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※ 2017/11/19 追記 dbのdataファイルをマウントするのを忘れていたので追記しました。 MacのローカルにRails開発環境作るのがつらくなってきた MacのローカルにRails開発環境を構築していると OSやグローバルライブラリのアップデートの度にGem Installでエラーが起こったりして焦る DBの設定はプロジェクトごとで変えたい(複数DBサーバーを起動したい) 運用環境はLinuxなので, Mac依存の設定をしている時間がもったいない などのストレスに悩まされます。 Dockerで開発環境をつくれば、プロジェクトごとに分離されたLinux環境を構築でき、 上記のストレスから開放されるので非常におすすめです。 構築手順 参考: https://docs.docker.com/compose/rails/#connect-the-database ※ Docker fo
いろいろな会社で仕事をしていると、「ケアレスミスをする人」「同じミスを繰り返す人」に結構な割合で遭遇する。 やれるのにやらない、わかっていてもできない、大事なことを忘れる、そのような行動を繰り返す彼らに付けられる名前は無慈悲そのものだ。 すなわち、「無能」である。 そして、世間は無能には極めて厳しい。 ハーバード大学公衆衛生学のアトゥール・ガワンデ氏は次のように表現する。 私たちは、そのような「無能」の失敗に対しては感情的になってしまいがちだ。 「無知」による失敗は許せる。何がベストなのかわかっていない場合は、懸命に頑張ってくれれば私たちは満足できる。 しかし、知識があるにもかかわらず、それが正しく活用されてないと聞くと、私たちは憤慨せずにはいられない。 氏の述べる通り、「知っているのにやらない」時や、「わかっていてミスをした」時には、組織はミスをした人物に非常に冷酷な仕打ちをする。 叱責
Yolo の検出遅延 (前回紹介したカメラ付きプラレール+Yolo 検出についての続きですが、機械学習から少し離れ、デバッグ寄りの内容になります。) Darknet の Yolo 実装では、以下のようなコマンドラインで MJPG Streamer の URL を渡すことにより、プラレールカメラのストリームを Yolo に渡すことが出来ます。 $ ./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg tiny-yolo-voc.weights http://192.168.1.104:8080/?action=stream -i 0 -thresh 0.2 しかし、ブラウザ上の画像はほぼリアルタイムに表示されるのに対して、Yolo の検出は、この動画のように数秒遅れることがわかりました。 この遅延の原因、ボトルネックを調べること
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