これは時雨堂が開催しているオンラインイベントである WebRTC 入門の 講師用 の資料であり、 参加者用の資料ではありません。
ChatGPT がある今、学ぼうと思えば好きなだけ学べる時代がきています。
これは時雨堂が開催しているオンラインイベントである WebRTC 入門の 講師用 の資料であり、 参加者用の資料ではありません。
ChatGPT がある今、学ぼうと思えば好きなだけ学べる時代がきています。
放送で紹介する用。書きかけです。
ちょっと伸びたのでさらに追記。これは元々自分の勉強がてら書いていたもので、これを書く過程でどうしても自分の理解では説明できないところがあり koba789 に依頼してペアプロをしてもらった、という流れがあります。その結果が次の動画です。
生放送の流れを円滑にするために資料を公開しましたが、この記事は未完成で、あとでさらに整理して別途記事にまとめるつもりです
Note: I have moved this list to a proper repository. I'll leave this gist up, but it won't be updated. To submit an idea, open a PR on the repo.
Note that I have not tried all of these personally, and cannot and do not vouch for all of the tools listed here. In most cases, the descriptions here are copied directly from their code repos. Some may have been abandoned. Investigate before installing/using.
The ones I use regularly include: bat, dust, fd, fend, hyperfine, miniserve, ripgrep, just, cargo-audit and cargo-wipe.
# | |
# ghq-fzf.zsh | |
# | |
# ABOUT: | |
# `cd` to `ghq` repositories directory on `zsh` | |
# You can launch this function with `Ctrl-g` | |
# | |
# INSTALLATION: | |
# Requires `zsh` and `fzf` | |
# Download this file then, append `source path/to/fzf-ghq.zsh` to your `~/.zshrc` |
📝 早く読むために、翻訳の精度よりも早いレスポンスやインライン翻訳を優先している。
It's quite straightforward to use GitLab Pages to deploy a Storybook instance per branch (and remove it whenever the branch will be removed). And yeah, it's irony to document this in a GitHub Gist 😅
You just need a .gitlab-ci.yml
like this one:
stages:
- setup
- build-and-test
- deployment
- pages
# ~/.config/starship.toml | |
[battery] | |
full_symbol = "🔋" | |
charging_symbol = "🔌" | |
discharging_symbol = "⚡" | |
[[battery.display]] | |
threshold = 30 | |
style = "bold red" |
2020/5/31追記:
自分用のメモに書いていたつもりだったのですが、たくさんのスターを頂けてとても嬉しいです。
と同時に、書きかけで中途半端な状態のドキュメントをご覧いただくことになっており、大変心苦しく思っています。
このドキュメントを完成させるために、今後以下のような更新を予定しています。
2021/1/22追記:
// Not quite there yet, but better than nothing | |
// TODO: JSDoc, based on website documentation | |
// TODO: Interface/class types for each of these ML algorithm instances | |
// TODO: Break this apart into multiple files for readability | |
// TODO: Test autocomplete in a vanilla JS project | |
// TODO: Test autocomplete in a TypeScript project | |
import { MediaElement } from "p5"; | |
export as namespace ml5; |