前提として、Stable Diffusionでエロ画像を出そうとしてもsafety checkerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。 (Stable DiffusionのSaaSであるDream Studioはぼかしだが、多分別の技術) https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3 そこでGoogle Colabでちゃちゃっと環境を作り、なおかつNSFWを回避する。 1. 下記のリンクでノートを開く https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb 2. 下記の箇所を書き換える vvvvvvvvvvvvvvvvvv f
初手からREPLがついてたりと、なかなか洗練されてそう・・ってのが第一印象。 What is Edge Runtime | Edge Runtime あとは`cloudflare/miniflare`のコードを読んだ身として、どういう実装になってるんやろ？ってのも気になったので。やはりNode.jsの`vm`を使ってるのか、はたまた未知のテクノロジーか・・・！ 読んだのは最新の・・というか、いま時点ではまだ1コミットしかなかった。 https://github.com/vercel/edge-runtime/commit/0b11a95e2f470d278db27982e4905febc6ac9bb7 リポジトリの構成 モノレポ。 . └── packages ├── format ├── jest-environment ├── primitives ├── runtime ├── ty
Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションは、ラージオブジェクト (LO) モジュールをサポートするようになりました。LO モジュールは、ラージオブジェクト (LO や BLOB とも言われる) の管理をサポートします。 Amazon Aurora でサポートされるすべての PostgreSQL 拡張機能のデータベースバージョンごとのリストについては、AWS ユーザーガイドを参照してください。完全な機能のリストについては、機能ページを参照してください。Amazon Aurora がサポートされているすべてのリージョンについては、リージョンページを参照してください。 Amazon Aurora は、MySQL および PostgreSQL との完全な互換性を確保し、圧倒的な高パフォーマンスおよび可用性をグローバル規模で実現するよう設計されています。このサービスは、組み
恐ろしく長い上に割と複雑なので最後まで読む人はほとんどいないと思うのですが、将来確実に忘れてしまう自分のために書いたので別に悲しくありません。 まえがき 背景 sigstoreの概要 sigstoreを構成するツール群 Cosign Rekor Fulcio 署名方法 コンテナイメージ 鍵ペアの生成 署名 検証 Blobs 鍵ペアの生成 署名 検証 署名の仕組み コンテナイメージ OCI Registryについて 署名の保存先 署名フォーマット 署名検証 検証が不十分な例 Blobs 参考 まとめ まえがき 鍵の管理不要でソフトウェア署名を可能にするKeyless Signingについて解説を書こうと思い、まず前提知識を書いていたら信じられないぐらい長くなったので前提知識だけで1つの記事になりました。 後述するsigstoreは急速に開発が進んでいるプロジェクトであり、ここで書いている記述
tl;dr; 前置き モチベーション テンプレートリポジトリについて 頑張った点：Terraformを実行するための初期設定をCloud FormationやDeployment Managerで行うようにした tl;dr; github.com github.com 前置き 9月くらいにGitHub ActionsでOpenID Connector（以下OIDC）を用いた認証を利用することができるようになりました。 dev.classmethod.jp cloud.google.com CI上でAWSやGCPのAPIを利用する場合は通常IAM UserのAWS_ACCESS_KEY_IDやAWS_SECRET_ACCESS_KEY（AWSの場合）やサービスアカウントのキーファイル（GCPの場合）をリポジトリのSecretsに設定することになりますが、OIDCによりこれらの機微情報の生成自
初めに 最近開発環境を整備していて、コンテナでGoアプリケーションをリモートでデバッグするのにちょっと面倒だったので、自分のメモも兼ねてやり方を残しておきます。 要件 プロジェクトによりますが、今の現場では主要エディタがVSCodeです。 もちろんVimユーザー（うち一人はぼく）がいるので、ターミナルでもデバッグできるように対応する必要があります。 また、コード変更を反映させるために都度イメージをビルドしてコンテナを再作成するは開発スピードが落ちるため、コンテナ再起動だけで反映されるようにする必要があります。 デバッガのしくみ Goにはdelveというデバッガがあります。 delveはClient-Serverモデルになっていて、次の2つのプロトコルで通信が可能になります。 JSON-RPC DAP JSON-RPCはdelveのCLIに使われています。 DAPはMicrosoftが策定し
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
はじめに Gitのインデックスの中身、Gitのブランチの実装に続く、Gitの中身を見てみようシリーズです。Gitが管理するオブジェクトの種類や中身について見てみます。基本的にはPro Gitの10. Gitの内側をまとめなおしたものです。 オブジェクトの種類 Gitは、内部でファイルやコミットを「オブジェクト」として.git/objects以下に保存しています。オブジェクトには以下の4種類があります。 blobオブジェクト： ファイルを圧縮したもの。ファイルシステムの「ファイル」に対応 treeオブジェクト： Blobオブジェクトや別のTreeオブジェクトを管理する。ファイルシステムの「ディレクトリ」に対応 コミットオブジェクト： Treeオブジェクトを包んだもの。コミットのスナップショットに対応するTreeオブジェクトに、親コミット、コミットメッセージなどを付加する タグオブジェクト：
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
