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新追込スキル、3周年、ウマ娘

ウマ娘3周年追加の追込新スキル1.概要 2024.2.24 の ウマ娘3周年で、追込向けスキル8種が追加された。それらのスキルの一部は3周年ガチャで登場した新サポカ・根性オルフェ、及び新育成ウマ娘ドゥラメンテが実装したが、大多数はグラマスシナリオの年末イベント等から取得する必要がある。 以下に、それらのスキルをまとめる。 2. 追込スキル一覧 追加スキルのうち、新育成ウマ娘のドゥラメンテが持つ渾身の足取りの金スキル君臨は除く。それ以外は全て白スキル。 惜しみなし

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    • Windows openssh でKerberos認証。 ssh Kerberos authentication on samba 4 ad-dc and windows server 2022 openssh server.

      はじめにWindows server 2022, windows 11, Windows 10 xxxx から、OpenSSH Server で、Kerberos Authenticationがサポートされた。そこで、それらでのKerberos passwordless Authentication settings を下記に示す。 環境Active Directory Domain controller : Samba4.15 on Ubuntu 22.04 / 以後dc

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      • simclass is not a CIM class

        Powershell, .NET関連でCIMを調べていて、漸く辿り着いた結論が『cimclass is not a CIM class』 cimclass は.NET のclass で、通常は使用しないが、下記の様にcim instance 生成に使用できる。 $o = [cimclass]::new().create($s, "win32_process") # $s はcimsession, win32_*はcimclass name.  上記で生成されたcim

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        • Samba PDC on ubuntu 22.04

          Index 1. Requirements 2. AD設定 3. 事前作業 3.1  Resolver設定 3.2 干渉サービス停止 3.3 時刻同期 3.4 既存設定保存 4. PDC導入 4.1 Pkg導入 4.2 PDC provision 4.3 事後設定 5. PDC立上げ 5.1 起動 5.2 Tests 5.3 AD user 設定 5.4 unix 共通user 設定 6. Windows Client設定 7. Linux Client設定

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          昔懐かしいREST API

          REST API POST Create GET Read PUT Update DELETE Delete REST API は、HTTP のメソッド中、CRUD 概念実現にあった上記の4つのMethodを遣って実現したAPIとされている。 なお、HTTP1.1では、上記以外にも下記の4つが定義されている。 HEAD ヘッダ取得　　　　　　　　　 OPTIONS サポートメソッド取得 TRACE リクエスト返却　　　　　　　 CONNECT プロキシのトンネル

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          Hyper-v disk extension

          Hyper-v disk extention 全体の流れ vhdx file 拡張 partition 拡張, parted resizepart LVM pv 拡張性, pvresize lv拡張, lvextend ext4 拡張, resize2fs vhdx file拡張 hyper-v manager がらdisk edit で拡張 partition 拡張 sudo parted p resizepart 3 100% quit pv拡張

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          DeepSpeed-chat + gpt model がdropout 未定義エラーになる件

          まだ、調査中。 chat.py にgpt2系モデルを指定すると、Gpt2configにdropoutが未定義と言われるのだが、gpt2configにdropout は定義されておらず、hidden_dropout 等は定義されている。 誰がgpt2configのdropoutを参照しようとしているかを調査中であり、そのうち更新するかも。

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          DeepSpeed training

          Training Bing chat に教えてもらったDeepSpeedでのTraing 方法。DeepSpeedChat にはtrain.py という簡単な学習用のサンプルコードが入っているので、Chat用ならそちらを使う方が早い。勉強用にゼロから書くなら、下記を参考に。 ```python import torch from deepspeed.ops.adam import FusedAdam from deepspeed.ops.lamb import Fu

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          DeepSpeed Chat by Docker

          導入手順 Ubuntu 18.04または20.04をインストールします。 NVIDIA GPUドライバをインストールします。 NVIDIA Dockerをインストールします。 Dockerイメージをビルドします。 Dockerコンテナを起動します。 以下に、各手順の詳細を説明する。 Ubuntu 18.04または20.04をインストールする Ubuntu 18.04または20.04のISOファイルをダウンロードし、USBドライブに書き込みます。 USBドライ

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          複数GPUによる機械学習

          複数GPUによる機械学習には幾つかの方法がある。 Data Parallel  Model Parallel  or Tensor Parallel  Pipeline Data Parallel は、全GPUが同じデータを持ち、計算対象を振り分ける。計算能力が高まる一方、データ規模は変わらない。 Model Parallel は、モデルを各GPUに分割配置する。計算能力が高まり、データ規模も拡大するが、モデル更新の度にGPU間での通信が必要になり、通信ネックになり

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          台湾に関する戯言

          最近USが異様に台湾に執着している、何故？一つの可能性は台湾TSMCの半導体。現在US Intelが凋落しTSMCがNo.1。これが中国配下になるのを許容できない？しかし、アリゾナにTSMC工場を建設しており、技術移転が終われば台湾は切られるかも。まあ、戯言 https://www.nytimes.com/2023/02/22/technology/tsmc-arizona-factory-tensions.html

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          富岳による分散並列学習

          富岳を用いた並列学習に関する報告資料が出ていた。 HPCIC, 2022.3.28 第二回計算科学フォーラム、横田理央さん 計算科学フォーラム 富岳を用いた大規模言語モデルの分散並列学習 Distributed Training of Large Lunguage Models on Fugaku https://hpcic-kkf.com/forum/2022/kkf_02/data/yokota_kkf2022-02.pdf 結論から先に書くと、現状はFugaku

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