Mac Book M1 でDocker環境を試してみる
目次
- 目次
- はじめに
- Docker Desktop for M1 のダウンロード
- Docker Desktopのインストール
- Docker versionの確認
- Dockerコンテナを動かしてみる
- VS code環境の設定
はじめに
Docker DesktopのApple silicon M1用のパブリックプレビューが開始されたということで、試してみることにしてみました。
「Docker Desktop」のパブリックプレビューが開始 ～1,000人以上の開発者が参加 - 窓の杜
Docker Desktop for M1 のダウンロード
Docker Desktop for M1 は以下からダウンロードすることができます。
Download and Try the Tech Preview of Docker Desktop for M1 - Docker Blog
Docker Desktopのインストール
上記リンクからダウンロードした.dmgファイルをダブルクリックして開きます。
Dockerでpython3+OpenCVの環境を整えてみる
Macbook air を購入したので、お試しがてらDockerでOpenCVの開発環境を整えてみようとしたらハマったので、その対処などをメモしておきます。
目次
- 目次
- やりたいこと
- 環境
- 環境構築開始
- Dockerfileをつくるとこんな感じ
やりたいこと
Dockerコンテナ上で、以下の環境を整える。
- Docker image : Ubuntu18.04:latest
- Python3
- OpenCV
環境
M1のMacbook向けのDocker desktop for M1がインストール済みであることを前提にしています。
$ system_profiler SPHardwareDataType
Hardware:
Hardware Overview:
Model Name: MacBook Air
Model Identifier: MacBookAir10,1
Chip: Apple M1
Total Number of Cores: 8 (4 performance and 4 efficiency)
Memory: 16 GB
System Firmware Version: 6723.50.2
$ docker --version
Docker version 20.10.1, build 831ebeae96
$ docker-compose --version
docker-compose version 1.27.4, build 40524192
続きを読む
ROS2環境のセットアップ (Ubuntu18.04)
Python3でROS2を初める(Ubuntu18.04LTS)
目次
- 目次
- はじめに
- 環境構成
- ROS2パッケージの生成
- package.xmlの記述
- setup.pyの記述
- トピックの実装
- publisher.py
- subscriber.py
- ビルドと実行
- colcon build
- 実行
- 参考
はじめに
ROS2にはPython3用のクライアントライブラリ「rclpy」が提供されています。
そこでこの記事では、rclpyを使った基本的なpublisher/subscriberのROS2パッケージ作成方法について簡単に紹介します。
書き方が正しくない可能性がありますので、ご指摘はコメント欄にお願いします。
環境構成
- OS: Ubuntu18.04 LTS
- ROS2 (dashing)
- ディレクトリ構成
colcon_ws
├── buld
├── install
├── log
└── src
└── <package1>
└── <package2>
...
ROS2パッケージの生成
ros2 pkg createコマンドでROS２パッケージの雛形を生成します。今回はrclpyを利用するので、--build-typeでament_pythonを指定します。 なお、C++のROS2パッケージを生成する場合は、ament_cmakeとします。
$ cd ~/colcon_ws/src $ ros2 pkg create --build-type ament_python py_hello_ros2
ここで、「py_hello_ros2」はパッケージ名であり任意に設定してください。
上記コマンドでパッケージを生成すると、以下のような構成となっているはずです。 ROS2のPython3パッケージではCMakeLists.txtは必要なく、package.xmlとsetup.pyだけでよくなりました。
$ cd py_hello_ros2
$ tree
.
├── package.xml
├── py_hello_ros2
│ └── __init__.py
├── resource
│ └── py_hello_ros2
├── setup.cfg
├── setup.py
└── test
├── test_copyright.py
├── test_flake8.py
└── test_pep257.py
続きを読む
Markdownで文書作成するメリットと書き方
目次
- 目次
- Markdownのメリット・デメリット
- メリット
- デメリット
- エクセル、ワードとの比較
- エディタ環境
- Markdownの書き方
- 見出し
- リスト
- 文字装飾
- 改行
- 引用
- コード
- チェックボックス
- 表の作成
- ダイアグラムの記述方法
- その他
- csvファイルから表の作成
- ヘッダー・フッターの記述
- word形式に出力
- 参考
Markdownのメリット・デメリット
ワードやエクセルにもいいところがありますが、複数人で同じファイルを管理したり、仕様書などのようにバージョン管理されている文書に関してはMarkdownを用いることが有効だと思っています。そこで、筆者が自分なりにメリット・デメリットをまとめてみました。この記事も、Markdownによって記述されています。
メリット
- テキストなので軽い
- Git等でバージョン管理が行える
