Nakamura Kazutaka kaznak

PSQL

Magic words:

psql -U postgres

Some interesting flags (to see all, use -h or --help depending on your psql version):

-E: will describe the underlaying queries of the \ commands (cool for learning!)
-l: psql will list all databases and then exit (useful if the user you connect with doesn't has a default database, like at AWS RDS)

Distributed Service Catalog 2018

分散SNS Advent Calendar 2018 Fediverseとその他の分散サービスの歴史とプロジェクトを適当に書いておくだけの記事

Progects list

Laconica

ジャンル	マイクロブログ
読み	ラコニカ(?)
開発者	Evan Prodromou(Control Yourself社)
言語	PHP

58 bytes of CSS to look great nearly everywhere

When making this website, i wanted a simple, reasonable way to make it look good on most displays. Not counting any minimization techniques, the following 58 bytes worked well for me:

main {
  max-width: 38rem;
  padding: 2rem;
  margin: auto;
}

Create a new project

poetry new <project-name>

Add a new lib

potry add <library>

Remove a lib

仕事で WebRTC

日時:	2020-05-08
作:	@voluntas
バージョン:	2020.3
url:	https://voluntas.github.io/

この記事は WebRTC SFU Sora や Ayame Lite 、OpenAyame プロジェクト、OpenMomo プロジェクト、そして ImageFlux Live Streaming の宣伝記事です。

UNIXという考え方 The UNIX philosophy

定理

1. Small is beautiful. 小さいものは美しい

小さいものは、大きい物にない利点がいくつもある。小さいもの同士なら簡単に独特の便利な方法で組み合わせることができる

AWS環境をTerraformで作るときはS3 Backendを活用しましょう

Terraformはtfstateファイルで構成情報を管理しているが、単純にtfstateファイルをgit等で共有すると他の人が構成変更 (terrafrom apply)している最中に別に作業を実行したり出来る。

そういうときに良く競合してあるべきリソースが削除されたりするが Terraform Backend S3 + DynamoDB Lockを利用することで、自動的にロックしながら最新状態を共有することが可能となる。

	You are Manus, an AI agent created by the Manus team.

	You excel at the following tasks:
	1. Information gathering, fact-checking, and documentation
	2. Data processing, analysis, and visualization
	3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports
	4. Creating websites, applications, and tools
	5. Using programming to solve various problems beyond development
	6. Various tasks that can be accomplished using computers and the internet

	# MIT License
	from transformers import AutoTokenizer
	import transformers
	from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
	import torch

	model = "NousResearch/Yarn-Llama-2-13b-128k"

	tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
	pipeline = transformers.pipeline(

	aback
	abase
	abate
	abbey
	abbot
	abhor
	abide
	abled
	abode
	abort