PyCon JP 2022 2022-10-15 13:50-14:20 #pyconjp_5

はじめに 先日、仕事で参加させてもらっているプロジェクトでVueを3系にバージョンアップしました。 続いて、TypeScriptが入っていなかったので入れたのですが、なかなか<script setup lang="ts">の知見がネットになかったのでここに軽く共有できたらと思います。 前提 Vueは3.2系（<script setup>が使えるのは3.2系から） TypeScriptは4.5.5(vue-createするとこれが入る) webpacker... ts-loader 有用なドキュメント集 おそらく<script setup>自体は簡単に書けるようになってすぐ慣れると思うのですが、TypeScript対応が結構癖があって困ります。 なのでこれらの公式ドキュメントをよく読むようにしましょう。 SFC<script setup>TypeScript のみの機能 https://v3

概要 本記事では、 npm や yarn などの、Node.js におけるパッケージマネージャーを自作することで、その仕組みや挙動の理解を深めようという取り組みを整理した記事になります。 想定読者は以下を満たす人です。 普段 npm や yarn などのパッケージマネージャを使用している package.json 内の dependencies devDependencies ぐらいはわかる npm リポジトリの構成や、パッケージインストールの仕組みとか全然わからんけど、興味がないこともない TypeScript のコードをまぁまぁ読み書きできる 筆者自身も上記のレベルのため、パッケージマネージャに詳しい方が見たら鼻で笑うレベルの内容でもあるので、どうぞお手柔らかにお願いします。 注意事項 本記事ではソースコードを断片的に記載していますが、ハンズオン形式にはなっていないため、コードの全容に

何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.

July 7, 2022 by Brigit Murtaugh, @BrigitMurtaugh A remote present and future Note: We've released changes to how you can connect to the VS Code Server since this blog was published. Check out the December 2022 blog post for the latest guidance. In 2019, we released the Remote Development extensions, which let you use VS Code locally to develop applications "remotely" on the Windows Subsystem for L

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AutoTrain🚂🚂🚂とは ノーコードでテキスト分類や要約などがstate-of-the-artできるサービスです。AutoNLPだとググラビリティが低かったので名称が変わったのだと思います。 データ準備 ハウツー系の文章を要約しようと思います。 ハウツー系の文章(inputs)とその要約(targets)があります。 https://www.wikihow.jp/蛇に噛まれた時の対処 要約する文と要約文のcsv/jsonlファイルを作成します。 ファイル作成スクリプトはColabにあります。 プロジェクトの作成 Summarization と Japaneseを選択し、プロジェクトを作成します。 csvファイルをアップロード jsonlでもアップロードできます。 今回はjsonlファイルをドラッグ・アンド・ドロップし、text:srcとtarget:tgtカラムを選択し、プロジェ

ラズパイでAI画像認識環境構築 ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。 追記：ラズパイ5に関しては以下記事参照ください。 前提 ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2023-02-21(Bullseye) USBカメラ OSは64bitを使用します。32bitだとライブラリのバージョンが変わってくるのでこの記事のままだとインストールできませんので注意してください。 SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。 また、上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Pi

前提 はじめに virtiofsさっそく試す もうちょっとちゃんと計測してみる Named Volumeを試してみる まとめ 追記（超重要） 追記2 前提 特にVSCodeのRemote Containers使ってる人には耳寄りです。別に使ってなくてもMacでDocker Desktop使ってる人ならあてはまります。 あと、このポストはMacといってもM1 MaxなMacBook Proで確認したものです。なので同じMacでもIntel Macとかだと違う結果になるかもしれません。 また、ここで紹介しているものはまだExperimental（試験的）な機能なので不具合や問題を引き起こす可能性があります。なので試す方はその辺は承知の上で試してみてください。 はじめに さて、MacでDocker Desktopというと「遅い」というのがこれまでの常識。自分のように普段VSCodeのRemote

What's? 詳解Rustプログラミングを写経しています。 最初はIntelliJ IDEAで書いていたのですが、補完があまり効かずVS Codeに乗り換えました。 (IntelliJ IDEAの設定のどこでうまくいっていないのかまでは調べられてないです...) ついでにとアレコレくっつけていったらゴツゴツしてきたのですが、なかなか快適なので紹介。 写経中のリポジトリはこちら。 https://github.com/watarukura/rust_in_action_study Required VS Code Docker devcontainer VS Codeのdevcontainerを使います。 moldを使ってみたかったのでFaster Rust Incremental Builds in Dockerを参考にしつつ、最新のv1.1を使えるように書き換えています。 <! tex

Higher-order Virtual Machine 2 (HVM2) is a massively parallel Interaction Combinator evaluator. By compiling programs from high-level languages (such as Python and Haskell) to HVM, one can run these languages directly on massively parallel hardware, like GPUs, with near-ideal speedup. HVM2 is the successor to HVM1, a 2022 prototype of this concept. Compared to its predecessor, HVM2 is simpler, fas

dioxus は Rust のGUIアプリケーションフレームワーク。 React を模した仮想DOM の APIで、 desktop アプリや wasm 吐き出しができる。 公式チュートリアルは desktop 版だったのでブラウザ版を探したら、たどり辛いところにあった。 Setup # rust や cargo のセットアップは略 $ cargo install trunk $ rustup target add wasm32-unknown-unknown # 公式ドキュメントになにもないが、 cargo add コマンドは cargo-edit が必要 # rust ユーザーなら常識かもだが、久しぶりなので知らなかった… $ cargo install cargo-edit # bundler として trunk というビルダーをインストール $ cargo install --lo

