BlackHole is a modern macOS virtual audio driver that allows applications to pass audio to other applications with zero additional latency. License
よく「ゲーム配信するならループバックついた機材が必要だ!」と耳にすることもあると思う。理屈で考えると、ゲームの出力をスピーカーじゃなくて他の配信の入力に持ってこないといけないので、現実のワイヤリングを考えると「おっしゃるとおり」なんだけど、なんとなく「これだけ便利になったご時世で解決策がないわけがない!」と思ったので、手元の機材で実験してみた。つまり自分用メモ。 目的 アプリAの音をスピーカーで流しながらアプリBにも流し込む。 Windowsは知らぬ。Mac限定で実験を行う! これを複雑なことをすることなく実現したい。 今回はGarageBandの音をヘッドフォンで聴きながらもQuickTimeの画面動画収録で音もちゃんと録音することを狙う! 必要なソフト 仮想サウンドデバイス これだけはどうしても必要になるので今回はblackholeというソフトを使っている。もちろんsoundflowe
macOS 12 Monterey では,OSビルトインでのOCR機能が搭載されました。Preview.app で,画像やスキャンPDF(中身がスキャン画像のPDF)に対して,ただマウスでドラッグするだけで,中身の文字を認識して選択し,コピーできるようになっています。さらに,macOS 13 Ventura では,それが日本語にも対応しました。 たとえば,(今や入手困難となってしまった)The TeXbook のアスキーによる日本語版をスキャンしたものを Preview.app で開くと,何もしなくても,文字選択できます。 これをコピーして他のエディタにペーストすると, TEXの名称で気をつけなければならないことがほかにもある。Eの文字が不揃いになっていることだ。Eの文字を少し下げてあるのは、TeXが組版のためのシステムであることを印象づけるためであり、またほかのシステムの名称と区別するた
macOS Venturaアップデート後のMacで、HomebrewやMacPortsを使用しようとすると、まだ正式版リリースされていない「Xcode 14.1」が要求されれる現象が発生しています。 上記画面はHomebrewでプログラムをインストールしようとした時の画面ですが、「Error: Your Xcode (14.0.1) is too outdated」というメッセージが表示され、そこで処理が止まってしまっています。 Error: Your Xcode (14.0.1) is too outdated. Please update to Xcode 14.1 (or delete it). Xcode can be updated from the App Store. 「Xcode can be updated from the App Store」とあり、最新版のXcode
はじめに tyamahoriです。こんにちは。2022/10/25の早朝に私物のMac Book Pro をVenturaにアップデートしました。その際に焦ったことがありましたのでその対応を記事に残しておこうと思います。 焦ったこと 自分は、Homebrewを使って色々とツールをインストールしていますが、アップデート後にbrew upgradeをしたら以下のようになりました。 Error: Your Command Line Tools (CLT) does not support macOS 13. It is either outdated or was modified. Please update your Command Line Tools (CLT) or delete it if no updates are available. Update them from Soft
入力した文章に沿った画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に精細なイラストや写真を出力できることから大きな注目を集めてます。Stable DiffusionはNVIDIA製GPUを搭載したPC向けに開発されているのですが、Intel製CPU搭載マシンやApple Silicon搭載Macで動作させる方法が次々と編み出されています。新たに、MetaでAIやVRについて研究しているDivam Gupta氏がApple Silicon搭載Macで動作するUI付きのStable Diffusion実行環境「Diffusion Bee」を公開していたので、実際にM1チップ搭載iMacにインストールして使ってみました。 GitHub - divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui: Diffusion Bee is the ea
久々すぎて記事の書き方忘れたわ インストール 自力でインストールする方法もあるけどbrew使ったほうが1000倍早い brew install lima 起動してみる コマンドは大きく2つ limactl 仮想マシンの作成、削除とかの管理 lima 起動した仮想マシンの操作 まずは新規作成してみる 「Proceed with the default configuration」にカーソル合わせてエンター $ limactl start ? Creating an instance "default" [Use arrows to move, type to filter] > Proceed with the default configuration Open an editor to override the configuration Exit 色々ダウンロードが始まるが、しばらくす
背景 Apple Silicon Mac が登場してしばらく経ち、Intel Mac が購入できなくなる日も遠からずになってきています。 そんな中で、Docker Desktop on Mac, Lima, Podman など複数の選択肢が出現しており、組織で可能な選択肢で乗り切るのだろうと思います。 ところで忘れられてそうですが、多くの企業では、本番環境など当分は Intel x86-64 で、CI もおそらく Intel x86-64 でしょう。でも手元は Apple Silicon Mac で、Docker Desktop on Mac, Lima, Podman などは特別に指定しなければ ARM な VM で動作します。それって結構めんどうくさい状況になりそうです。 つまり Apple Silicon Mac で、Intel x86-64 な Docker ローカル環境を整備した
