Juliaを使いたいのに、環境構築に失敗してブチ切れたからDockerで優勝した
こんにちは、優勝しました。 背景 Juliaを使おうとしたら様々な環境構築時のトラブルに見舞われました。終わりです。 使えるけどストレスなところ グラフの描画が遅い matplotlibと比較してしまう PyPlotが使えない -> ローカルPCのpyenvのせい Plotsを使うことにした グラフを描画しても画像に焼いてブラウザから見るしかなかった 困ったこと pkgのインストールにたまに失敗する すでに削除したはずのpkgが原因で実行時にエラーがこびりつく これらは全部ローカル環境でJuliaを使おうとしているために起こる問題です。原因解決するのも時間かかるし、将来的なことを考えてDockerを使うことを決意しました。 Dockerの構成 全部Jupyter Labに投げる方針です。Jupyter公式のイメージを持ってくるだけで、Python、Julia、Rが使えるらしいです。 Doc
console.log()だけのデバッグはやめよう
はじめに フロントエンドのWeb開発においてconsole.log()というのは非常によくお世話になります． しかしconsoleオブジェクトにはには他にもたくさんのインスタンスメソッドがあり，それらを使わずに開発を行うのは少しもったいないです． この記事では様々な機能を紹介していき明日から開発で使用していただければ嬉しいです． assert console.assert()は第一引数に論理式をとり，第二引数以降には任意のオブジェクトを取ります． 第一引数がfalseとなった場合，第二引数をコンソールに出力します． サンプル // assert const wishToSuccess = () => { return Math.random() < 0.5 } console.assert(wishToSuccess(), "失敗しました") 出力 log 一般的にログを出力するconso
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
docker-composeのログローテーション - Qiita