こんにちは、弊社サービスのインフラを運用している id:keijiu (ijikeman)です。 今回は、「ラクスサービスを管理するAnsibleコードの共通テンプレートを作った話」を記載します。 [対象読者] 対象読者: Ansibleでサーバの管理を行っている人 またはこれから行いたいと考えている人 記事を読んでわかること: Ansibleの実装方法(汎用化) パラメータ(vars)の記載箇所 Ansibleの学習資料の作成 Ansibleコード規約 目次 目次 背景 1. コーディング規約策定 ■ポイント コーディング規約一部例 2. 共通処理の標準化 [カテゴリ] [共通設定]のAnsible実装例 ■ポイント [OS標準機能の設定] ■ポイント [OS標準機能の設定]: ネットワーク設定の一部 ホスト名の設定 ■ポイント 3. 各サーバの構成管理情報(パラメータ)の記載場所の固定

こんにちは AIチームの戸田です 今回は日本語NLPライブラリであるGiNZAのv5から実装されたTransformerモデルによる固有表現抽出を試します。 固有表現抽出とは、入力となる自然文から地名や製品名などの固有名詞を抽出するタスクです。今回固有表現抽出に使用するデータセットとして、ストックマーク株式会社が作成したWikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセットを使用します。また、Transformerモデルは処理に時間がかかるので、環境はGoogle ColaboratoryのGPU環境を利用しました。 事前準備 wgetを使ってデータセットをダウンロードします。 wget https://raw.githubusercontent.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset/main/ner.json 必要なpythonライブラリをダ

WSL2はWSL1を改良したリリースですが、アーキテクチャ変更により以下の違いがあります。 ・WSL1とWSL2共通 Linux統合・高速起動・省スペースフットプリント・VMwareとVirtualBoxでの実行機能は共通です。 ・WSL1のみ OSファイルシステム間の性能については、WSL1が上回ります。 WSL2利用時の性能回避策が提示されています。 ・WSL2のみ マネージドVM・Linuxカーネル完全実装・システムコール完全互換はWSL2のみの特長です。 WSLのインストールWindows 10（バージョン 2004以降 、ビルド 19041以降）およびWindows 11が実行環境として準備できたら、WSLのインストール作業を進めます。WSLのインストールはwsl.exeを用います。 【参考】：WSL のインストール wsl.exeの使い方は以下の通りです。 ・インストール ws

まえがき 漫画家イラストレーターの皆様、こんにちは。 本記事はアンリアルエンジンにご興味を持って頂いた皆様に、 UE4をダウンロード、インストール、起動するところまでを ご解説させて頂く内容となっております。 アンリアルエンジンを利用すると、 以下の様な感じで3Dを漫画、イラスト制作に活かすことが出来たりします。 https://twitter.com/shiba_zushi/status/1472803697210327040?s=20 UE4（＝アンリアルエンジン4）とても楽しいです。 そしてさらに、無料でございます。 ぜひ皆様の制作にお役立て頂けましたら幸いです。 エピックゲームズランチャーのダウンロード UE4をダウンロードする為には、 エピックゲームズランチャーをインストールする必要があります。 エピックゲームズランチャーはエピックゲームズが提供する、 UE4を含んだ様々なサービ

81 Posts, 14 Following, 830 Followers · Run Windows software on Linux with Bottles.

Raspberry Pi Zero WはRaspberry Pi 4Bよりだいぶスペックは劣りますが、小型で消費電力が少ないRaspberry PiシリーズのLinuxコンピュータです。また、性能が5倍ほどになったRaspberry Pi Zero 2 Wも近日中に販売が予定されています。 以下の写真はRaspberry Pi Zero Wを初期セットアップするため、キーボードとディスプレイを繋いでいる様子です。Raspberry Piシリーズの初期設定にはHDMIキャプチャが便利です。ディスプレイを別途用意する必要なく、Windowsであればカメラアプリ上でRaspberry Piの画面を表示することができます。Amazonで2000円ほどです。 （写真のRaspberry Pi Zero Wはピンヘッダを実装していますが、これは自前ではんだ付けしたものです。ピンヘッダ実装済みのRasp

概要 GitHub Projects Beta でのタスク管理をスクラムに導入してみた話になります。スクラムの話はあまり出てきません。情報の一元管理ができて嬉しいという話をします。 はじめに つい先日、GitHub からプロジェクト（ベータ）について - GitHub Docs というものがオープン β でリリースされました。（時間がある人は、上のリンクを踏んでください。この記事よりも遥かに多くの情報を得ることができます。） 現在、学校の講義で、スクラムを用いてアプリ開発をしています。バックログアイテムの管理に、Automted Kanban を用いていたのですが、タスクが多くなってくると縦に長くなってしまい、辛さを感じていました。 10/28 に GitHub の公式 Twitter より以下のツイートが投稿されました。これを見た私は、スクラムに取り入れることができないかと思いました。