話題の万能ツールNotion（ノーション）とは？使い方や特徴を徹底解説
みなさんは普段どのように情報整理を行っていますか？ 仕事では、ドキュメント管理、メモ、表計算などの作業を別々のツールで行っているという方がほとんどなのではないでしょうか？ 実は、このような情報を一括で管理できるツールがあります。それが「Notion」です。 今までの対応言語は英語・韓国語のみでしたが、2021年10月から日本語ベータ版がリリース。Web版のみの対応で、モバイル版は順次展開予定だそう。 こちらの記事では「Notion」を初めて知ったという方に向けて、ツールの特徴や基本的な使い方、おすすめの使い方などを解説します。 日々の作業を効率化する参考になれば嬉しいです。 ・電子書籍とは？おすすめサービス7社と自分に合った選び方をご紹介 「Notion」とは 「Notion」とは「all-in-one workspace」を目指したもの。簡単にいうと仕事で役立つツールをひとまとめに使うこ
PDF&出力の手引き 2021
PDF&出力の手引き 2021 ［2020年12月公開］ Adobe Creative Cloud 2021年度版リリースに合わせ、 安全なデータ運用と出力のための情報を更新いたしました。 Creative Cloud 2021年度リリース版でも各製品にさまざまな新機能が搭載され、 それに合わせて下位バージョンとの互換性も一部変更があります。 Creative Cloud環境で安全、安心な印刷データ運用を実現するために踏まえておきたい必要な情報となっておりますので、今一度ご確認ください。 （旧バージョンの製品をお使いの方も日頃のデータの作成方法や正しいPDFの作成方法について参考になると思います） PDF&出力の手引き 最新のPDF＆出力に関するドキュメントはこちらから入手できます。 こちら印刷の現場やデザインワークのプリントに役立ててください。 PDF&出力の手引きをダウンロード 以下の
ONTHEHEAD｜パスを滑らかに連結するスクリプト
使い方How to use 連結したいパスや閉じたいパス・アンカーポイントを選択してからスクリプトを実行します。 パスを滑らかに連結するスクリプトを公開しましたー。 図やイラストを描くのがかなり楽になると思います。 #Illustrator_Script https://t.co/vDtdDziqvc pic.twitter.com/QEKo4sJPWY — 宮澤聖二｜三階ラボ (@onthehead) December 27, 2020 選択したパスやアンカーポイントを滑らかなカーブで連結します。 デフォルトの パス → 連結 とほぼ同じで、更に連結部分を必要に応じて滑らかにします。 参考となるハンドルが存在しなかったり、重なったアンカーポイント同士の連結時は、滑らかにしません。 ［裏技］このスクリプトで滑らかに連結したあと「やり直し」command + z すると通常の滑らかではない「
Docker Ubuntu18.04でtzdataをinstallするときにtimezoneの選択をしないでinstallする
docker imageのベースイメージをubuntu18.04に上げた時に tzdata を apt-get install するところで止まってしまってハマったのでメモしておく 素のubuntu17.10の場合 Sending build context to Docker daemon 2.048kB Step 1/2 : FROM ubuntu:17.10 ---> e4422b8da209 Step 2/2 : RUN apt-get update && apt-get install -y tzdata ---> Running in dbe30f24e997 Get:1 http://security.ubuntu.com/ubuntu artful-security InRelease [83.2 kB] Get:2 http://archive.ubuntu.com/ub
[Docker] build tzdata タイムゾーン選択回避方法(ubuntu)
なぜか突然Dockerfileをbuildする時にtzdataでタイムゾーンの選択を求められるようになりました。 以前はこんな画面出なかったのに… Dockerfile Configuring tzdata ------------------ Please select the geographic area in which you live. Subsequent configuration questions will narrow this down by presenting a list of cities, representing the time zones in which they are located. 1. Africa 4. Australia 7. Atlantic 10. Pacific 13. Etc 2. America 5. Arctic 8. E
![[Docker] build tzdata タイムゾーン選択回避方法(ubuntu)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba81644fa41a9beff74baf3fa75fc04912adffb9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsleepless-se.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F07%2F189072f0457772b28a07733379797786.png)
Dockerのコンテナの中からホストOS上のプロセスと通信する方法 - Qiita
問題点 Docker で起動したコンテナ内からホストOS（ローカルPC）内のプロセスと通信する際に、 localhost と指定しがちだけど localhost だとコンテナ内を指してしまい、 意図した通りに通信することができない。 例えば、ホストOS上で 80ポートで Listen している Nginx が起動していて、 コンテナ内のプログラムから http://localhost:80 でアクセスしても接続できない。 これは通常のプロセスだけじゃなく、docker で複数のコンテナを起動して、 コンテナ同士で通信する場合も同じように接続できない。 解決方法 その1：ホストOSのIPアドレスを指定する ホストOSのIPアドレスが 192.168.11.1 だとして、http://192.168.11.1:80 でアクセスするようにする。 その2：dockerコマンドの引数で指定する Do
