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2022年3月22日のブックマーク (4件)

  • 実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本

    ------------------------------------------------------ 2024 年 1 月更新 書がきっかけで「なんとか Docker を使えるようになりたい」というプログラマの方向けの入門書を秀和システム様から出版させていただけることになりました 開発系エンジニアのためのDocker絵とき入門 https://www.amazon.co.jp/dp/4798071501 紙書籍と電子書籍、どちらもございます この書籍と執筆経験は、みなさまからの驚くほどの高評価があればこそ得られた機会でした いつも当にありがとうございます 書籍化に際しまして、この場で次のとおり説明させていただきます 1️⃣ 書 ( Zenn ) は有料化しません 2️⃣ 書 ( Zenn ) は今後更新しません 3️⃣ 書 ( Zenn ) と出版される絵とき入門の違い

    実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本
    efcl
    efcl 2022/03/22
    DockerのContainer/Image/Volume/Compose周りについてわかりやすい書籍。 短縮したコマンド(`docker run`)じゃなくて`docker container`とか、volumeの構文もmountを使っているので読んでいて分かりやすい
  • Docker run リファレンス — Docker-docs-ja 24.0 ドキュメント

    Docker はプロセスを隔離(isolated;分離)したコンテナ内(isolated container)で実行します。コンテナとは、ホスト上で動くプロセスです。ホストとはローカルまたはリモート環境です。作業者が docker run を実行したら、コンテナのプロセスを隔離(分離)して実行します。コンテナは自身のファイルシステムとネットワーク機能を持ち、ホスト上の他のプロセスツリーからは隔離(分離)されています。 このページでは、docker run コマンドを使い、実行時にコンテナのリソースを定義する方法を説明します。

    efcl
    efcl 2022/03/22
    docker-compose run --rmは終了時にコンテナと合わせて匿名ボリュームも削除する
  • 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

    はじめに: 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。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

    真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
    efcl
    efcl 2022/03/22
    機械学習についての教材。 Python + PyTouch。 最適化問題と勾配降下法とかの説明がわかりやすい。 "なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか?" も面白い。
  • Shader Park

    A JavaScript library for creating interactive procedural 2D and 3D shaders.

    efcl
    efcl 2022/03/22
    High Level APIで2D/3Dのシェーダーをインタラクティブに書けるプラットフォーム。