フロントエンド用語を100秒で解説するチャンネルを作りました！ よかったらチェックしてみてください！ はじめに 以前書いた記事「Webページがブラウザに表示されるまでに何が起こるのか？」で ブラウザレンダリングについて詳細に知りたいという意見をいただいたので、調べてまとめてみました。 全体図 レンダリングの大まかな流れです。 HTMLのダウンロード サーバから送られてきたHTMLをダウンロードします。 HTMLの解析 サーバから送られてきたHTMLファイルは、「0」と「1」でできたデータになっています。 ブラウザは、サーバから受け取ったデータをそのままHTMLとして解釈することはできないので、自分で扱うことができる形、つまりDOMに変換する必要があります。この作業を 解析 ( Parse ) と言います。 HTMLをダウンロードしたら、すぐにこの解析作業に入ります。作業は以下のようなステッ

認証と認可についての知識が必要になったので、基礎的なことを学んでいます。 一切何も知らない状態から手当たり次第に細かく調べるのは大変だったので、超サマリを整理してみようと思います。 この本は「個々の要素に詳しくなる必要はないんだけど、概要くらいはさっと把握しておきたい」とか「手当たり次第に詳細調査をする前に、一瞥してこれから踏み込もうとしている領域の超俯瞰マップを作る」という感じで使うことを想定しています。 同じ様な方の役に立ったら、とても嬉しいです。 この本は筆者の理解に連動して追記修正される可能性があります。

こんにちは。徒然なるままにTweetを眺めていたら、Tanakaさんがこのようなことを呟いていました。 そういやRustのStringにreverseメソッドないなと思ったけど、まあよく考えたらUTF-8で文字逆転させるとか地獄のような話になるしそもそも長さが変わるケースとかあったりしそうで怖いわな･･･(´･_･`) — Hideyuki Tanaka (@tanakh) May 1, 2021 背景等はよくわからないですが、文字列の反転というのは確かに難しい問題ですし、どう難しいのかというのを、ちょっと真面目に考えて解説してみました。というノートです。 本文での表記についてこれから文字とそのバイト表現の話をしていきます。文字のエンコードの方式で同じ数値でも色々意味が分かれてしまいますので、本文では以下のように表記することにします。 Unicodeコードポイント（以下、単にコードポイント

特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 会社名らしい文字列をテキストから抽出することは、形態素解析器の辞書を用いたり固有表現抽出モデルを学習することである程度実現される一方で、抽出した会社名をレコード化して分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が発生する。 自然言語処理における名寄せに似た問題は、エンティティリンキングや共参照解析といったアプローチで探求されており、実応用上は前者のアプローチが採られることが多い印象がある。*1 名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くためには、帰着先の知識ベース・辞書が予め存在していることが必要だが、研究の文脈では知識ベースとしてWikipediaが採用されることが多い。 Wikipediaを用いる利点は多くあり、様々なエンティティ種に対してそこそこのカバ

一度は漫画で目にしたことがある『四天王』 主人公の前に次々と立ちはだかる4人の強者は、物語を盛り上げる重要な要素です。 そんな四天王の中でも最も魅力的なのが…… 「奴は四天王の中でも最弱」扱いの奴！ 主人公たちが最初に戦うことになる強敵でありながら、さらに強大な敵が控えていることを示す印象的なキャラクター。 たまに「四天王の面汚し」呼ばわりされる不遇っぷりも可愛いですよね。 時には四天王のリーダーに切り捨てられることで、上位メンバーの恐ろしさを演出することも。 己の身と引き換えにバトル漫画のバトンをつなぐ「四天王の中でも最弱」は漫画を盛り上げる１番の立役者といっても過言ではありません。 僕らは組織のトップに君臨することはできません。でも、四天王最弱なら頑張ればなれるのではないでしょうか？ ということで今回は、オリジナル敵キャラになって四天王最弱を目指す戦いを開催しました！ 題して！ 四天王

どんなに好きな仕事でも「つらさ」を感じる瞬間が必ずやってきます。例えば、「苦手な取引先との打ち合わせ」や「上司への進捗報告」のような。 榎本まみさんのキャリアは、そんな「つらい仕事」の連続でした。「人と話すのが苦手」なのに、配属されたのはコールセンター。少しでも「つらさ」を和らげるため、周囲の社員から「仕事との距離の置き方」を学んだといいます。 「つらい仕事」にどういう態度で向き合えばいいんだろう。今の仕事に満足している人でも、榎本さんの知見や経験に学ぶべきところは多いはずです。 ＊＊＊ 「やりたいことしかやらなくていい仕事」というのは、残念ながらほとんどありません。得てして、思いもよらぬところに「つらさ」が潜んでいます。 人生はくじ引きのようなもの。もしも仕事で「つらさ」を引き当ててしまったらどうすればいいのか。今回は少しだけ、私の経験を参考にお話しさせていただきたいと思います。 「地味