Docker ドキュメント日本語化プロジェクト — Docker-docs-ja 24.0 ドキュメント
注意 このサイトは Docker 公式ドキュメントを有志で日本語に翻訳しています。各ページの情報が古い可能性があるため、最新のドキュメントは https://docs.docker.com/ をご覧ください。 DISCLAIMER: This site is translating the official Docker documentation into Japanese by volunteers. As the information on each page may be outdated, please refer to the latest documentation at https://docs.docker.com/ . 注意 Docker v24.0.x (current) 向けにドキュメントの改訂作業中です(2023年7月現在)。一部古い場合がありますので、ご注意く
Compose file version 3 reference | Docker Documentation
Reference documentation CLI reference docker (base command)docker build docker builder docker builderdocker builder builddocker builder prune docker buildx docker buildxdocker buildx bakedocker buildx builddocker buildx createdocker buildx debugdocker buildx debug builddocker buildx dudocker buildx imagetoolsdocker buildx imagetools createdocker buildx imagetools inspectdocker buildx inspectdocker
DockerコンテナでJupyterLab環境を作成する
普段はJupyter Notebookを使っているが、JupyterLabというJupyterプロジェクトの次世代UIがあるので、試しに使ってみることにした。インストールしてもいいのだが、最近はDockerが便利なので、DockerコンテナでJupyterLabを使う環境を作成してみる。 環境 Docker Desktop（Windows10 Pro）。 PS > docker --version Docker version 19.03.8, build afacb8b PS > docker-compose --version docker-compose version 1.25.5, build 8a1c60f6 Dockerイメージ まずはベースとなるDockerイメージを選ぶ。Jupyterプロジェクトによるイメージ（Selecting an Image）もあるのだが、今回はA
Docker で JupyterLab を起動し、token 入力なしでアクセスする - Qiita
JupyterLab を起動する方法 事前にカレントディレクトリ下に「workspace」という名前のディレクトリを作っておきます。ノートブックをホストとコンテナで共有するためです。 そのあと、次のコマンドでコンテナを起動します。 $ docker run --rm --name jupyter -d -p 8888:8888 \ -v `pwd`/workspace:/workspace -w /workspace \ continuumio/anaconda3 \ jupyter-lab --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0 \ --allow-root --NotebookApp.token='' この状態で http://localhost:8888 にアクセスすることで、token 入力なしで JupyterLab を利用できます。 アクセス
docker 上で Ubuntu に Jupyterlab をインストールして 自分好みの機械学習環境を手に入れる - Qiita
やりたいこと docker 上で Ubuntu に Jupyterlab をインストールして 自分好みの機械学習環境を手に入れる Windows10のdocker上に構築する docker上のUbuntuでJupyterlabを動かす Pythonおよびライブラリを使う Jupyterlabの拡張機能(Extension Manager)を使えるようにする ホストOS(Win10)のブラウザからJupyterlabを操作できるようにする ホストOSのフォルダと同期 日本語名ファイル、フォルダを表示可能にする ホストOS起動時にJupterlabが自動起動させる ホストOS：Windows10 Pro Docker desktop:2.1.0.3(38240) Docker Engine:19.03.2 Ubuntu:18.04.3 LTS (Bionic Beaver) Jupyterla
Ubuntu on Docker on UbuntuでGUIを表示する方法 - Qiita
Client: Version: 18.03.1-ce API version: 1.37 Go version: go1.9.5 OS/Arch: linux/amd64 Experimental: false Orchestrator: swarm Server: Engine: Version: 18.03.1-ce API version: 1.37 (minimum version 1.12) Go version: go1.9.5 OS/Arch: linux/amd64 Experimental: false 解決方法 基本はこの記事を参考にすると良い Dockerコンテナの中でGUIアプリケーションを起動させる DISPLAYの環境設定で詰まったら次のようにすると良い。 まず、host側のdockerのIPアドレスをメモる(この場合は[host_docker.inet])
