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moatom

@moatom

2 months

GNOME Waylandだとサブディスプレイのワークスペースが1つ固定なのがびみょい。 macOSみたいに複数生やせる安定したデスクトップ環境はないのか🤔

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moatom

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2 months

chromiumのclone、800 KiB/sとかしかでなくて全く終わんないんだが… 🤔

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moatom

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2 months

> `TracedOnnxFunction`を評価できない気はする。 https://t.co/R8TCWHzCE1 ``` if not isinstance(torchlib_op_info.op, onnxscript.OnnxFunction): self.skipTest("Traced functions does not have a function proto") ``` あーね。

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ONNX Script enables developers to naturally author ONNX functions and models using a subset of Python. - microsoft/onnxscript

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moatom

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2 months

まあ、自前簡易テストのときは` https://t.co/reuhu3s2SS`ではなく`https://t.co/evoikDSsfz`を使えばよさそうなのかな。

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moatom

@moatom

2 months

記憶があれだけど、 https://t.co/TlndfVlq3r でfunction_executor（ONNX経由）とeager_executor（PyTorchのeager mode直接）の実行結果比較しているが、確か何らかの理由で自前テストだとeager mode直実行できなくて困ってた気がする。

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moatom

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2 months

> みたいに`onnx.reference.ReferenceEvaluator`使わないと、 https://t.co/2xaJ0JALTy ``` function_executor: Callable, ``` ここで仕込んでいる気がする。 https://t.co/uAnhntLV5L opset18で固定？

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moatom

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2 months

https://t.co/giqdZPKSlL の仕組みを理解するのに手間取っている。 https://t.co/wcxdQAYGor みたいに`onnx.reference.ReferenceEvaluator`使わないと、`TracedOnnxFunction`を評価できない気はする。

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Implement rms norm using onnx RMSNormalization-23 Use the correct eps for float32 pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/layer_norm_kernel.cu Lines 1844 to 1866 ...

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syumai

@__syumai

3 months

まぁ、そうなりますよね… > Mac を使う多くの開発者は、brew ベースで開発環境を整えるような運用をしていると思う。筆者もそうだ。これ自体がリスクのある行為だったことを認め、あらゆる開発を Dev Container に移行するように筆者自身もやっていきたいと思っている。

blog.jxck.io

前回は、Nx の事例をベースに「パッケージを公開する側」の対策について解説した。今回は、「パッケージを使う側」、もっと言えば「OSS を使う上で開発者が考えるべきこと」について考察する。

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3 months

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moatom

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4 months

DisplayLink対応ドッキングステーションほしいけど、Linux/Waylandだと使えない可能性濃厚かもな... https://t.co/1qWbsQ5ebe https://t.co/suuXhVKP9L

kojin.blog

どうも、たくろーです。今回は「DisplayLink対応アダプタとドッキングステーション」をご紹介していきます。これはマルチディスプレイ環境を作るのに便利なアイテムで、特にM1 Macbook Airなどの「外部ディスプレイ数に制限があ

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Deedy

@deedydas

4 months

Huge computer science result: A Tsinghua professor JUST discovered the fastest shortest path algorithm for graphs in 40yrs. This improves on Turing award winner Tarjan’s O(m + nlogn) with Dijkstra’s, something every Computer Science student learns in college.