仕事用のマシンをM1 MacBook Proに交換してもらったので、開発環境を整え直しました。 2年ほど fish を使ってきたのだけれど、普段は良いのだけれど、ちょっと自動化したくなったときに、やはりPOSIX準拠じゃないシェルはなかなか難しかった。macOSの標準も zsh になったことだし、久しぶりに戻ってみることにした。 導入 現代なので XDG Base Directory Specification に乗っかっておくことにする。 Arch Linux の Wiki がよくまとまっていて助かるのでこれを参考にして進めた。 zshの場合は ZDOTDIR を指定するといいのだけれど、これをどこで指定するのかという問題がある。zshの起動時に最初に読み込まれるユーザー設定は ~/.zshenv なのだけれど、ここに ZDOTDIR を書くということは .zshenv だけホームディレ
こんにちは。 デスクをすっきりさせることをライフワークとして生きて参りましたが、そのデスクすっきりが新たなステージに突入してしまった。と思える出来事があったので共有させてください。 まずはこの写真を見て、何かお気づきでしょうか。 そうです。デスクからケーブルが一本たりとも床に出ていないのです。デスクトップPCでしかも昇降デスクなのに。とても不思議な光景。 1. ことの始まり最近3DCGのアプリケーション"Blender"を仕事で使うようになり、日々勉強しながら楽しく活用してます。 空間にデスクを配置した時の様子がとても簡単にシミュレーションでき、様々なバリエーションをごく短時間で試すことが出来ます。デスクの配置替えなんて秒です。 そんな時にふと頭をよぎる 「現実世界のデスクの移動って何でこんな面倒くさいんだ…」 とにかくデスクは重い。脚にキャスターを付ければ移動は楽ですが、昇降デスクだとそ
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
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