映画「花束みたいな恋をした」、早くも今年一番だ…と断言したくなるような映画でした。一組の文化系カップルの5年間を切り取ったストーリーで、人が恋に落ちる瞬間と、分身のような相手を愛おしむ気持ち、そして少しずつ変わっていく相手に向ける複雑な感情――と、これ以上ないほど「恋愛」を描いた作品でした。 （以降わりとネタバレをするので未読の方はぜひ見てね。傑作なので…） 麦が背負っていったもの 本作の一番つらいところは、「夢は絹（有村架純）との現状維持です」と宣言していた麦（菅田将暉）が、イラストレーターとしての挫折を経てECロジスティクスの会社に就職し、だんだんと変化していってしまうところでしょう。圧迫面接を受けて泣いていた絹にかつて「その人（圧迫面接してきた面接官）は今村夏子の『ピクニック』を読んでも何も感じないよ」と憤慨していた麦は、いつのまにかNewsPicksBooksの『人生の勝算』を本屋

映画『花束みたいな恋をした』のネタバレするんですけど、これ劇中にとんでもない量の実在する音楽やら漫画やら小説やらの固有名詞がバンバン出てきて思い出と共感性羞恥に惨殺されるメンタルスプラッター映画なんですね。 だから感想とか評価漁ってもいわゆる「サブカル系御用達」的な語られ方してるのがほとんどで俺もそう思ってたんですが、ふと「サブカルって結局どこまでがサブカルなんだ」って考えたらわからなすぎて脳溶けました。 そもそも「サブカル」の意味調べても サブカルチャー。社会の正統的、伝統的な文化に対し、その社会に属するある特定の集団だけがもつ独特の文化。大衆文化・若者文化など。下位文化。サブカル。→カウンターカルチャー サブカルチャーのかんたんな意味 Weblio辞書 は…？全然わからん…なんて…？か、カウ…？ 一方、「メインカルチャー」 サブカルチャーと対比して用いられる語で、ある社会で支配的な文化

スパム対策らしく、昨日から急に人間性を確かめられるようになった。 何かがスパム認定されてしまったのか？冤罪だ。スパム的なヤバい投稿なんかしていない。 いや、確認されることは別にいい。問題はこのクイズがやけに難しいこと。 あと3問正解すればいいって書いてあるのに全問正解しないと通れない。嘘つくな。 漢数字の足し算以外わからないから全部ググった。 Q　アメリカの州知事になったボディビルダーのライバルは？ シュワルツェネッガーが州知事になったこと知らなかったな〜。でも確かに人間性がちゃんとある人はアーノルド・シュワルツェネッガーが州知事やってたら知ってそう。人間性が低いからアメリカにはトランプがいることしか知らないよ。 Q　お嫁　てんとう虫　マツケン　に共通するものは？ なぞなぞか何か？と思ったら違ったしこのワードを並べて検索したら「サンバ」って出してくるGoogleがすごいね Q　大政奉還の元

始めに Vimには:wと:rコマンドがあります。コマンド自体は知っている方が多いかと思います。 ぼく的にちょっと便利な使い方ができるので、それお紹介していこうと思います。 :r :r banana.txtでファイルの中身を読み取って、現在のカーソルの次の行に挿入してくれます。 挿入できる行も指定できます。その場合は:{lnum}r banana.txtというふうに先頭に行番号を入力します。 ここからがイチオシですが、実は:r !{cmd}でコマンドの出力も挿入できます。 たとえば、APIのレスポンスをVimでちょっと編集したい場合や、コマンド実行結果を記事に挿入したい場合などに便利です。 :w :wについてVimmerのみなさんなら誰もが知っているコマンドなので説明は省きますが、 実は:w !{cmd}でバッファの内容を外部コマンドの標準入力として渡してくれます。 つまり、標準入力からコー