dockerコンテナにファイルを転送する - Qiita
はじめに ローカルからリモートへファイルを転送することはよく行うのですが、dockerのコンテナへファイルを転送するところで詰まったのでまとめ。 参考にしたのは下記のリファレンスです。 http://docs.docker.jp/engine/reference/commandline/cp.html?highlight=cp ローカルからコンテナへ docker cp [オプション] ローカル・パス|- コンテナ:パス docker cp /tmp/local_file.php container_test1:/tmp/local_copy_file.php これでローカルのtmpディレクトリにあるファイルをコンテナ内のtmpディレクトリのファイルへコピーができました。 コピー先にファイルを指定しない場合には新しく作成されます。 コンテナからローカルへ
DockerでPythonの環境構築を行う - すくすくすくらっぷ
仕事でDockerを使う機会があったのですが、あまり馴染みがなかったので使い方を調べることにしました。 試しにPython3.xの環境構築を行ってみます。 Dockerのインストール WindowsならDocker for Windows、MacならDocker for Macとわかりやすいですね。 ただし、Windows 10 Homeの場合だとDocker for Windows(Hyper-V)が利用できないため、 代わりにDocker Toolboxというものをインストールする必要があります。 今回はMacで行いますが、Windowsでも同様に動かせると思います。 Docker自体はすでにインストール済みだったためアップデートをして完了しましたが、 新規インストールの場合でも基本的にはインストーラに従えばOKだと思います。 Docker for Mac(Windows)はこちらから
Mac上のdockerでPythonのtkinterを使えるようにする - Qiita
# apt-get update Ign:1 http://deb.debian.org/debian stretch InRelease Get:2 http://deb.debian.org/debian stretch-updates InRelease [91.0 kB] Get:3 http://security.debian.org stretch/updates InRelease [94.3 kB] Get:4 http://deb.debian.org/debian stretch Release [118 kB] Get:5 http://deb.debian.org/debian stretch Release.gpg [2434 B] Get:6 http://deb.debian.org/debian stretch-updates/main amd64 Pack
UbuntuとAnacondaを自動インストールしてPython環境を構築するDockerfile - EurekaMoments
Docker 作者:Adrian Mouat出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/08/17メディア: 単行本（ソフトカバー） 目次 目次 背景・目的 Dcokerfileに記述したい内容 作成するための環境 1. Ubuntu18.04のベースイメージを取得 2. 「wget」, 「sudo」コマンドをインストール 3. Anaconda(Python3.7)をインストール 4. 別途必要なPythonのライブラリをインストールする GitHub 参考資料 背景・目的 前回の記事では、Dockerの基本的な コマンドを学びながら、イメージや コンテナの作成・起動などを実行 出来るようになりました。 www.eureka-moments-blog.com 前回は「docker commit」コマンド でコンテナからイメージを作成する 方法を行いましたが、今回はもう 一つ
【画像で説明】DockerでAnaconda環境をつくり、コンテナの中でVSCodeを使う - Qiita
MacOS X 10.14.5 (Mojave) VSCode 1.35.1 Docker 18.09.2 Dockerイメージをつくる Dockerfile Anaconda公式イメージをベースにします。 https://hub.docker.com/r/continuumio/anaconda3 # ベースイメージ名:タグ名 FROM continuumio/anaconda3:2019.03 # pipをアップグレードし必要なパッケージをインストール RUN pip install --upgrade pip && \ pip install autopep8 && \ pip install Keras && \ pip install tensorflow # コンテナ側のルート直下にworkdir/（任意）という名前の作業ディレクトリを作り移動する WORKDIR /workd
Docker初心者のUbuntuコンテナ起動1（Mac） | TomoOne BLOG（ともわんブログ）
こんにちは！TomoOne（@TomoOne4）です。 僕は、IT企業でマーケティングやセールスをやっています。 Dockerについての第2回目投稿です。 今回は、「Docker ImageでUbuntuのコンテナを構築し、コンテナの中を見てみる」までをやってみます。 UbuntuはLunuxのOSですのでこの上でWordPressなども動かす事ができますよ。 ここで書く内容は、Udemy で受講できる、 かめ れおんさんの米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座 で学んだ内容を自分の中で定着するために調べたり考えたりした内容を踏まえて進めていきます。 導入は文章より動画のほうがすっと入ってくる人も多いと思いますので、少し記事を読んでいただき 「Docker面白そうだし、簡単そう」 と思った人はぜひUdemyで米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座を受けてみてください。
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