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最近は C# と Node.js 以外の環境は WSL 2 や GitHub Codespaces を使って用意することが多いのですが、Conda (Miniconda) を使った環境の構築時にかなりハマったのでメモとして残します。 結果的にはまずまずの環境が出来たと思っていますが、思ったより情報が少ないのと検証中は Codespace のリビルドに時間がかかってしまい厳しかったです。 例によって GitHub Codespaces と言っていますが、中身は Dev Container なのでローカルの VS Code でも問題なく使えるはずです。ちなみに GitHub Codespaces 自体は Team か Enterprise を契約しているとすぐに使えますが、個人向けは永遠にベータの予感がしてきました。 Miniconda の Dev Container 定義を作成する 作成した
まずは10分試してみようPythonの無言ブクマをよく見かけるのでネットワークに続いてちょっと書いてみることにしました。 東大・京大のコンテンツが初心者向けでおススメという言説を見かけるのだけど、これは本当だろうか。私は人を選ぶのではないかと考えています。 あれは確かによくまとまっているし、初心者向けに制作されてはいるのだとは思うのですが「大学の学生に向けた授業で用いる」内容だということを失念して手放しで称賛しているきらいがあるなと。 私としてはあの資料は以下の前提で用意されていると考えています。 東大・京大に合格できる高い理解力という下地を備えている講義の資料であり講師が口頭で補足や注釈を行う前提である とはいえ、資料を読んだ時の理解度など人それぞれですから、私が勝手にそう思っているだけなのかもしれません。 あの資料が本当に初学者である自分に向いた資料であるのか。挫折せずに続けられそうか
はじめに やめろ、ではなく、やめたほうがいい。です。自分のユースケースに合ってるか今一度確認することを推奨します。基本的にはAlpineは避けたほうが良い、というのが2021年時点での私の認識です。 なんで? libcに一般的な互換性が不足しているからです。Ruby、Python、Node.jsなどでNativeモジュールをバンドルしているアプリケーションの場合、パフォーマンスの劣化や互換性の問題にぶち当たる場合があります。 superuser.com あとは他のベースイメージの軽量化もそれなりに進んできていて、Alpineが定番軽量イメージと言う認識は2018年頃には消えつつあったかなという認識でいます。 どうすりゃええねん ※Debian Slimがあるやんってツッコミ結構もらったんですが、Slimは当たり前過ぎてもう紹介しなくていいかなっていう甘えで省略していました。よろしくおねがい
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
- 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
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