エンジニアのための十徳ナイフ「DevToys」がバージョン２になってクロスプラットフォームやCLI対応しさらに便利すぎる - Qiita
はじめに 以前紹介させていただき、2022年Qiitaのいいねランキング18位、ストックランキング20位を記録したこちらの記事の続編です！ DevToysはリリース後しばらく定期的なバージョンアップが続けられていましたが、去年の7月からぱったりとアップデートが止まっている状態でした。 リポジトリや作者のXを見るとバージョン２の開発を行っているようで、今か今かと待ち続けていましたが数日前リリース予告のポストを見つけて、今日ついにプレリリースされました！ ということで早速紹介していきます！ DevToysとは DevToysは「開発者のためのスイスアーミーナイフ」の紹介文の通り、開発時によく使うツールを十徳ナイフのようにまとめたアプリとなっています。 JSONの整形とかエンコードデコードetc... プログラミングや保守運用の調査でやりがちな作業をいちいち変換サイトを探したり、エディター拡張機
Windows 11 では 7z をコマンドラインでも圧縮・解凍できるようになっていた - Qiita
Windows 11 23H2 以降、エクスプローラーが 7z、tar などの解凍に対応しました。さらに、Build 25992 では圧縮も可能となったようです。7-zip を追加インストールしなくてもこれらのアーカイブを取り扱えるのは嬉しいですよね。 1 一方で、PowerShell の Expand-Archive コマンドレットは拡張されておらず、ZIP 形式の解凍しかできません。 GAC Version Location --- ------- -------- False v4.0.30319 C:\Program Files\WindowsApps\Microsoft.PowerShell_7.… OperationStopped: File 'E:\test\archive.7z' does not appear to be a valid zip archive. せっかく
至高のDockerイメージ生成を求めて -2019年版- - Qiita
この記事は@yugui氏の書いた至高のDockerイメージ生成を求めてに感謝しつつ、記事が投稿された当時には無かったさまざまな事情を組み込んで再度まとめたものである。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメージを互いに配慮することなく柔軟に配備し実行できる 必要のないサービスがコンテナ内で走っていないので、セキュリティの向上に資する イメージの転送が効率的である ベースイメージ部分は一度送ればいちいち再転送する必要がないので、ベースイメージを共有する複数のイメージを効率的に転送できる 標準のレジストリAP
Photogrammetry on Docker ～ サーバ屋さんもXRしたい ～ - Qiita
フォトグラメトリとは？ 最近，このような動画がバズっていました． 鎌倉、銭洗弁天をまるごとVR化！ 建築デジタルアーカイブの試み。 リプ欄からVR体験可能です。#Photogrammety pic.twitter.com/Qsf3ZwjQDM — 龍 lilea (@lileaLab) May 21, 2019 鎌倉の銭洗弁天という場所を"フォトグラメトリ"という技術を用いて作られたようです． フォトグラメトリとは、物体を様々な方向から撮影した写真をコンピューターで解析し、3Dモデルを立ち上げる技術です。 フィギュアのような小さなものから、建築や都市といった大きなものまで3Dモデルにすることができます。 引用：フォトグラメトリ入門 撮影方法～3Dモデル作成 ざっくりというと，写真から3Dモデルを生成する技術です． 最近，私がxRTech Tokyoに参加し，そういや，3か月前くらいにOSS
【図解】Dockerの全体像を理解する -後編- - Qiita
この記事は何か イメージやコンテナなどの基本からdocker-compose、docker-machine, docker swarmなどのDocker周りの様々な概念の全体像を整理して、Dockerの仕組みを理解するための記事 対象読者 ・Dockerって何？ ・Dockerちょっと勉強したけどDocker compose？ Docker machine？ Docker Swarm？ 色々ありすぎて意味不明 という方 後編では「Docker Machine、Docker Swarm」について書いて行きます。 前編はこちら 中編はこちら ⑦ Docker Machine Docker Machineは、Docker Engineを搭載した仮想マシンの管理(作成、起動、停止、再起動など)をコマンドラインから実行できるツールです。 Mac OSの場合は、仮想化ソフト(Virtual Box)を
【図解】Dockerの全体像を理解する -中編- - Qiita
この記事は何か イメージやコンテナなどの基本からdocker-compose、docker-machine, docker swarmなどのDocker周りの様々な概念の全体像を整理して、Dockerの仕組みを理解するための記事 対象読者 ・Dockerって何？ ・Dockerちょっと勉強したけどDocker compose？ Docker machine？ Docker Swarm？ 色々ありすぎて意味不明 という方 中編では、「データマウント(volume), Docker Network, Docker Compose」 について書いて行きます。 前編はこちら ④ Dockerにおけるデータ管理 起動したコンテナ内で扱う動的なデータは、読み書き可能な最上レイヤー(コンテナレイヤー)に置くこともできますが、 ・コンテナが削除された時点でそのコンテナ内のデータは消える ・コンテナ間でデー
Dockerfileを極めて、Dockerマスターになろう！ - Qiita
