Docker で Samba

最近 Docker によるコンテナに興味がわいて触り始めました。
これまでは仮想マシン推しだったのですが、環境の再構成や配布といった点でコンテナの方が都合が良さそうな場面も多く感じたことが理由です。

Docker とは

Docker が提供してくれる利便性については各所で説明されています。ここでは、 Docker はコンテナと呼ばれるものに環境ごとを閉じ込めて、実行させるものと考えています。
また環境を閉じ込めて実行させるものという点のみをみると、仮想マシンが提供するものと同じなのですが、コンテナの方は以下のようなメリットもあります。

  • 動作が軽量
  • コンテナサイズが小

こういった点から開発環境をコンテナで構築して使用するといった用途に使われたりします。環境が閉じているのでこれを実環境にデプロイでき、開発と実環境の差異によるトラブルも最低限になったりします。

初めてのコンテナ起動

ここでは CentOS 1708 をインストールした環境で初めてのコンテナを起動するまでを説明します。

インストール手順

CentOS 1708 の時点であっても、 yum(dnf) でインストールできるものは古いため以下のようにして新しいものをインストールするようにしました。

コンテナ起動

コンテナを作成してコンテナ内の Bash シェルを起動してみます。
以下のコマンドを実行すると、コンテナで bash が起動してそのシェルに接続されます。

起動したシェルから抜けるには、「Ctrl+P, Ctrl+Q」 と入力します。シェルを Ctrl+D で抜けると、コンテナで起動したシェルが終了するため、コンテナもまた終了状態となります。

環境を作る

こうやって作ったコンテナのなかで、必要なものをインストールして環境を整えていきます。このときに、何をやったのかをメモをとりつつ作業をするのをオススメします。
というのもコンテナにどのようなことを行って環境を作ったのかを設定ファイルのようなものに記述することによって、
その設定ファイル+αのものを配布するだけで、受け取った人が同じ環境を構築することができるようになるからです。この設定ファイルは Dockerfile と呼ばれます。
作ったコンテナのイメージをそのままエクスポートして、それを渡すと言うこともできるので Dockerfile の作成は必ずしも必要ではありません。

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HLSL pow 関数の怪

pow 関数の挙動が昔と今で変わった!という話を聞いたので調査することにしました。

今回はスペキュラーの計算で使用している pow 関数の計算が妙なことになっているとのことだったので同じようにスペキュラの計算を行ってみることにします。なおインターネットで調べてみると、同じような症状に出遭っているような文面を見かけることができました。

傾き指向プログラミング / Direct3D 11のカリング設定
こちらの方では、「Specularの計算中powを使うのですが、これの結果がやたらとマイナスの値になるため、最終的に合算した色が真っ黒になるようです。」 と記述しています。
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Draco を C++ と DirectX11 で触ってみる 後編

前回は draco のビルドと、サンプルのモデルデータをとりあえず読み込んで描画を行いました。今回は、モデルデータをコンバートする部分と、別のモデルデータの読み込みについて確認したいと思います。

コンバート

現時点において Draco をビルドすると ply, obj ファイルから drc ファイルを生成するコンバーターが付属しています。

使い方は以下のようになっていました。

MMDのモデルから変換する

MMDのモデル形式(PMD,PMX)から obj 形式を経由して変換してみました。PMDEditor で、 obj 形式でエクスポートすることが出来るようになっており、出力したファイルを draco_encoder に入力します.

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Draco を C++ と DirectX11 で触ってみる 前編

Google の Draco が公開されています。これは 3D データ圧縮ライブラリでして、 Zip よりも効率よく圧縮ができるというのが特徴です。公開されたのは2017年1月ごろの話なので、ずいぶんと出遅れている状態ですがちょっと触ってみました。

効果的に使える場面は WebGL の環境だと思いますが、あえてデスクトップPC の DirectX11 でデータを描画するといったことを目標にします。前編では Draco の準備と初めてのモデルデータの読み込み、を行います。なお、 DirectX11 のプログラミングにおいて3角形は描画できるというという状態までは仕上がっているものとします。

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WPF で描画結果を画像ファイルへ

GDI のメモリ DC で書いたオフスクリーンの内容で画像ファイルを作成するという方法はよく知られていると思います。これを WPF ではどうするのだろうと思って試してみました。

描画

まずは画像作成元となるものを作ります。 WPF では RenderTargetBitmap というクラスがあり、これを使うと保持している内容をビットマップとして取得が出来ます。
ただ、この RenderTargetBitmap に対して直接、直線や円を描く、というものではありません。Canvas オブジェクトを使って、Canvas に中身を描いて、この Canvas を RenderTargetBitmap にセットするというのが手軽に図形を描画する方法といえそうです。

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Raspberry Pi でパケット遅延器

Raspberry Pi を使って、パケットの遅延器を作ってみました。
Linux なら2枚の NIC を使って簡単に作ることができます。これの Raspberry Pi 版となります。

USB-NIC を増設

Raspberry Pi 2/3 には1つの LAN ポートしかないため、2つめを追加する必要があります。
そこで今回 USB NIC を追加しました。手元にあったのが ESXi でも使うことが出来た LAN-GTJU3H3 だったのでこれを使用しました。
ちょうど Raspbian 2017-09 版でも装着したら、すぐに使えるという状態だったので手軽でした。


同様のチップを採用しているものも素直に動くのでは、と思います。

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ソフトパーティクルの実装方法

テクスチャとして読み込むデプスバッファと、アウトプットマージャーにセットしたデプスバッファでデプステストを使っての事例として、ソフトパーティクルがお題に合致している感じだったので試してみました。
ようやく読み込み専用 DepthStencilView を意味あるものとして使えたかなと思います。

ソフトパーティクル

ソフトパーティクルとは、パーティクルに使用するビルボードとモデルや背景の境界部分をぼかすことによって、ハードなエッジを見せないようにするための技法です。
ハードなエッジとは以下のようなものです。ソフトパーティクルを無効化して描画したものになります。

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Flask を使ったプロジェクトひな形

Python で WebApplication のフレームワークと言えば、Django が強いみたいですが、様々なことがラッピングされて一見ブラックボックス感が強いと思いました。
特に、始めてフレームワークを触る人には難しい印象でした。
自分は Python 初心者ではありますが、 Flask というフレームワークは使いやすさを感じたので紹介したいと思います。

Flask とは

Flask (フラスコ)とは、 Python の WebApplication フレームワークの1つです。
シンプルな機能を提供していることから、マイクロフレームワークとも言われています。

以下のようなコードで即 Web アプリの準備が整うため、手軽に始めることが出来ます。

このようなコードで http://localhost:3000/ にアクセスすると “Hello” という結果を返すものが動き始めます。
ここから色々なものを実装して付け足していくことで、アプリケーションが出来ていくので、凄く初心者にもわかりやすく&始めやすいものになっているのではないかと思います。


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