重要な追記 sparse checkout して、git diff で判定、というのがこの記事の主な趣旨だけど、自分が on.push.paths の存在を知らなくて、これを使うと、次のように sparse checkout するだけでよかった。 # .github/workflows/foo-test.yaml name: foo-test on: push: paths: systems/foo/** env: SPARSE_CHECKOUT_DIR: systems/foo jobs: test: runs-on: Ubuntu-20.04 steps: - name: sparse checkout run: | git clone --filter=blob:none --no-checkout --depth 1 --sparse https://${GITHUB_ACTOR}
ssh-agent のように daemon として起動し秘密の情報を保持しつつ別プロセスと通信するようなプログラムを書きたくて、ssh-agent はどう実装しているのかざっくり調べた。 https://github.com/openssh/openssh-portable 通信方法 これは普通に ssh-agent を使っていてもすぐ気付くことだけど、ssh-agent は UNIX domain socket を使って通信している。 eval $(ssh-agent) のように実行すると SSH_AUTH_SOCK と SSH_AGENT_PID の2つの環境変数がセットされ、SSH_AUTH_SOCK は UNIX domain socket のパスを、SSH_AGENT_PID は daemon 化した ssh-agent の pid を指している。 SSH_AUTH_SOCK は
Copyright (c) 2018-2021 the Deno authors. MIT License. 日本時間の今日（2021 年 4 月 14 日）に Deno の v1.9.0 がリリースされました。 詳細なリリース内容は上記のリリースノートにまとまっていますが、ざっと紹介していきたいと思います。 ネイティブ HTTP/2 Webサーバー serde_v8 による Rust 呼び出しの高速化 Blob URLのサポート LSP で import の補完ができるようになった --allow-env と --allow-run で許可対象を指定できるようになった インタラクティブなパーミッションプロンプト Deno.listenTls で ALPN をサポート ファイルシステムに関するいくつかのAPIの安定化 いくつかのAPIを Deprecated 化 (std 配下に移動) T
Kubernetes Meetup Tokyo #40 https://k8sjp.connpass.com/event/206303/
mysql_options(mysql, MYSQL_SET_CHARSET_NAME, cs_name) だけして mysql_real_connect(mysql, ...) した後SHOW VARIABLESしてみたら接続のcharsetが設定済みの挙動をするんやけどmysql_real_connectからの一連のコード読んでもどこでそれが起きるのかわからん誰かたすけて🥲https://t.co/ZScoD3tIQ8— Ryuta Kamizono (@kamipo) February 20, 2021 MySQLのハンドシェイクパケットにcollation_idを1バイトだけ入れられるところがあって、charset name のデフォルトの collation_id を送っています。 クライアントとサーバーのバージョンが違うとデフォルトのcollation_idが違うことがあって
TL;DR ADOP はヘキサゴナルアーキテクチャの実装パターンとして考えられます。 パターンという名前はそれに由来します。 あえて名付けた理由はこぼれ話をご確認いただけると幸いです。 ADOP の概要 ADOP (Application Domain Others Pattern) は中長期的に運用可能なコードへ誘導するアプリケーションアーキテクチャパターンです。 ADOP は次の特徴があります。 最小限のルールである 指針が明確である 特定の技術スタックに縛られない テスタビリティが確保される これらの特徴は、コードを自然と中長期的に運用可能なコードへ導きます。 まず、簡単にそれぞれがどういった意味を成すのかを確認してきましょう。 最小限のルールである どれほど完璧な作戦であっても、その実行が不可能であれば何の意味もありません。 プログラミングにおいてもそれは同じことで、制約を守るため
Fastify 速いですね Express が hapi より遅いのは意外でした Koa は本体だけだと Express 以上に何もしないので その分速めです よくみると驚きなのが http.Server より Fastify が速いというところ http.Server はフレームワークを使わない Node.js 自体の API です Koa や hapi はこれを中で使っています これより速いということは Fastify は http.Server は使わずに net などを使って ソケット通信部分を直接操作しているのでしょうか？ http.Server を使ってない？Fastify のソースコードを見た限りでは 特に設定をしなければ http.createServer でサーバを作成しています つまり http.Server を使っています https://github.com/fas
最近TypeScriptが好きで勉強していっている。しかしなかなか型定義周りが手に馴染まず、少し複雑な型定義を読んだり、自分でユーティリティ型を定義したりすることが難しかった。 そこで型を手に馴染ませるために色々学習をしてみたので、やっていることをメモしておく。 まずざっとTypeScriptの型概要を学ぶ まずTypeScriptでの型を簡単に学ぶには以下の2つの資料がわかりやすかった。 TypeScriptの型入門 - Qiita TypeScriptの型初級 - Qiita ひたすら型演習をする 資料を読むだけでは全く手に馴染まないと思ったので、その後ひたすら型演習をしている。 まずは TypeScriptの型演習 - Qiita 。これは先程の型初級、型入門の記事を書いた人が演習問題を作っているため同じ流れで学習でき、さらに解説編も充実しているので、手を動かしながら学ぶのに最適であ
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