Dockerfileとは 「Dockerfile」ファイルは、プログラムのビルドでよく利用されるmakeツールの「Makefile」ファイルと同様に、Dockerコンテナーの構成内容をまとめて記述するシンプルなテキスト形式のファイルです。* 注意事項 Dockerでは ==コマンドをフォアグラウンドで動かさないとコンテナが停止== してしまいます。特に、 デーモンプログラム は、 デフォルトでバックグランド動作をするため 設定したものの 「起動しない/自動的に停止してしまう」 といった不具合に遭う原因となるので注意が必要です。 例えばnginxはデフォルトはデーモンとして動くので、(nginxの)daemon off設定を行い、 フォアグラウンドで動かす必要があります。
Naming -名前付け- - Qiita
プログラミングで最も重要な技術の一つが、名前付けです。 且つ、センスが問われるものなので、上達は難しいものでもあります。 この記事では、様々な文献から抽出した名前付けに関する情報を雑多にまとめました。 -名前重要- ソフトウェアの設計のアプローチとして、『まず名前から入る』というのは、あまり語られていない秘訣としてもっと広く知られても良いように思います。 - まつもとゆきひろ 『プログラマが知るべき９７のこと』 コミュニケーションの基礎 名前は、コミュニケーションの基礎となるものです。 私にもあなたにも名前が無ければ、疎通することは困難になります。 名前をコミュニケーションの基礎と見た場合に重要なルールは以下の通りです。 発音可能であること 検索可能であること ※現実世界のみであれば検索可能じゃなくても良いかも知れません。 プログラミングは、チームや複数人で行うことのほうが多いと思います。
うまくクラス名を付けるための参考情報 - Qiita
クラス名には、多くの場合"名詞"を用います。メソッド名の場合は動詞や助動詞を用いて命名しましたが、クラス名は何かしらの責務を持つモノとして捉えるため、名詞を用いることになります。 一方、インタフェースの宣言をする場合、そのインタフェースの名前に"形容詞"を用いることがあります（例：Iterable、Closeable等）。形容詞を用いることで、クラスの持つ性質を説明的に見ることができるようになります(Iterableな配列のList実装 -> ArrayList等)。 この記事は、どのような名詞や形容詞がクラス名やインタフェース名として用いることが出来るかを一覧し、できるだけクラスやインタフェースの役目を端的に表せるようなリファレンスとして活用できるものを目指していきたいと思います。 自分自身がクライアントアプリケーションのバックグラウンドを持っている為、多分にそこで用いる命名方法が含まれ
WebGL と GLSL で気軽にレイトレーシングに挑戦してみよう！ - Qiita
はじめに 全国 8,120 万人のレイトレファン の皆様こんにちは！ WebGL でレイトレがどうしてもやりたいんだというお便りがついに 1,021 万通を超えたので、そろそろ WebGL で簡単なレイトレーシングの実装について解説する頃合いかなと思い立ち筆を執った次第です。 今回はあくまでも 基本に忠実 に、簡単なレイトレーシングの実装を GLSL だけで行ってみましょう。全国のレイトレファンの皆さんの声援に応えてがんばって解説記事を書いていこうと思います。 前置き 私は幸運なことに WebGL について解説する機会がそれなりにあります。 そういった席ではよく、数学的な知識はとりあえず後回しにしてまずはやってみることからスタートしましょうという話をします。たとえば行列やクォータニオンについて、その数学的な詳細にまで勉強するのは大変です。ですから、まずは使い方から覚えようという促し方をする
Visual Studio CodeでPythonコーディングをする設定 - Qiita
Visual Studio Codeを使ってみる の続きです。 あとは、lintを設定して、文法チェック等をさせるようにすれば、環境設定としては、だいたい終了なはずだけれど、pep8を呼び出せる用に設定する方法については、宿題ということにして、調べておくことにする。 Visual Studio CodeにPythonの拡張機能をインストールする 以前に書いたとおり、その名もPythonという拡張機能をインストールして、有効化してあります。 lintの設定をする lintというのは、もともとの意味は糸くずとかそんな意味らしいんだけれど、要するに縫いあがった洋服の糸くずをとるような作業をする、、、とか、そんな由来なんでしょうか。端的に言うと、文法など小姑のようにチェックすることです。 Pythonの文法・表記チェックというと、コーディング規約PEP8準拠かどうかを調べるその名もpep8というコ
mypyやっていくぞ - Qiita
$ mypy test.py test.py: note: In function "func": test.py:2: error: Incompatible return value type (got "str", expected "int") アノテーションを元に型をチェックして、戻り値の型がintなのにstrを返しているのでエラーになります。 やっていく気持ち "mypyやっていく"というのは、PEP 484に対応した型アノテーションを付け、mypyを実行し静的チェックをパスすることを指します。なぜやっていく気持ちになったかというと、Static types in Python, oh my(py)! この記事を読んだことが大きいです。やっていけそうな気がしました。担当している案件が規模が大きく既存機能の変更頻度も高いものだったので、信頼できる型アノテーションが有ると、修正する
Pythonのイテレータとジェネレータ - Qiita
