AWS：ARN設定内容メモ

ARN（Amazon Resource Names）は、AWSにおける一意のリソースを特定するためのID。
IAMのポリシー編集時などに時々使うけど、何を書くかよく忘れるのでメモ。

＜書式＞

arn:<partition>:<service>:<region>:<account-id>:<サービスによって異なる>

<partition>
「aws」固定でよさそう。

<service>
s3とかec2とか。
詳細はAWS公式ページ参照。

<region>
オレゴンや東京などのリージョンを指定。 具体的な設定内容は以下。

Region Name	Region
US East (N. Virginia)	us-east-1
US East (Ohio)	us-east-2
US West (N. California)	us-west-1
US West (Oregon)	us-west-2
Canada (Central)	ca-central-1
Asia Pacific (Mumbai)	ap-south-1
Asia Pacific (Seoul)	ap-northeast-2
Asia Pacific (Singapore)	ap-southeast-1
Asia Pacific (Sydney)	ap-southeast-2
Asia Pacific (Tokyo)	ap-northeast-1
EU (Frankfurt)	eu-central-1
EU (Ireland)	eu-west-1
EU (London)	eu-west-2
South America (São Paulo)	sa-east-1

　
<account-id>
右上のメニューから確認できる。

その他、サービスごとの個別の内容は、AWS公式サイトを参照。

Windows向け：Visual Studio Code の Python 実行環境

Visual Studio Codeはインストール済みで、Pythonは未インストールの状態から開始しています。
PythonのインストールにはChocolateyを使用しています。
Chocolateyのインストールについてはこちらを。

管理者権限でコマンドプロンプト or PowerShellを起動し、以下を実行。

choco install python

Visual Studio Codeを起動し、拡張機能(Ctrl + Shift + X)を起動。
「Python」を検索し、インストール。

その後、適当なフォルダを作成。
Visual Studio Codeにて、ファイル→フォルダを開く→先ほど作成したフォルダ （この操作で、.vscodeというファイルが作成されます。）

F5を押し、「Python」を選択。
以降、F5で実行できる。

pylintのインストールを勧められますが、便利なのでインストールしておきます。
　
　
pyenvはWindowsでは使えないので、上記では導入してないす。
そもそもPythonはWindowsにはあんまり力を入れてないっぽいんで、Windowsで使う分には緩く使っていけばいいかな、と考えています。

　
Visual Studio 2015でPythonプロジェクト作成時にはバージョン選択が可能です。

Windows向け：Visual Studio Code の Ruby 実行環境

Visual Studio Codeはインストール済みで、Rubyは未インストールの状態から開始しています。
RubyのインストールにはChocolateyを使用しています。
Chocolateyのインストールについてはこちらを。

管理者権限でコマンドプロンプト or PowerShellを起動し、以下を実行。

choco install ruby
choco install ruby.devkit
choco upgrade ruby.devkit
ruby C:\tools\DevKit\dk.rb init
gem install ruby-debug-ide
gem install debase

gem install実行時にSSLエラーが発生した場合は、以下を実行。

gem install rubygems-update --source http://rubygems.org/
update_rubygems

環境によっては実行コマンドが「rubygems_update」だったりする事もあるみたいだけど、よくわかんねっす。
また、Chocolateyを使用してruby.devkitをインストールすると、自動的に「C:\tools\DevKit」となるみたいなので、上記パスで問題ないかと思います。

続いて、Visual Studio Codeを起動し、拡張機能(Ctrl + Shift + X)を起動。
「Ruby」を検索し、インストール。

F5で実行。「Ruby」を選択。
以降、F5で実行できる。

起動プログラムが「main.rb」となっているので、必要に応じてlanch.jsonを修正する。 lanch.jsonは、デバッグ設定にて、いつでも修正可能です。

ちなみに、Ubuntuでも同様の手順でOKでした。
（その時はChocolateyでなく、apt-getを使用しています。dk.rb initのパス指定は不要です。）

Chocolateyインストールメモ

Chocolateyは、apt-getやyumみたいなパッケージマネージャー。Windows向け。
インストール方法は以下。
　

Windowsキー + r で、「ファイル名を指定して実行」を呼び出し、taskmgrと入力。（タスクマネージャー起動）

タスクマネージャーより、 ファイル→新しいタスクの実行→「このタスクに管理者権限を付与して作成します。」にチェックを入れ、powershell と入力。（powershell起動）

powershellにて、以下を入力。（スクリプトを実行できるように設定）

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned

その後、chocolateyインストールコマンドを入力。

iwr https://chocolatey.org/install.ps1 -UseBasicParsing | iex

chocolateyインストール後は、以下のようなコマンドで各種パッケージがインストールできる。

choco install ruby
choco install nodejs
choco install awscli

ただし、インストールには管理者権限が必要となる。 コマンドプロンプトからchololateyを使用する場合、Windowsキー + X → A（管理者権限でコマンドプロンプトを実行）
から起動する事も可。

インストールしたパッケージの一括更新は以下。

choco update all

Windows向け：Visual Studio Code の C# 実行環境

WindowsユーザがVisual Studioを使う感覚で Visual Studio CodeにてC#を書き、以下ような現象が発生した人のためのエントリ。

1. 実行時に、.NET Core SDKが必要となります。
   公式サイトからダウンロードし、インストールします。
2. 機能拡張(Ctrl + Shift + X)より、「C#」を検索し、インストール。
3. 適当なフォルダを作成
4. Visual Studio Codeにて、ファイル→フォルダを開く→先ほど作成したフォルダ （この操作で、.vscodeというファイルが作成されます。）
5. 「Ctrl + @」と入力し、コンソールを起動
6. コンソール画面にて、「dotnet new console」と入力 （Program.csほか、各種ファイルが作成される）
7. F5キーを押し、「環境の選択」にて、.NET Coreを選択。 メッセージが出た場合、以下を選択。
   <情報>There are unresolved (以下略)→Restore
   <警告> Required assets to (以下略)→Yes
8. F5で実行可。

（実行結果） 　
　
上記ではコンソールにて「dotnet new console」と入力しましたが、consoleの部分はmvcやwepapiなんかも入力可能です。
作成前に「dotnet new」と入力すると、生成可能なひな形のタイプを確認できます。

.NET Core SDKは64bitのみ対応しているようです。 （Visual Studio Codeは32bitでも動く。）

Bash on Windows 10のGUI環境

MobaXtermを使用して、Bash on Windows 10にてGUI環境が実現できます。
今回はHome Edition の Portable edition を使用しました。

公式サイトよりダウンロードしたファイルを解凍し、MobaXterm_Personal_9.4.exe を実行。
ファイアーウォールでブロックされたら、「許可」を選択。

bashに戻り、以下を実行。

export DISPLAY=localhost:0.0
sudo apt install x11-apps

定番の xeyes等でご確認を。 　
　

MobaXterm

Windowsでサーバ系の作業やる時に必要な機能が色々入っている。多分、これ１つでカバーできると思う。
具体的に何ができるかは、説明を聞くよりも使ってみるのが一番だと思う。
起動して「Session」のアイコンを選択したら、大体どんな事ができるかが予測がつく。

ディープラーニングにおける過学習について

【過学習】

訓練データに対して学習されているが、未知のデータに対して適合できていない状態。

多分、こういう事だと思う。