Js Tutorialは配布されているJSライブラリやjQuery等のプラグインの使い方をまとめているWebサイトです。と言っても、配布元で書かれているオプションや簡単な解説のみなのでチュートリアルとはあまり言えない印象です。それでも、ソース元やその場で確認出来る動作デモ、各ライブラリのカテゴリ分けもされているので探しものの時は便利かなぁと思います。尚、ライセンスは書かれていないので直接見に行く必要があります。 Js Tutorial
Js Tutorialは配布されているJSライブラリやjQuery等のプラグインの使い方をまとめているWebサイトです。と言っても、配布元で書かれているオプションや簡単な解説のみなのでチュートリアルとはあまり言えない印象です。それでも、ソース元やその場で確認出来る動作デモ、各ライブラリのカテゴリ分けもされているので探しものの時は便利かなぁと思います。尚、ライセンスは書かれていないので直接見に行く必要があります。 Js Tutorial
追記: この記事の内容はかなり古くなっています。翔泳社さんからDjangoの書籍を出版するので、ぜひ読んでみてください。 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発 (Programmer’s SELECTION) 作者:芝田 将翔泳社Amazon はじめに この記事はPython Advent Calendar 2014の12日目の記事です. 昨日は「SushiYasukawa」さんによる(Pythonによる簡単なLispインタープリタ実装方法(四則演算編)) - Python, web, Algorithm 技術的なメモでした. 最近Djangoで何か作ったという記事をよく見かけます. 次のQiitaの記事を参考にDjangoの勉強を始められた方が多いようなので、僕も始めてみました. Python Django入門 (1) - Qiita Python Djan
先日、CircleCIを導入して、CIによるEPUBビルド環境が整ったわけですが、人間とは欲望が尽きないもので、こうなってくると、今度は継続的デプロイメント環境が欲しくなってきました。 私が考える電子書籍の継続的デプロイメントがどのようなものか整理してみると、EPUBビルド(テスト)が完了した後に、Kindleへファイルを自動送信するのが自然だろうという回答に至りました。 そこで、CircleCIに設定を追加して、継続的デプロイメント環境を整えてみるとことにしました。 kindlemail を改造して環境変数に対応させる KindleへのMOBIファイルの転送は、以前記事に書いたとおり、kindlemailを利用しているのですが、今回、CircleCIで動かすにあたり、OAuthトークンなどを設定ファイルからではなく、環境変数から読み込むようにした方が良いと思いましたので、改良をほどこした
Cephのアーキテクチャの解説、最新動向、ベンチマークや事例などを掲載したスライドです。 第1回サービスプロバイダー様向け技術勉強会
CyberAgent: How We Deployed Production Kubernetes Clusters on OpenStack witho...
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog この記事を読むとデザイナーの方でもエンジニアと同じ開発環境で動くモックを作れるようになります!(社内での実績あり) 例えば以下のようなデザインの画面を新規に作りたいとします。そして社内の人に直接触ってもらい感想を聞きたいとします。 さて、あなたならどうやって感想を求めますか? モックの画像をカメラロールに保存してユーザに見せたりしていませんか? ですがこの方法だと触っているうちにピンチイン・アウトしてしまいますし、あまり良いやり方とは言えませんよね。 モック作成ツールを使うやり方もありますね。世の中には様々なモック作成ツールがあります。 ですが、モック作成ツールだと実現できないことも多々出てきます(例:画面の固定位置にオーバーレイ
http://startuptechtalk.doorkeeper.jp/events/17559
Dockerレジストリは、今やあふれんばかりの状況&#Dockerレジストリは、今やあふれんばかりの状況です。これを書いている時点で、”node”と検索すれば、1000件弱の結果がヒットします。どうやって選べばいいのでしょうか? いいDockerイメージを構成するもの いい悪いは主観ではありますが、私がいいと考えるDockerイメージには、いくつかの基準があります。 実用的:以下に例を挙げます。 最初にコンテナにアップデートを適用しなくても、Android SDKのイメージがプロジェクトをコンパイルできる。 MySQLのコンテナが、データベースとユーザを使用してサーバをブートする方法を明示する。 最小限:コンテナの利点は、アプリケーションをサンドボックスできること(セキュリティがない場合には、ホストファイルシステム上で混乱を避けられること)です。ホストシステムにnode.jsをインストール
標記の通りで、Docker tips直球じゃなかったりしますが、コアにDockerがいるツールではあるよと言うことで。 どんな感じで運用しているかの話をしてお茶を濁しつつDocker話題を交えていきます。 インストール Puppetのマニフェストをきっちり書いて、後述するようにそのマニフェストをdrone自身にCIさせている。 DockerのPuppetモジュールとして garethr-docker と言うのを使っている。Droneのマニフェストはインストール手順を見て自分で書いた。 インスフトール手順をレシピに落とすのはそこまで難しくなかった。Puppetが苦手なら、ChefなりAnsibleなりで一度一通り書いておくと安心感があると思う。 監視 munin で雑にやっている。せっかくDockerが入るので普通にmuninのイメージを引っ張って監視が設定できる。便利。あ、 udzura/