Pythonのイテレータ(iterator)とジェネレータ(generator)についてまとめてみます。 (追記2018.12.25: Python3の文法に全面的に置き換えました) イテレータ: 要素を反復して取り出すことのできるインタフェース ジェネレータ: イテレータの一種であり、1要素を取り出そうとする度に処理を行い、要素をジェネレートするタイプのもの。Pythonではyield文を使った実装を指すことが多いと思われる Python組み込みのコレクション(list, tuple, set, dictなど)はどれもイテレーション可能ですが、組み込みのコレクションを使った繰り返し処理ではあらかじめコレクションに値を入れておく必要があるため、以下のようなケースではイテレータやジェネレータを自分で実装したいというケースがあると思います。 無限に繰り返すイテレーション 要素すべてをあらかじめ
APSchedulerで少し進んだジョブスケジューリング - Qiita
理由と目的と動機 cronで10分に一回くらいのジョブを回すのが限界に来てしまった。 前の処理が10分以上掛かると多重起動になってしまうから。これを防止したい。 何らかの ロック機構 を使えば・・・と思ったのだが、それをジョブのコード中に入れるのは避けたい。 そのジョブが対象となるロック機構依存になってめんどくさい。 テストが大変でバグの元。 起動しているのはpythonのジョブなので、できればpythonで書かれているものはないのか・・・ 多重起動を防止できるジョブスケジューラ探し APShcedulerがあった！ pythonで実装されてる。 多重起動を防止できる。 多重起動の許可と幾つまでOKかも指定できる。 cronライクなジョブスケジューリング可能。 atコマンドの様に指定の時間に一回の起動も可能。 cronより細かい、秒単位のジョブスケジューリングもできる。 本家のドキュメント
[Houdini Tool] Cache Dpendency - Qiita
Houdiniで、自動でキャッシュディペンデンシーを組んでくれるツール。 Process キャッシュを書き出したいノードを選択。 このツールを実行。 Behaviour 選択したノードの下にFileCache SOPを作成。 いくつかのパラメーターがFileCache SOPからリファレンスされたGeometry ROPノードが /out パスにディペンデンシーが組まれた状態で作成される。 既にFileCache SOPを作成している場合、そのノードを選択して実行すれば、そのFileCache SOPが自動的に利用される。 Bento Toolsetへ 現在は、このツールはBentoに組み込まれてます。 そちらで、ダウンロード&インストール、また、開発への参加をしてみて下さい！ 資料 Tool: Cache Dependency - Taka's VFX Note
![[Houdini Tool] Cache Dpendency - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df77c7086ff5f00ccac71da773e12bc9efdb4394/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-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCSG91ZGluaSUyMFRvb2wlNUQlMjBDYWNoZSUyMERwZW5kZW5jeSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NzUyYzc3NDU0ZTlkNjg1N2ZhMGU2OWI3NTdiZGEwOTU%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YWthdmZ4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03M2YzOTcwYTYzYjRkYjc3MDVjYmE2ZDhkOWVkM2I2Nw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D47e8c764fce41dc14d1a24869a22b58f)
DOP Impact Dataを使ってみる。 - Qiita
Impactsデータを可視化してみる。 Impactsデータを可視化するために便利なノードが用意されている。 RBD Visualization DOPを使用する。 Impactsのチェックを入れると、衝突時にNormalのラインが表示される。 Impactsデータを拾って利用してみる。 このImpacsデータを利用するためのノードにはDOP Import Record DOPを使ったりImpact Analysis DOPを使ったりあるが、これをGeometryとしてとり扱うためにあらかじめ用意されている物がある。SOP Solver DOPを作成して、その中を見てみよう。 ちなみに、後で使うためにこんな感じにつなげておく。 SOP Solverの中をみてみると、すでにSOP Solver DOPの中にはDOP Import SOP、DOP Import Records SOP、Obje
Pythonビギナーズガイド（導入編） - Qiita
概要 自分の復習用のメモですが、誰かの役に立つかも・・・と思い、投稿しました。 読者はPythonプログラミング初学者を想定しております。 Pythonの環境構築は、古い情報も多く、ネットで調べると色々な情報が混在しているため、 初学者にとっては最初に躓く壁です。 Python環境構築あるある Pythonの2系と3系の違いがわからない。どちらをいれるべき？ 環境構築に関してググると、"virtualenv"・"pyenv"・"easyinstall"・"setuptools"など、色々検索に引っかかるがどれを使えばいい?時代遅れはどれ？ 結局、初学者でも簡単に導入でき、Pythonのバージョンアップにも楽に対応できる拡張性・汎用性のある方法は？ Python環境構築するにあたり 他の記事を見て、混乱しないよう簡潔にオススメの環境構築の結論を述べます。 今後のことを考え、Python3の開
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