2026年のベストLinuxターミナルエミュレータ比較
正しいターミナルを選んでLinuxワークフローを最適化しましょう
Linuxユーザーにとって最も重要なツールの一つは、端末エミュレータです。https://www.glukhov.org/ja/post/2026/01/terminal-emulators-for-linux-comparison/ “Linux端末エミュレータ比較”
正しいターミナルを選んでLinuxワークフローを最適化しましょう
Linuxユーザーにとって最も重要なツールの一つは、端末エミュレータです。https://www.glukhov.org/ja/post/2026/01/terminal-emulators-for-linux-comparison/ “Linux端末エミュレータ比較”
メルボルンの2026年必須テクノロジーイベントカレンダー
メルボルンのテクノロジーコミュニティは2026年においても、ソフトウェア開発、クラウドコンピューティング、AI、サイバーセキュリティ、そして新興技術にわたる会議、ミートアップ、ワークショップの豊富なラインナップにより、活気に満ちています。
OpenAI API を使用した高速なLLM推論
vLLM は、UC BerkeleyのSky Computing Labが開発した、大規模言語モデル(LLM)向けの高スループットでメモリ効率の良い推論およびサービングエンジンです。
テストおよびスクレイピング用のブラウザーオートメーションをマスターしましょう
Playwright は、ウェブスクレイピングやエンドツーエンドテストを革命的に変える、強力で現代的なブラウザ自動化フレームワークです。
ステップバイステップの手順によるハウツー
Ubuntu 24.04 に KVM をインストールするには、CPU の仮想化サポートを確認し、KVM/libvirt パッケージをインストールし、libvirtd サービスを有効にし、(オプションで)GUI 用の virt-manager をインストールします。
現代的なワークスペースでGoプロジェクトを効率的に整理しましょう
Goプロジェクトの管理を効果的に行うには、ワークスペースがコード、依存関係、およびビルド環境をどのように整理しているかを理解する必要があります。
Gitのコンテキストを瞬時に確認できるBashプロンプトのカスタマイズ
適切に設定された bashプロンプトでgitリポジトリ情報を表示 は、開発ワークフローを大幅に改善することができます。
Linuxアプリケーション用のSnapとFlatpakの選択
ユニバーサルパッケージマネージャーは、Linuxソフトウェアの配布を革命的に変え、クロスディストリビューションの互換性を現実のものにしました。SnapとFlatpakは、依存関係の地獄とディストリビューションの断片化を解決するための主要なソリューションとして登場し、それぞれが独自の哲学を持っています。
Ubuntuでネットワークの問題を解決した方法
新しいカーネルを自動インストールした後、Ubuntu 24.04でイーサネットネットワークが失われたという問題が発生しました。この面倒な問題は私にとって2度目だったので、同じ問題に直面している他の人々の助けになるよう、ここに解決策を記録しています。
AWS S3 への Hugo のデプロイを自動化する
AWS CLIを使用してHugo静的サイトをAWS S3にデプロイすることで、ウェブサイトをホストするための堅牢でスケーラブルなソリューションが提供されます。このガイドでは、初期設定から高度な自動化およびキャッシュ管理戦略まで、完全なデプロイメントプロセスをカバーしています。
Goのテストを並列実行で高速化する
テーブル駆動テストは、Goで複数のシナリオを効率的にテストするための標準的なアプローチです。t.Parallel()を使用して並列実行を組み合わせることで、特にI/Oバウンドの操作ではテストスイートの実行時間を大幅に短縮できます。
コードの注釈から自動生成されたOpenAPIドキュメント
APIドキュメンテーションは、現代のアプリケーションにおいて非常に重要です。Go API Swagger(OpenAPI)は、業界標準となっています。Go開発者にとって、swaggoはコードの注釈から包括的なAPIドキュメンテーションを生成するための洗練されたソリューションを提供します。
リナーアと自動化でGoコードの品質をマスターしましょう
現代のGo開発は厳格なコード品質基準を要求しています。Go用のリントツールは、コードが本番環境に到達する前にバグやセキュリティの脆弱性、スタイルの不一致を自動検出します。
現代のリントツールでPythonのコード品質をマスターしましょう
Python linter は、コードを実行することなく、エラーやスタイルの問題、潜在的なバグを分析するための必須のツールです。 コードスタイルの強制、読みやすさの向上、チームによる高品質なコードベースの維持に役立ちます。
Goマイクロサービスを使用して堅牢なAI/MLパイプラインを構築しましょう
AIおよび機械学習(ML)ワークロードがますます複雑になるにつれて、強固なオーケストレーションシステムの必要性が高まっています。Goのシンプルさ、パフォーマンス、並行処理能力は、MLパイプラインのオーケストレーションレイヤーを構築する際に理想的な選択肢です。モデル自体がPythonで書かれている場合でも、Goは理想的な選択肢です。https://www.glukhov.org/ja/post/2025/11/go-microservices-for-ai-ml-orchestration-patterns/ “Go in ML orchestration pipelines”。
コードからPyPIへのデプロイまで、Pythonパッケージングをマスターしましょう。
Python パッケージング は大幅に進化し、現代のツールと標準により、コードの配布がこれまで以上に簡単になりました。