support for Linux, but the bulk of it comes from long-term observation. One of the biggest impacts with the viability of Linux on the desktop was Valve’s Proton, a Wine fork integrated in Steam allowing almost any Windows game to work out of the box. To Linux users, life was good. However, with the recent announcement of the Steam Dec
How to improve Python packaging, or why fourteen tools are at least tw
There is an area of Python that many developers have problems with. This is an area that has seen many different solutions pop up over the years, with many different opinions, wars, and attempts to solve it. Many have complained about the packaging ecosystem and tools making their lives harder. Many beginners are confused about virtual environments. But does it have to be this way? Are the current
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
WSL2 Ubuntu に Docker 導入(Docker Desktop for Windows に変えて) - A Memorandum
はじめに Convenience Script を利用したインストール インストールに必要なパッケージ導入 docker パッケージリポジトリの登録 dockerEngineのインストール docker デーモンの起動 docker コンテナの実行 一般ユーザで docker コマンドを利用する docker-compose のインストール docker デーモンの起動 はじめに Docker Desktop for Windows の代替として、WSL2 上の Ubuntu-20.04 に docker を導入する手順です。 short version は以下となります。 # 事前準備 $ sudo apt update $ sudo apt install -y apt-transport-https # dockerパッケージリポジトリ追加 $ curl -fsSL https://
Introduction Some part of me has always been fascinated with coercing code to run in weird places. I scratch this itch a lot with my security research projects. These often lead me to writing shellcode to run in kernels or embedded hardware, sometimes with the only way being through an existing bug. For those not familiar, shellcode is honestly hard to describe. I don’t know if there’s a very form
iOS Hacking - A Beginner’s Guide to Hacking iOS Apps [2022 Edition]
My first post will be about iOS Hacking, a topic I’m currently working on, so this will be a kind of gathering of all information I have found in my research. It must be noted that I won’t be using any MacOS tools, since the computer used for this task will be a Linux host, specifically a Debian-based distribution, in this case, Kali Linux. I will also be using ‘checkra1n’ for the device jailbreak
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
Rust Language Cheat Sheet 26. August 2021 Contains clickable links to The Book , Rust by Example , Std Docs , Nomicon , Reference . Data Structures Data types and memory locations defined via keywords. Example Explanation struct S {} Define a struct with named fields. struct S { x: T } Define struct with named field x of type T. struct S (T); Define "tupled" struct with numbered field .0 of type
Making a micro Linux distro
Follow @popovicu94 In this article, we’ll talk about building up a tiny (micro) Linux “distribution” from scratch. This distribution really won’t do much, but it will be built from scratch. We will build the Linux kernel on our own, and write some software to package our micro-distro. Lastly, we are doing this example on the RISC-V architecture, specifically QEMU’s riscv64 virt machine. There’s ve
今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法として FasterTransformer, Torch-TensorRT, AWS Neuron を用い、素 の transfomers に比べ、どの程度速くなるか（ならないか）、利点・欠点を確認してみましょう。 1. はじめに 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を様々な技術を使って高速化してみます。 高速化の元ネタは Hugging Face の transformers1 縛りとして、素の transformers で推論する場合に比べ、 どの程度速くなるか（ならないか）見てみましょう。 推論を高速化する技術としては FasterTransfomer2, Torch-TensorRT3, AWS Neuron(
とほほのGitLab入門 - とほほのWWW入門
目次 GitLabとは リンク インストール ユーザー(Users) ユーザーを作成する ユーザーのパスワードを設定する 自分のパスワードを設定する 自分の言語を設定する 自分のタイムゾーンを設定する SSHで接続する グループ(Groups) グループを作成する グループにユーザーやグループを招待する プロジェクト(Projects) プロジェクトを作成する プロジェクトを削除する プロジェクトにユーザを招待する ブランチ(Branches) ブランチを作成する ブランチを削除する 子ブランチを親ブランチにマージリクエストする マージリクエストを受け付けてマージする システム設定 メールを送信できるようにする GitLab Runner GitLab Runnerとは GitLab Runnerをインストールする .gitlab-ci.ymlを用意する GitLab Runnerを実行す
