あなただけの「はてなブックマーク タイムカプセル」
15年分のブックマークで再発見 おかげさまで、はてなブックマークはサービス開始から15年を迎えました。その歴史を掘り起こし、特に注目を集めたページをまとめて、タイムカプセルに見立てました。サービス開始当初の2005年までさかのぼり、"インターネットの歴史"を感じていただくことができます。「今見ても古びないブログ」や「昔見つけたあのサイト」を再発見してみてください。 はてなブックマーク全体の歴史 あなただけのブックマーク 他の人は知らなくても、あなただからこそ思い出せる。あなたが過去にブックマークした中から、そんなエントリーをピックアップしました。「あなただけの関心」は、日々誰かの新発見になります。これからもブックマークを通して、他のユーザーにとっても価値のある情報をつなげていきませんか。 あなたの歴史
「偉い人の考えるプログラマーの作業効率と実際の作業効率の違い」のグラフに他業種からも共感の声ぞくぞく「即続きからできると思うな」
mizoono @5plus2_ @bugnekotinyan 紙に、1～10を書いてから、あ～こ、a～jを書くのと、1、あ、a、2、い、b、3、う、c…と書くのでは、倍以上の時間がかかる（自身の実験結果） 如何に割り込みやマルチタスクがパフォーマンスに悪影響を及ぼすのかが良くわかりますね。 2020-05-30 11:13:16
WSL2によるホストのメモリ枯渇を防ぐための暫定対処 - Qiita
5/27にWindows 10 2004 Updateが正式リリースされて、それに伴いWSL2もWindows Insider Preview版を使用しなくても利用可能となりました しかしWSL2を使用してるとVmmemというプロセスのメモリ使用量が増加し続けて、Windowsホストのメモリが枯渇してしまう問題があります。そしてこの問題は正式リリース後も解消されず残っています。 NOTE: Windowsホストで動いているVmmemプロセスで「WSL2のHypver-V仮想マシン全体が消費＆確保しているCPUとメモリ」を確認できるという大雑把な理解でOKです。 microsoft/WSLのIssueは１年近くOpenのままとなっており、Microsoft側も問題を認識して取り組んでいるものの未だに根本対処されていません。 本問題のアップデート情報 (2023/07/04更新) 本問題に関す
Jupyter (iPython) Notebookを使って技術ノート環境を構築する方法 - MyEnigma
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門posted with カエレバ池内 孝啓,片柳 薫子,岩尾 エマ はるか,@driller 技術評論社 2017-09-09 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに Jupyter Notebook (iPython Notebook)とは? インストール Notebookデータのバックアップ＆マルチアカウントアクセスする設定 Jupyter Notebookのショートカット コマンドモードのショートカット Editモードのショートカット セルを上から全部実行する Markdownで文章を入力する 数式を入力する 数式の計算をする 画像をドロップアンドドラッグで挿入できるようにする 目次を見出し情報から自動生成する レポートタイトルを入力する方法 PDFに出力する Ma
お前らもさっさとハマって泣くべきCentOS7の落とし穴4つ - Qiita
CentOSの6から7への移行時、何度かつまづいた箇所があったので紹介します。 前提知識 6と7のミドルウェアの違いやSystemdの基本的な使い方はこのあたりを参考にしてください。 CentOS6とCentOS7の比較表 保存版 CentOS7とCentOS6との違いまとめ 落とし穴1: 消える/tmp CentOS7にtmpwatchは入っていません。 だからといって何も考えずに/tmp下にキャッシュ等の一時ファイルを吐き出していると、 いつの間にか消去されていて泣くハメになります。 CentOS7にはtmpwatchはありませんが、その代わり systemdの systemd-tmpfiles-clean.timer がその役割を担っています。 このサービスはtmpwatchと同じように、/tmp下に使われていないファイルを一定期間経つと削除します。 消されたくないファイルがあるのな
Vimで各言語のreplをすぐに開きたい…そこでrepl.vim！ - Qiita
この記事はVim advent calendar 2015の23日目の記事です！ 昨日の記事は プログラミング初心者が某氏が提言していた「 Vim駆動学習 」をやってみた でした！ 某氏、一体 何ぶささんなんだ…。 そこでrepl.vim！ はい！ 今貴方は小物のプログラムを書いています！ はい、今classを書きました！！ (コードの内容を理解する必要はありません) class Kawaii def initialize @messageList = [ 'おはよう、よく眠れましたか？', '朝ごはん、もうできてますよ！ ずんだもち。', "モナド？ 単なる自己関手の圏におけるモノイド対象だよ。\n何か問題でも？", 'むちむちじゃありません！ もちもちです！', "皆のハート打ち抜くぞ〜\nずんだアローシュート！", "お口開けてください、あーん♡\nたこ焼き味のずんだもちです！" ]
Web Components と Electron でつくる Neovim フロントエンドの未来 - はやくプログラムになりたい
この記事は Vim Advent Calendar 2015 の20日目の記事です． まずはこちらのスクリーンショットをご覧ください． エディタの UI やカーソル移動は Vim っぽいですが，markdown ライブプレビューやカーソル位置での画像ポップアップ，組み込みブラウザなど謎の UI が見て取れます．本記事ではこれについてボトムアップで必要な知識から順を追って紹介します． 長い……三行で Neovim msgpack-rpc API を使って <canvas> と Node.js API で Neovim フロントエンドを作成し Web Component としてラップ して HTML アプリに簡単に組み込めるようにした上で UI プラグインをウェブ技術で構築できる NyaoVim という Neovim GUI エディタを Electron 使ってつくってます． 目次 Web C
IPythonデータサイエンスクックブック
本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 IPythonによる対話的コンピューティング入門 はじめに レシピ 1.1 IPython notebook入門 レシピ 1.2はじめてのIPython探索データ分析 レシピ 1.3高速配列計算のためのNumPy多次元配列 レシピ
いかにしてぼくがnvimを使うようになったか。また、現在のNeovimの様子とターミナル周りの知見 - Qiita