気持ちを整理するために書きます。 ・ ・ ・ 僕は高校3年生(男)だ。 今日も、昨日も、一昨日も、ここのところずっと、自発的な勉強をほとんどしていない。 代わりに、大量のネット上の記事とブログと無料の音楽と漫画とヤフコメとはてなブックマークと増田を摂取してはひり出し、少し休んで親のいる時だけ勉強のふりをし、摂取してはひり出ししてどうにか生きている。何の知識も身につかず、自分と関係ない人や物を消費していく毎日。正直、虚無感しかない。 僕は普通に大学受験をするつもりで、今のところ京大の理系学部を目指している(という事になっている)。しかし、現在の体たらくを続ければ、京大どころかどの大学にも落ちるレベルだ。自分の現状とその先にある未来は見えているが、理想との間にある暗い穴から僕は顔を背けている。その逃避の一環としてネットサーフィンがあり、というか増田に書いている時点でこの行為もまた逃避だろう。

FAQサイト、サポート問い合わせをせずとも自分で疑問を解決できて便利ですよね。でも、検索した単語が一件もヒットしないと、ちょっとガッカリしてしまします。そういったガッカリを減らすために、簡単なデータ分析を使ってFAQサイトを継続的に改善する話を書いてみます。 ...というのも、自分が仕事で関わっているMackerelでは最近FAQをリニューアルしたからなのでした。 MackerelのFAQではZendesk Guideを利用していますが、Zendesk Guideは便利なAPIが用意されているので、それと既存のデータ基盤を組み合わせて改善していく形です。 FAQサイト内の検索語を列挙する まず、FAQサイト内でどういった単語が検索されているのかを列挙します。Google Tag Manager経由でFirebase Analyticsにデータを飛ばすと閲覧状況が分かりますが、そのログをBi

ここ数日ホンダがサイバー攻撃を受けたというニュースが世界各国で報じられています。 本記事では、一部で関連性が指摘されているVirusTotalにアップロードされたSNAKEランサムウェアの検体(※)について解析を行い、現時点までに判明した内容を簡単ですが共有します。海外ではすでにいくらか情報は出ているものの、日本語での解析記事はあまりないと思われるため何かの参考になれば幸いです。 ※ハッシュ値：d4da69e424241c291c173c8b3756639c654432706e7def5025a649730868c4a1 なお弊社では、本検体がホンダに対するサイバー攻撃と関連があるかどうかは把握しておらず、本記事はあくまで上記ハッシュ値の検体の解析結果に終始している点をご了承ください。 ■検体調査 まず、当該検体は以下の通り、日本国内から6/8頃にVirusTotalにアップロードされてい

●「アンチ株主優待論」を再度配信した理由 ●人気の株主優待 ●マーケティング手段としての優待 ●機関投資家はアンチ株主優待 ●「個人の安定株主」の功罪 ●投資家への影響 ※本記事は2018年8月22日に公開したものです。 「アンチ株主優待論」を再度配信した理由 株主優待の記事は、トウシルでとてもよく読まれる人気の記事で、定期的に配信しています。ただ、「株主優待が絶対的な正義ではない」ということを改めて、読者の方に知っていただきたいと思い、楽天証券経済研究所・山崎の記事を再配信することにしました。 株主優待の「モノがもらえる」というオマケは、特に初心者の投資家にはキャッチーです。銘柄が選べない、という悩みをお持ちの方の「とっかかり」にもなりやすいのだと思います。ただ、やはり株は株であって、株価の上昇・下落と向き合わずして、成果は得られません。また、「株主優待を望まない」株主が存在することも知

競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)

阪急電車 (幻冬舎文庫) 作者:有川 浩発売日: 2010/08/05メディア: 文庫 紹介 次回予告 解説 紹介 隣に座った女性は、よく行く図書館で見かけるあの人だった……。片道わずか15分のローカル線で起きる小さな奇跡の数々。乗り合わせただけの乗客の人生が少しずつ交差し、やがて希望の物語が紡がれる。恋の始まり、別れの兆し、途中下車――人数分のドラマを乗せた電車はどこまでもは続かない線路を走っていく。ほっこり胸キュンの傑作長篇小説。 お待たせしました。 群像小説の魅力をたっぷり詰め込んだ、有川浩『阪急電車』の到着です。危ないので黄色い線の内側までお下がりください。 なんとなく、本当になんとなくですが、この記事は過去最高のアクセス数を更新すると思っています。 というのも、読書メーターに感想（半分くらいこの記事の宣伝です）を投稿したところ、ナイス（いいね）が次から次へと。 それもそのはずで、