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GCSのBucketのCORSを設定する手順

GCP

Google Cloud Storage (GCS) のバケット内ににフォントファイル (.ttf) を置いて,自分のブログに配信しようと考えた.GCSではHTTPアクセス制御 Cross-Origin Resource Sharing (CORS) を設定しないと外部オリジンのサイトに対してリソースを配信できない.コマンドラインツールgsutilを使って設定していく.

Google Cloud Platform (GCP) のプロジェクトを選択する.

$ gcloud config set project <プロジェクト名>
$ gcloud config list 

プロジェクトに含まれるバケットを一覧する.

$ gsutil list
 gs://daiiz-fonts/

バケットの現在のCORS設定を確認する.まだ何も設定されていないことが分かる.

$ gsutil cors get gs://daiiz-fonts/
 gs://daiiz-fonts/ has no CORS configuration.

ここで,CORSの設定を記述したJSONファイル (gs-cors-settings.json) を作成する.

[
  {
    "origin": [
      "http://daiiz.hatenablog.com"
    ],
    "responseHeader": [
      "Content-Type"
    ],
    "method": [
      "GET"
    ],
    "maxAgeSeconds": 60
  }
]

最後に,作成した設定ファイルをセットする.

$ gsutil cors set gs-cors-settings.json gs://daiiz-fonts/

これで完了.

バケットgs://daiiz-fonts/内にあるファイルは http://daiiz.hatenablog.com から呼び出せるようになった.でもフォントファイルのサイズは結構大きく,さらに,転送サイズが大きいとGCSのネットワーク下り料金も一気にかかるので配信する計画はやめた.以下のような空の設定ファイルをセットして,CORSの設定を再び gs://daiiz-fonts/ has no CORS configuration. に戻しておいた.

[
  {
    "origin": [],
    "responseHeader": [],
    "method": []
  }
]
参考もと

CourseraのMachine Learningの3日目

CourseraのMachine Learning

今後の課題でプログラムを書いていく環境を整えた.講義の説明書に従って Octave 3.8.0 の実行環境を入れる作業をポチポチやった.指示通りOctave-guiをインストールしていつでも触れる状態になった.macOSの場合はbrewからも入れられるっぽい.Octave とははじめましてなのでHello, world! の書き方もわからず講義が進むのをひたすら待つ感じ.Octaveは数値解析の用途で使われるプログラミング言語であるらしく,あの有名なMATLABとも互換性があるらしい.NumPyを越える書きやすさであることを期待.


図. 起動時にひょこひょこ動くOctave-gui (なんとなく不安)

CourseraのMachine Learningの2日目

CourseraのMachine Learning tech

1週目の最後の課題をやった.コスト関数について説明を受けて,最急降下法アルゴリズムで線形回帰問題の仮説関数を求める練習をした.最急降下法のことを英語ではGradient Descentというらしい.Gradientだけだと勾配だったはず.Descentというのは航空機事故のニュースを聞いているとエマージェンシー・ディセント(緊急降下)という単語として聞いたことがある.あとGradientは,CSSでグラデーションカラーを指定するときにlinear-gradientradial-gradientというふうに使ったりする.講義を聞きながら英単語を連想すると英語の勉強もできる.この講義に限らずに,英語で書かれたプログラミングのチュートリアルなどを読んでいると,何か一連の作業を成し遂げた後に Congratulations! と言ってもらえて嬉しい.日本語の説明書だと,何かが終わると一息置かずにすぐに次の説明に移ってしまうことが多い気がする.

CourseraのMachine Learningをはじめた

機械学習 CourseraのMachine Learning tech

今日から着手した.まだWelcomeの章のIntroductionしかやっていないけれど,順調に進んでいる.機械学習とざっくり言わずにどういった種類の考え方があるのか,どういった場面では何を使えばいいのかを解説されて,自分で判断するQuizを解いたりした.教師あり学習 (Supervised learning) と教師なし学習 (Unsupervised learning) というふうに大別されてることから始まって,それぞれの中身を細かく見ていく.今日の範囲は大学の講義やインターネット上のドキュメントで一度は聞いたことがある話だったけれど英語で聞くと緊張感がある.講義ビデオは英語でしゃべるけれど日本語字幕もあるので置いていかれることはない.途中や提出するQuizは英語しか無いので頑張るしかない.

今回はコードを書く課題はなかったが来週辺りからOctaveという言語を書くことになるらしいので楽しみ.Octaveは素早く書けるのでシリコンバレーの研究者たちはプロトタイプをOctaveで作って,動いたらJavaやPythonのプロダクトコードに移植していくんだ,という説明があったけれど,TensorFlowなどのライブラリが充実してきた現代でもそうなのだろうか.

機械学習系の研究室にいながら言うのも変だけど,2月は機械学習に関する新しいことをはじめたくなる月らしい.去年はCNNで中華料理の画像分類をやっていた.

【日記】チキンタツタ食べた

ごはん

チキンタツタです.今話題のチキンタルタではなくてチキンタツタの方を選びました.箱の「ツ」の文字がかわいいです.斜めの角度から撮ると「タツタ」と読めます.このデザインはいいですね.美味しかったのですが,チキン系バーガーとしては,ケンタッキーのチキンフィレサンドには敵わないという感想です.

https://miil.me/p/a0094

花粉症の薬を貰ったのでバリバリ頑張ります.