Mac で始める「ゼロからのOS自作入門」 - Qiita
Mac で「ゼロからのOS自作入門」の「8.7 メモリ管理に挑戦」まで進められたので、ひとまずそこまでの手順をメモとして残しておきます。この環境構築方法で本の最後まで進められるかどうかはまだわかりません。 環境は macOS BigSur(11.4), CPU は Intel でも Apple Silicon でも OK です。Homebrew はすでにインストールされているものとします。 PATH にいろいろ追加していきますが、適宜 .zshrc 等の PATH の設定にも追加してください。 EDK II の準備 後でインストールする binutils がすでにインストールされ PATH に追加されていると失敗するので注意してください。 $ cd $HOME $ git clone https://github.com/tianocore/edk2.git $ cd edk2 $ git
HomebrewのインストーラーをRubyからBashに書き直しました！ - プログラムモグモグ
みなさんはHomebrewをお使いでしょうか。macOSをお使いの多くの開発者が使っていると思います。 HomebrewのインストーラーはRubyで書かれており、次のコマンドでインストールするようになっていました。 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" HomebrewがRubyに依存していることは良いのですが (formulaの書きやすさはRubyならでは)、インストーラーの話になると事情が変わってきます。HomebrewのインストールコマンドはmacOSの工場出荷状態でも動く必要があります。こういうものにRubyを使っているのはリスクがあります。 将来的にmacOSデフォルトにRubyやPythonが含まれなくなる (参考リンク
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
Macの環境構築を自動化してOS再インストールに備える - patorashのブログ
会社で新しいMacBookProが支給されたので、開発環境のセットアップを行いました。その際に、何を入れたらいいかなどをチェックするのが大変だし、毎度毎度手間がかかっても面倒です。やることはだいたい決まっているのに、セットアップに1日か2日費やすことになるのは勿体ないなと思いました。また、OSを更新するときにはクリーンインストールしたいと思いまして(High Sierraも出るし)、Macの環境構築の自動化に乗り出すことを決意しました。 これができたら、他のメンバーの環境構築も自動化できるし、githubに構築スクリプトをアップしといたらPull Reqがくるかもしれないしなぁという算段です。 開発環境の自動化は、Ansibleを使うことにしました。Ansibleはサーバの構築の自動化ツールとしてよく使われていますが、Macなどの環境構築でもよく使われていて実績がインターネット上にたくさん
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