フロッカスによるブックマークの同期
ラップトップとブラウザ間でブックマークを同期していますか?
さまざまなツールを試してきて、その中でもfloccusが最も気に入っていると結論付けました。
ラップトップとブラウザ間でブックマークを同期していますか?
さまざまなツールを試してきて、その中でもfloccusが最も気に入っていると結論付けました。
よく使用されるPythonコードの断片
時折必要になるが、すぐに見つからないことがある。
そのため、ここにすべてを保存しておく。
ラベリングとトレーニングには、ある程度の接着が必要です。
以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。
8つのllama3(Meta+)および5つのphi3(Microsoft)LLMバージョン
パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。
Ollama の LLM モデルファイルは非常に多くのディスク領域を占有します。
ollama のインストール 後、すぐに Ollama を再設定して、新しい場所にモデルを保存するようにするのが良いでしょう。そうすれば、新しいモデルをプルした際に、古い場所にダウンロードされなくなります。
すべての広告を見るのは本当にうんざりです。
ブラウザの広告ブロッカーのプラグインやアドオンを、Google Chrome、Firefox、Safariなどにインストールできますが、それぞれのデバイスごとにこの操作を行う必要があります。ネットワーク全体で広告をブロックする方法が、私の最もお気に入りの解決策です。
「非常に頻繁に発生するエラーメッセージ…」
git リポジトリをクローンした後、ローカルリポジトリの設定を実行してください。特に、ユーザー名とメールアドレスを設定してください。
Hugo は静的サイトジェネレーターです。
Hugo を使用してサイトを生成したら、次にホスティングプラットフォームへのデプロイが必要です。 ここでは、AWS S3 にプッシュし、AWS CloudFront CDN で配信する方法について解説します。
LLMのGPUとCPUでの速度をテストしてみましょう
いくつかのLLM(大規模言語モデル)のバージョン(llama3(メタ/Facebook)、phi3(マイクロソフト)、gemma(グーグル)、mistral(オープンソース))におけるCPUおよびGPUでの予測速度の比較。
さまざまなLLMの論理的誤謬検出の質をテストしましょう
ここではいくつかのLLMバージョンを比較しています:Llama3(Meta)、Phi3(Microsoft)、Gemma(Google)、Mistral Nemo(Mistral AI)、Qwen(Alibaba)。
Giteaのバックアップとリストアを、正しい方法で
Giteaのバックアップは、DB、Gitリポジトリ、アプリファイルという3つの動くパーツにまたがります。2024年以降、組み込みの gitea dump コマンドがこれらをまとめて一度に処理してくれます。
ときどき、ただその場所にアイテムを追加するだけで済みます...
このブログの画像をトリミングし、リサイズし、境界線を追加する作業は、Linux Mint Cinnamonのコンテキストメニューにこの頻繁に使用される機能を追加するきっかけとなりました。
寒い冬の夜に、これほど心温まるものはありません。
この飲み物は「グリントワイン」として知られていますが、英語ではよりよく「ホットワイン」と呼ばれます。
結構多くの材料があり、独自の味わいがあります。大好きです!
一部ツールのコマンドラインパラメータ
非常に網羅的なリストではありませんが、私自身にとって有用な項目をいくつかまとめました
k8sでコンテナレジストリを使用するには、SSL経由でアクセスする必要があります。
私たちは、セキュアで使いやすいコンテナレジストリをホストしたいと考えています。Dockerイメージをそこにプッシュし、Kubernetesクラスターがこのレジストリからイメージをプルできるようにしたいのです。
そのため、SSLを介してGiteaを使用するというアイデアが浮かびました。
優れたオープンソースのGitサーバーを選ぶのは難しいです
プロジェクトをオープンクラウドのGitプロバイダーから移行し、ローカルで内部のGitサーバーを自社でホストすることを検討していますか?
システム、インフラ、AIエンジニアリングの新記事をお届けします。