- 変更履歴を差分として残すことができる
- シーケンス図などが簡単にきれいに記述できる
- 見た目がきれい
- html, pdf, docxファイルなど他形式への変換が可能
- 環境に依存しない（Officeが無くても使える）
デメリット
- 表の作成がしにくい → エクセルで作成し読み込める
- 書き方を覚える必要がある → 一度覚えてしまえば効率的。比較的覚えやすい
- 作成結果をいちいち確認する必要がある → VScode,Atomを利用すれば書きながらプレビュー可能
エクセル、ワードとの比較
| シーン | エクセル, ワードの仕様書 | マークダウン仕様書 |
|---|---|---|
| 変更管理 | 変更管理ページを設け記載するため、変更記録に抜け漏れが発生する。わざわざ修正箇所を赤字にしている。 | バージョン管理ツールにログとして残るため明確 |
| 差分 | とれるツールもあるが使い勝手が悪い | Git diffで変更箇所が明確 |
| 修正点の指摘 | 指摘リストのエクセルなどを作り、担当が修正し、再度確認を行っている。 | GitHubを利用すればプルリクエストで第三者も容易に修正提案ができ、マージを終了した時点で修正が完了し、再度確認をする必要もない。 |
| 仕様書参照 | 技術的には可能(ハイパーリンク機能)だが運用されていないため、毎回文書を開き直し、該当箇所を探している | 相互にリンクを貼ることが当たり前になっていて、問題の箇所がすぐに見られる |
| 表作成 | エクセルが使いやすい | エクセルには勝てないが、エクセルの表から変換可能。cvsファイルも読み込み可能。 |
(*コチラのサイトを参考にさせてもらいました)
エディタ環境
筆者はVScodeを利用しています。
Markdownに関するプラグインは以下の6こを入れています。
- Markdown Preview Enhanced (必須)
- Markdown All in One (必須)
- Paste Image
- Markdown TOC
- Markdownlint
- Markdown PDF
詳しくはコチラを参照してください。 oratio.hatenablog.com
続きを読むtensorflow2.0 c++ apiをcmakeで利用する（Ubuntu18.04）
1. 目次
- 1. 目次
- 2. はじめに
- 3. 環境
- 4. bazel version 0.26.1 のインストール
- 5. tensorflow 2.0.0 をソースからビルド
- 6. パスを通していく
- 6.1. 共有ライブラリのコピー
- 6.2. ヘッダファイルの抽出
- 6.3. FindTensorflow.cmakeの作成
- 7. サンプルをcmakeで動かす
- 7.1. モデルのダウンロード
- 7.2. 下準備
- 7.3. サンプルの実行
2. はじめに
tensorflowをpythonで利用するのは情報もたくさんあるしpipで簡単に導入できるのに、C++で利用したいとなったときに全然まとまった記事がなかったので苦労しました。知識ある人はササッとできてしまうのかもしれませんが、私みたいな素人がtensorflow c++ apiを導入しようとすると一苦労です。というか実際なかなかうまく入らずめちゃ大変でした。
Ubuntu18.04でtensorflow2.0 c++ apiを導入するためのメモを残しておきます。
新たにtensorflowをc++で利用したいって人の助けになればと思います。
3. 環境
| OS | Ubuntu 18.04 |
| GPU | Geforce GTX 960 |
| CUDA | ver.10.2 |
| cuDNN | ver.7.6 |
| bazel | ver. 0.26.1 |
| tensorflow | ver. 2.0.0 |
Redmineからslackにメンション通知する機能追加してみた
1. 目次
- 1. 目次
- 2. はじめに
- 3. 対応できていること
- 3.1. 注意点
- 4. redmine-slackプラグインのインストール
- 4.1. インストール方法
- 4.2. Redmine起動でエラーが出た場合
- 4.2.1. エラー内容の確認
- 4.2.2. 解決方法
- 5. メンション拡張機能の追加
- 6. おわりに
- 6.1. 参考記事
2. はじめに
Redmineからslackへの通知をしてくれる便利なプラグイン、”redmine-slack”の機能を拡張してみました。
@sciyoshiさんによって提供されているプラグインはとても便利です。ですが、基本的にslackはチームで利用しているので、誰あてのチケット通知なのかわからないと全通知を見なくはならなくなります。それは、めんどくさいし時間のむだ。
つまり、Redmineで作成したチケットの担当者にメンションで通知ができたらもっと便利になる！
ということでソースを修正してみました。
3. 対応できていること
* 以下にでてくる<#channel>は利用者がredmineの通知を登録しているslackのチャンネルのことです。
チケット作成通知
- 担当者がいる場合、担当者に対してメンション付きで<#channel>に通知
- 担当者がいない場合、メンションなしで<#channel>に通知
チケット更新通知
- 担当者と更新者が異なる場合、担当者に対してメンション付きで<#channel>に通知
- 担当者と更新者が同一の場合、メンションなしで<#channel>に通知
wiki作成・更新通知
- 作成および更新時に、メンションなしで<#channel>に通知
イメージとしては、以下の感じです。
3.1. 注意点
- slackのユーザー名(フルネーム)とredmineのユーザー名(ログインID)を統一して利用してください。
例)- slack user ID :
asuka.saito - redmine login ID :
asuka.saito
- slack user ID :
理由としては、redmineのユーザー名(ログインID)を利用して、slackのユーザー名(フルネーム)に紐づくslackのユーザーIDを取得しているためです。