探検


macOSのターミナル・CLIの非互換性に苦しめられた人

■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
2019/08/11(日) 20:03:11.95ID:P5XMvbeo0
macOSはLinuxとの互換性が低いです。
オプションがなんであんなに違うんですか?
どういうオプションが違うのか、どうやって対処すればいいのか
情報を共有しましょう!
2019/08/11(日) 20:05:35.23ID:xtXQxjxI0
いやならWindowsを使え
3名称未設定
垢版 |
2019/08/11(日) 20:18:10.60ID:mDRfnefW0
macOSはBSD系統。Linuxより歴史がある
Linuxが勝手に色々変えたんだから、Linuxの方が合わせるべき
2019/08/11(日) 20:23:35.30ID:Tu2SC4pY0
気持ちはわからんでもないが、迷ったらmanしろ
時々十分記載されてないのもあるから、-hか--helpもしろ
5名称未設定
垢版 |
2019/08/11(日) 22:57:24.18ID:M6T57C9g0
いつものヤツが立てたスレ
2019/08/12(月) 10:01:25.33ID:3c7AQBKT0
Linuxじゃないからね
7名称未設定
垢版 |
2019/08/12(月) 11:13:54.86ID:k4LidWP00
×情報を共有しましょう!
○俺はバカでわからないからとっとと教えろ!
2019/09/09(月) 12:30:58.89ID:dYLj+XRD0
brew install coreutils するだけだぞ

後はfishでもzshでも好きに使え
2019/09/14(土) 09:59:30.47ID:qtdN7Zvn0
pythonの仮想環境入れてディープラーニングで遊ぼうと思ったら
macOSはちょっと特殊みたいだなあ。
ubuntuでいいかな。
2019/09/14(土) 18:57:36.94ID:kuoy4PvU0
ubuntuあるならそれで良いし
「とりあえず」レベルならコラボラトリーとかで十分だよ。
今時環境ゼロから作るの慣れてる人以外はオンラインでやった方が良い。

慣れてる人ならkerasをmetalバックエンド用にリコンパイルする程度で
別に難しい事も無いよ。
resnet使った動画認識くらいさっさと作れる。

流すデータの準備にローカルのMac使うくらいで。
これは良く出来たguiに商用アプリも揃ってるMacが圧倒的に楽
2019/09/14(土) 19:30:24.82ID:kuoy4PvU0
機械学習用にGPUマシン組むならそのマシンでX起動する事はほぼ無いから
Macからsshして使うのが楽やぞ

ubuntu入れてdocker pullするだけでええ
環境構築遊びに時間取られるのはアホくさいから
手が触れるのはMac、環境は好きなマシンでdocker、
の癖を最初から付けとくと良い
2019/09/14(土) 19:38:45.18ID:kuoy4PvU0
ml/ai系は何にせよターミナル叩けないと不自由が多いから
Macでbashに慣れとくとええやぞ。

言語系自体に不慣れならアナコンダとか入れずに
jupyterでもrstudioでもMacならdockerで起動するのに慣れておけ
すぐ他の環境にも対応できる
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています

ニューススポーツなんでも実況