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デスク環境を整える
3846masa.hatenablog.jp
日本語が扱える alpine の LaTeX イメージを作った話. 久しぶりの更新である. 今更な話なのだが,Markdown で卒業論文を書いた. (それの話はいずれしたいが,さておき.参考) そのとき,メインの Windows 機に LaTeX を入れるのが嫌だったので, Docker イメージにした. LaTeX の Docker イメージは数多く存在するが,大体が 圧縮状態でも 1GB を超えており, かつ 日本語には対応していないものが多い . また, alpine をもとにしたイメージも少ない. paperist/alpine-texlive-ja を使うと, 最低限の日本語 LaTeX 環境が整う. それも,圧縮状態で 357MB である.(参考) 基本的に platex と uplatex の環境が入っている.(参考) 話によると, TeXLive 2016 から IPA
アカ名にあるコミケサークルの配置場所情報を取るための前段階として, tweepy で フォローした人をリストアップについて,@frogshisoと奮闘した結果. 1. APIについて フォローした人を取得するAPIは,リファレンスによるとAPI.friends()で取得できるらしい. http://docs.tweepy.org/en/latest/code_snippet.html#pagination # Iterate through all of the authenticated user's friends for friend in tweepy.Cursor(api.friends).items(): # Process the friend here process_friend(friend) しかし,これはTwitter APIのfriends/listを使っているら
Japont (日本語Webフォントのダイナミックサブセット化) について Japontの実装のお話です. わかりやすく書くつもりです. これを読んで,もっといいダイナミックサブセット化OSSを作ってくれると僕が喜びます. 日本語Webフォントの問題点 データ量が多い 必要な文字だけを抽出したフォントを作っておく(静的) サブセッティング(サブセット化) 使う文字列が固定である必要がある 必要な文字を動的に調べ,抽出したフォントを作る(動的) ダイナミックサブセッティング(サブセット化) フォントを抽出するためのサーバとシステムが必要 今回やったこと フォントを抽出するためのシステムの開発(OSSとして公開) おおまかな仕組み 必要な文字を調べる(javascript) 必要な文字をサーバに送信(javascript) 受け取った文字のコードを調べる(python, fontforge)
日本語Webフォントに革命がおきた. 詳しくは続きを読んでくれ. ちょっと大きく出てみた. 実装についての記事はこちら この記事で言いたいこと 動的に日本語フォントのサブセットを作成してくれるOSSを作りました. サンプルページはこちら 臨時のサンプルページはこちら 追記 herokuが落ちてる,メモリ不足だな.早い所Dockerfileつくろう. 追追記 herokuで運用は再検討したほうがよさそう.「こういうこともできます」の事例ということでひとつ. (やっぱり普通のサーバで動かす分には大丈夫そうな気がする.どうだろう) そんなわけで,どうぞご利用ください。 (ちなみに粗い作りなので,pull-requestやissue投稿をしてくださると嬉しいです.) 何が革命なんだ 革命が起きたというけど,どこが革命なの? 僕には革命が起きたようには思えないけど そんなこと言わんといて,泣くわ.
Dockerコンテナ内からDocker APIを叩きたくなる時がいずれくるでしょう. その時,ここで見たことを覚えておくと助けになるかも知れません. 色々方法はあると思いますが,unix socketを-vで内部に押し込む方法で. host_server~ $ docker run -it -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock {image_name} container ~ # apt install nginx container ~ # vi /etc/nginx/sites-available/default upstream docker-api { server unix:/var/run/docker.sock; } server { listen 80; server_name localhost; location /
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