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『zenn.dev』

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  • すべて
  • LocalStackに対しTerraformを実行する、最もお手軽な例

    3 users

    zenn.dev/shimat

    目的 本物のAWSに触ることなく、Terraformのお勉強がしたい そこで、LocalStackによりローカル環境でAWSのモックを立てて、そこをTerraformでいじることにします。AWSアカウントを持っていない、料金が怖い、本物のAWS環境を壊したくない、等々の事情があっても、Terraformを使った気になることができます。 本記事は極力コマンドやYAMLを書いたりせず、GUIポチポチの割合を増やしお手軽さを重視しました。 目標・方法の概要 目標はシンプルに、Amazon S3のバケット my-tf-test-bucket を作成します。 LocalStackは、ローカル環境でAWSをエミュレートしてくれるものです[1] 。全てのAWSサービス・機能がサポートされているわけではないので注意ですが、基本的な用途では差し支えありません。 TerraformのAWSプロバイダは、もちろ

    • テクノロジー
    • 2022/08/08 08:16
    • [ASP.NET Core 6] WebApplicationFactoryの利用の互換性が失われることに対処する

      6 users

      zenn.dev/shimat

      環境 .NET 6 / C# 10.0 ASP.NET Core 6 先にまとめ ASP.NET Core 5以前では Startup というクラスがStartup.cs にありました。 ASP.NET Core 6では最小ホスティングモデル (minimal hosting model) が登場し、StartupクラスもなければProgramクラスすら一見すると無くなりました。 WebApplicationFactory を使うと、コントローラにHTTPリクエストを投げるようなテストを簡単に記述できますが、StartupやProgramが「無くなって」しまうと、ジェネリック型引数に指定するものに窮します。 3つの解決策を調べました。新規案件については、個人的には3番目の案が良いと考えます。 Startup.csを以前通り定義する。 5以前からのアップグレード組であれば最善に思います。 本

      • テクノロジー
      • 2022/02/27 21:25
      • C#
      • テスト
      • GitHub Actions で .NETプロジェクトの静的コード解析を行う

        30 users

        zenn.dev/shimat

        GitHubにコードをpushすると静的コード解析を走らせて、問題を指摘してくれるようなCI (GitHub Actionsのワークフロー)を作ります。 完成図 https://github.com/shimat/csharp_actions_test/pull/1/files#diff-8d95ab4216ead1b0e5e99cb5ef8dece89aea47bd71c14d15a1dfb0f92e0947a2 静的コード解析について 本記事ではMicrosoftが用意している解析機を使います。従来はFxCop analyzersと呼ばれていたもので、今は .NET analyzers というそうです。 https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/code-quality/migrate-from-fxcop-analyzers-to-n

        • テクノロジー
        • 2021/01/27 19:34
        • GitHub
        • C#
        • Git
        • techfeed
        • コード
        • テスト
        • あとで読む
        • PaddleOCRで日本語を読む

          5 users

          zenn.dev/shimat

          Deep Learningを使ったOCRです。Baiduが開発しているようで、軽量(lightweight)を売りにしています。 論文はこちらで確認できます。 2020年の9月ごろに耳にしまして、簡単に触れるような手引きやDockerイメージ等が充実していることもあり、試してみることにしました。 日本語にも対応しています。先に申しますと日本語のOCRに少し苦戦したので、このように記事として残しておきます。 導入 GitHubにある説明の通りです。リンクからご参照ください。本記事ではDockerを使い、かつ手っ取り早くCPUで動かすことにします。 sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda9.0-cudn

          • テクノロジー
          • 2020/11/16 21:47
          • oss

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