morishitaです。 前回は M1 Mac 上の Docker Desktop でオーソドックスな構成の Rails アプリケーションであるいこレポの docker-compose の開発環境を動かしてみました。 思ったより少ない変更で動くことが確認できました。 tech.actindi.net ※ ↑前回のエントリを前提にしているところもあるので先に読むことをおすすめします。 今回は同じ docker-compose を Lima の Intel on ARM な仮想マシンで動かしてみたいと思います。 マシンスペック etc は次の通りです。 MacBook Pro(14 インチ、2021) チップ Apple M1 Max メモリ 64GB OS macOS Montrey Lima 0.8.1 Lima とは Lima は "macOS subsystem for Linux"
こんにちは、モンスターラボで BackEnd の TechLead をしています、国平です。 今日は、いよいよ有料化が迫った Docker Desktop についてモンスターラボで検討されている代替案の一つをご紹介します。 Docker Desktop の有料化に伴う対応について、モンスターラボが世界中のグループ、パートナー、そしてお客様と一緒に働いていることもあり、一律 Docker Desktop を有料利用するという判断が行えないプロジェクトもあります。 そのため、モンスターラボではこの問題に対応するワーキンググループが Slack 上で結成され、世界中の拠点から対応に関する知見が集まっています。 今回はその中で挙がったの一つを紹介します。 なお、モンスターラボ内では開発機として macOS が主流なため、ここでは macOS の利用を前提とします。 代替案 前述のワーキンググループ
Docker Desktopの一部有償化を受けてlimaとdockerを組み合わせて利用する場面が増えているっぽい。 ということでlimaを触ってみることにした。 今回はlimaの基本的な使い方だけ。 dockerと組み合わせた活用方法はまた後で。 limaとは? MacOSの環境でLinuxのVMを提供するソフトウェア。 containerd + nerdctlな環境をMacユーザに提供することが目的で開発されている。 github.com limaをインストールする homebrewで入れるだけでOK。 brew install lima sampleという名前でインスタンスを起動する lima start <インスタンス名>と実行する。 インスタンス名を入れない場合はdefaultというインスタンス名になる。 $ limactl start sample ? Creating an
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2020年11月に発表されたMacBook Airから搭載されているM1チップというCPUがあります。こちらは従来のMacに搭載されていたCPUがx86/64の命令セットとは異なり、ARMアーキテクチャを採用しているという違いがあります。発売から1年以上たち、インテル製のCPUを搭載したMacがラインナップから無くなったので、次もしMacを購入するとなるとM1チップ搭載のMacを購入することになります。 今回は、その際に問題が起こりがちなDockerでの開発環境の構築について、紹介していきたいと思います。 DockerでMySQLを動かしてみる まずは、dockerコマンドでMySQLを指定して動かしてみようと思います。 % docker run -p 3307:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:latest Unable
macOSでもLinuxの仮想環境が欲しい時はある Dockerを利用するなど、macOSであってもLinux環境が欲しい時はあります。 Microsoft365や、Adobe CCなど、macOSかWindowsでしか使えないプロプライエタリなソフトウェアを使う、開発もほとんどの場合macOSネイティブで問題ない、でもDockerも使う、などのように主たる作業はmacOSでやりながらLinuxもちょっと使わないといけないということは多々あります。 VirtualBoxなどを利用することによって、仮想環境にLinuxをインストールし利用することはできますが、WindowsにおけるWSL (Windows Subsystem for Linux) のようにネットワークやファイルシステムが統合されたように見える環境を構築するのは面倒です。 そこで、"macOS subsystem for Li
いよいよ Docker Desktopの有償化 の期限(2/1から有償化)が迫ってきましたね。 各所で代替案が話題になっており、私も Vagrant Multipass podman Lima あたりを検証していました。 その中でも、 Lima上でDockerを動かす方法が一番簡単で、Docker Desktop for Macに近い使用感で利用できましたので、その方法をご紹介したいと思います。 Limaとは LinuxのVMをmacOS上に立ち上げることができるもので、VirtualBoxに近いイメージです。 VirtualBoxとの違いは以下となります。 導入が簡単 brewで簡単にインストールできる セットアップが簡単 起動したいVM環境を定義したyamlファイルを用意し、 limactl start コマンドを叩くだけで環境ができる macOSとゲストOS間のシームレスな連携 ファ
はじめに 2021 年 9 月に Docker Desktop の有料化が発表されました。 個人利用やスモールビジネスであれば引き続き Docker Desktop を利用可能ですが、 選択肢の 1 つとして Lima を利用した Docker を検証してみます。 環境 Intel Mac limactl 0.7.4 Docker 20.10.11 Docker Compose 2.1.1 Lima とは 自動ファイル共有、ポート転送、コンテナ化をサポートした macOS 上で Linux 仮想マシンを作成・起動するツールです。 Docker Desktop for Mac のアンインストール Docker Desktop for Mac がインストールされている場合は、Lima を利用した Docker CLI に切り替えるため下記ドキュメントを参考にアンインストールします。 Lima
なんとか解決したので報告します。 man timedを読んだら、 下記のような説明があったため、 FILES /var/db/timed/com.apple.timed.plist The cached state of timed 上記ファイルを消して、timedをkillしたら、うまく同期ができるようになりました。 以下は、ターミナルの実行履歴からの抜粋です。 $ sudo rm /var/db/timed/com.apple.timed.plist $ sudo sntp -S ntp.nict.jp +5039220.237993 +/- 0.000000 ntp.nict.jp 133.243.238.243 $ sudo sntp -S ntp.nict.jp +5039220.238295 +/- 0.000000 ntp.nict.jp 133.243.238.244 $
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