前半は、詩です。 Neovim情報がお求めでしたら下から読みましょう。 その昔 自分のGitHubのプロフィールを参考にするとJoined on Jan 10, 2014とあるので、その頃からプログラミングを始めたらしい。 github.com/zchee それまでの10年ぐらいはWindowsだったのもあって、コードは書いたことがなかった。ブラウジングのみの生活。 その後、WordPressのテーマをひたすらいじくる仕事についたのがきっかけで、ここでMacを初めて使うことになる。 ターミナルなんてものには触ったことがなく、正直人間がGUI以外で何かをすることは異常なのではないか、と思っていた… 初めのエディタは、フロントエンドの皆さんにはおなじみSublime Text。 プラグインが豊富で、エディタのテーマも豊富で、本業のデザイナーがデザインしたAtomからポートされたかの有名なSet
Linux 4.0(x86_64)のメモリレイアウト - φ(・・*)ゞ ｳｰﾝ カーネルとか弄ったりのメモ
この記事はLinux Advent Calendar 2015の2日目の記事です。 今日は復習も兼ねてメモリレイアウトの確認です。 見るのはDocumentation/x86/x86_64/mm.txtです。見ているのは4.0ですが、4.3も同じでした。 で、メモリーマップですが下記のように説明されています。 6 0000000000000000 - 00007fffffffffff (=47 bits) user space, different per mm 7 hole caused by [48:63] sign extension 8 ffff800000000000 - ffff87ffffffffff (=43 bits) guard hole, reserved for hypervisor 9 ffff880000000000 - ffffc7ffffffffff (=6
AndroidとUbuntuのデュアルブート仕様でシステムボードもカスタマイズできる小型DIYデバイス「GeekBox」が発表 | juggly.cn
中国のオンラインショップ Geekbuying が Android と Ubuntu のデュアルブート仕様となっており、別売のシステムボードを使って様々な用途の DIY キットとして利用できるギーク好みの小型 Android PC「GeekBox」を発表しました。 GeekBox は、Android と Linux ディストリのひとつ Ubuntu をプリインストールしてデュアルブート仕様のメディアストリーミングデバイスです。標準で Wi-Fi a/b/b/g/n/ac（2X2 MIMO）や外部の Wi-Fi アンテナポートを搭載するほか、RK3368 Cortex-A53 オクタコアプロセッサ、2GB RAM、16GB ROM、Micro SD カードスロット、4K 出力対応の HDMI ポート、ギガビットイーサネットなども搭載しています。 標準モデルは Android、あるいは Ubu
[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita
自前の物理環境を用意せずにTensorFlowを動かしたかったので、AWSのmicroインスタンス上に環境を構築した際の手順まとめ。 TensorFlowって? 2015/11/10にGoogleが公開した機械学習技術のライブラリで、サンプルを眺めただけでも以下のような学習機が使えるようだ。 - 手書き文字認識 - リカレントニューラルネットワーク(RNN) - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 前提環境 AWS EC2 上のVM Amazon Linux AMI 2015.03.1 (HVM), SSD Volume Type - ami-1c1b9f1c Docker 1.7.1 Ubuntu 14.04LTS(Docker上のコンテナ） AWSへの登録や仮想マシン登録は終わっている前提 AWS EC2 上のVMにDocker導入 VMにsshでログインし、以下のコマンドを入力
![[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e8d3d15868666cb2a3a7a36e1e2b234a8e91a1e5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc25vd21vb242NDY3JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kMDg0ODVlMGE4YzcxZjczNmZmZjYzYzRkMjU5OTBiOQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D456bbe057697cca8018967db330036d9)
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
ハイパフォーマンスPython
Pythonの高速化技法について一歩踏み込んだプロユースの解説書。ボトルネックの測定方法から、最適なデータ構造の使い分け、CythonやPyPyなどのコンパイラの比較、numpyなどのパッケージの使い方、マルチコアCPUの活用法、メモリ効率を劇的に改善するトライ構造や近似計算まで、シンプルな実例プログラムを用いながらわかりやすく説明します。高性能なプログラムの書き方だけでなく、高性能なシステムの作り方を総合的に学ぶことができるPythonエキスパート必携の一冊です。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報が掲載されています。 訳者まえがき まえがき 1章 高性能なPythonを理解する 1.1 コンピュータシステムの基礎 1.1.1 演算装置 1.1.2 記憶装置 1.1.3 接続レイヤ 1.2 基本要素を統合する 1.2.1 理想計算とPython仮想マシン 1.3
MacでNexus 5X / 6PとADBコマンドやファイル転送を実行できるようにする手順 | juggly.cn
Apple Mac（USB Type-C の MacBook を使用）と Nexus 5X / 6P を USB 接続する手順を紹介します。 この記事では、① Mac から ADB コマンドを実行する、② Mac と Nexus でデータを転送できるようにする手順を紹介します。 Nexus 5X / 6P では USB Type-C という新しい USB コネクタを採用しているのですが、Micro USB の端末からコネクタの規格が変わっただけで、接続方法は従来と同じです。 ① Mac で ADB コマンドを実行 ADB コマンドを実行するには、Google Developers サイトから「Android Studio」か「SDK Manager」をインストールし、その後、Platform Tools を追加してやる必要があります。ソフトウェアをインストールするにはどちらも Java が
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