Large Text Compression Benchmark Matt Mahoney Last update: Mar. 25, 2026. history This competition ranks lossless data compression programs by the compressed size (including the size of the decompression program) of the first 109 bytes of the XML text dump of the English version of Wikipedia on Mar. 3, 2006. About the test data. The goal of this benchmark is not to find the best overall compress
【アップデート】20%のコスト削減と19%のパフォーマンスアップ！！LambdaのランタイムでGraviton2 processorが利用可能になりました | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。本日のアップデートにより、LambdaのランタイムでGraviton2 processorが利用可能になりました。 Lambdaの実行基盤で利用されているFirecrackerのロードマップを確認すると、2020年末ごろからArm CPUサポートがShipped状態になっていたので、LambdaのGraviton2対応がそろそろ来そうかな？と予想していたのですが、満を持してGraviton2対応がGAされました。 https://github.com/firecracker-microvm/firecracker/projects/13 何がうれしいのか Graviton ProcessorとはAWSがカスタムビルドしたARM ベースのプロセッサーで、ハイパフォーマンスかつ低コストで利用できるのが最大のメリットです。前述のAWSのアナウンスによると、Gravi
GitHub - taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories: A curated list of resources dedicated to open source GitHub repositories related to ChatGPT and OpenAI API
awesome-chatgpt-api - Curated list of apps and tools that not only use the new ChatGPT API, but also allow users to configure their own API keys, enabling free and on-demand usage of their own quota. awesome-chatgpt-prompts - This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better. awesome-chatgpt - Curated list of awesome tools, demos, docs for ChatGPT and GPT-3 awesome-totally-open-chat
VirtualBox の「Arch Linux」に「OpenBox」デスクトップ〈H123〉 - Linux あれこれ
登録日: 2021-07-11 更新日: 2023-03-18 前回、「Xubuntu 20.04.2 LTS」に、ハードウェアの違いを仮想マシンにより吸収してくれる「VirtualBox」をインストールして、ゲストOS として「Arch Linux」をインストール しました。 今回は、それに「OpenBox」デスクトップ環境をインストールしたので、その備忘録です。 - 「OpenBox」はデスクトップ環境というよりも、デスクトップ環境の一部の機能です。余計な機能がない分、使えるまでに手間がかかりますが、出来上がれば軽量です。このあたりは、Arch Linux に似ています。 - - ホストOS : Xubuntu 20.04.2 LTS ゲストOS : Arch Linux（2021.07.01 のiso イメージ） ←（作業時のバージョン） - - 使用したPC は「ASUS Chro
カイポケの SRE 担当の有賀です。 社内では Mac で Docker Desktop を使うのが標準的になっている中、 Docker Desktop 以外の選択肢も試してみようと思い、 Docker Desktop や、社内で使っている人のいた Rancher Desktop を調べはじめました。その仕組みを調べている中で Rancher Desktop が採用している Lima がGUIを利用しない用途だと必要十分と感じたため、 Lima を使うことにしました。 Macを使って検証・構築しているため、Macでの仕組み・動作が前提になっています。 Docker を動かす仕組み(前提) Docker Desktop と Rancher Desktop の仕組みを見ていきます。 基本的には Docker を Mac 上で動かすためには仮想環境上にLinuxを建ててその上で dockerd
Lazygit Turns 5: Musings on Git, TUIs, and Open Source This post is brought to you by my sponsors. If you would like to support me, consider becoming a sponsor Lazygit, the world’s coolest terminal UI for git, was released to the world on August 5 2018, five years ago today. I say released but I really mean discovered, because I had taken a few stabs at publicising it in the weeks prior which fell
新しい MacBook Pro の Zsh 環境を Zim フレームワークで構築してみました。Bash の使用歴が長いため Zsh は初心者ですが、構築に使用した Zim フレームワークの日本語情報が少ないので記事にまとめました。 Zim フレームワークとは Zim (Zsh IMproved) フレームワークは、便利なモジュールと様々なテーマが付属している高速な Zsh 設定フレームワークです。Zsh 設定フレームワークとしては Oh-My-Zsh や Prezto が有名ですが、Zim フレームワークはそれらと比較しても高速です。公式の Web サイトとドキュメントがあり、GitHub の zimfw/zimfw で開発されています。また、Homebrew のようにワンライナーでインストールでき、専用の zimfw コマンドでフレームワークを管理できます。 Zim フレームワークをイン
Python 3, Pygame, and Debian Bookworm on the Miyoo A30 | jtolio.com
First published: Feb 1, 2025, 2:26pm -0400 Last edited: Feb 1, 2025, 8:48pm -0400 What if I told you you can get a full Linux computer with WiFi and a GPU in a small, pocket form factor for about $30 USD on AliExpress? You might say “but what about the new tariffs?” and I’d say “oof, oh right, okay who knows, but it’s probably still pretty cheap!” (Edit: looks like you can get one for about $40 no
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The Linux Kernel Module Programming Guide
Why stdout is faster than stderr? - Orhun's Blog
Booting Linux off of Google Drive
Rust on MIPS64 Windows NT 4.0
What's New in Emacs 28.1?
https://cheats.rs/rust_cheat_sheet.pdf
はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場
Large Text Compression Benchmark
MacでLimaを使ってDockerを動かしてみた - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
Lazygit Turns 5: Musings on Git, TUIs, and Open Source
Zim フレームワークで Zsh 環境を構築する – 土田 拓也