Yosuke Yamada ymdysk

技術記事の書き方

自分の作業内容を記録しておき、他の人も使えるようにしておきたい。

記事にすることで、汎用的で客観的な記録の残し方を練習できる。

このため簡単でも良いのでWeb上に記録を残すようにする。

記述内容

目的と、その手段を選んだ理由を書いている

Anaconda を Docker で立ち上げて Jupyter を試す

Pythonで機械学習

Python でデータ分析や機械学習をするために多数のライブラリが使われるが、私は別に環境構築を頑張りたいわけではない。ありがたいことに、Continuum Analytics というデータ分析企業が、 Anaconda というパッケージにまとめて公開してくださっている。また近年の開発環境は Docker のイメージで簡単に取得できることが多く、Anaconda でも Docker イメージがあるようなので使ってみる。

Docker pull

Kernel関連備忘録

主に自分用にカーネル関連の手順をメモしたい。

はじめに

なぜupstreamに入れるか
なぜkernelか
どこから見るか
treeの概要

	#!/usr/bin/ruby

	# Parses linux scsi command logs
	# http://www.seagate.com/staticfiles/support/disc/manuals/scsi/100293068a.pdf

	# give this program itself as input to test
	# DE AD BE EF == 3735928559
	# CA FE == 51966
	# CDB: Write(10): 2a 1A DE AD BE EF 1F CA FE 00
	# CDB: Synchronize Cache(10): 35 06 DE AD BE EF 1F CA FE 00