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何? CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
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スマートフォンサイトに向けての最適化だったり、 Webページのレイアウトの変更だったりで、 同じ画像でも様々なサイズを利用することがある。 サイトの運用を続けていると、 同じ画像でも数通りのファイルを保存していて、 ファイル数が大量になってIOがキツくなってきた。 数多くなるとIO辛いから、 ファイル増やさないように気をつけてね、 と社内で言い続けていたら… Webサイトでは、本来小さい画像で良いところに 大きい画像を使用して、 JavaScriptでリサイズする処理が多用されはじめ、 今度は転送量が増加しはじめて、 これ以上増えるとデータセンターの月額費用が 増加してしまいそうに…。 なんとかせねば!と対応をはじめるわけです。 そこでまず最初にやったのが、 本当は速いImageMagick と同じように、Apacheモジュールを自作して、 ImageMagic
モバイルファースト室の山下(@tomorrowkey)です。 Androidアプリを開発していて、ふとした時に不具合を見つけたりしませんか。 クラッシュであればDeploygateやCrashlyticsなどでクラッシュレポートを送ることができますが、表示崩れを報告をするにはスクリーンキャプチャを撮ってメールアプリを開き、画像を添付して、送信する、といった手順が必要でなかなか面倒です 。 アプリを開発する側は不具合のあったスクリーンショットがほしい、不具合を報告する人は報告する手順がめんどうといったギャップを解決するためのライブラリを作りましたので、紹介します。 不具合報告する機能を作りました 冒頭のアニメーションgifで一通りの挙動を見ることができます。 このライブラリを使っているアプリを開くと通知領域に「不具合を報告する」という項目が増えます。 不具合を見つけた時にこの通知を選択すると
年末が近づいてきて仕事が燃えさかっているので記事を書いて現実逃避しています。 さて、(なんかいきなり一年を振り返ってるみたいで唐突ですが)今年はDockerをはじめとしたコンテナ技術がついに一般的な世界に降りてきてみんなドッカードッカーといろんなことを試したりした年でした。 Dockerは個人的に一つ面倒な点があって、基本的にLinuxじゃないと動かないというのがあります。ホントは手元のMacでDockerしたいのですが、さすがにDockerのコンテナはMacでは動きません。で、それに対する一般的なソリューションは、VirtualBoxをインストールしてLinux(CoreOSとかboot2docker)を動かしてそこにつなごう! というものでした。 まーそれでもいいんですが、出来ればMacの上でVMは動かしたくないんですよねー。ぼくの場合は自宅サーバにたくさんVM立ててあるからVMはそっ
仮想化、クラウドの次に来る「コンテナ化」 - DockerをRed Hatはどのように見ているのか -
これは TeX & LaTeX Advent Calendar 2014 の 11 日目の記事です。昨日は tattsan さんで、明日は doraTeX さんです。 「このパッケージがスゴイ!」とは全く以て関連せず恐縮ですが、ここでは快適な LaTeX 数式入力に特化したウェブアプリ TypeMath を紹介させて頂こうと思います。 経緯 蓋し記録媒体としての紙は、これでもかと言うくらい原始的です。ベタでシーケンシャルな構造しか用意されておらず、探索のサポートは完全自主性で、本来の情報量からすればどこまでも冗長な形式なのです。 よって世の大学生が電子媒体にノートを作成したいと思うのは至極当然の成り行きと言えましょうが、ここで問題となるのが数物分野です。 数式を使う場合、標準的には LaTeX で書く事になるでしょうし*1、コマンド定義を多用してそれなりに対応も出来ましょうが、行列や可換図
研究会が設立されるとか、前からそういう流れになるとは聞いていたが、今日(11日)に開催されたビッグデータ基盤技術勉強会に参加して発表してきた。招待してくれた川島先生には感謝しかない。それにしてもあれ研究会じゃないの、ビッグデータとかいまさら冠するなんて、なんというダサいネーミングセンスなんだと思ってはいけない。世間がやっと俺たちに追い付いてきたんだから、ダサいと思ってはいけない。飽きたころに慣れたものをやめてサッサと次に行っていいのは式年遷宮だけだ。 ぼくの発表もなるべく復習に徹して、研究会だからなにか新しいことを言わなくてもいい、インダストリアル枠だしわかってることを解説していこうというスタンスで解説した。詳細を省いているところも、語弊があるところもあるがお許しいただきたい。 さて丸一日盛り上がってワイワイやった後に、吉祥寺で本番の会があって、そこでまた(いつもの)いろんな人と話した。そ
運用自動化ツールまとめ 2014年版――国内/外資ベンダー7社の製品・サービスを一挙解説:特集:運用自動化ツールで実現する、クラウド時代の運用スタイル(4)(1/7 ページ) 第3回までオープンソースソフトウェアに焦点を当てて、「サーバー監視」など個々の作業の運用自動化を解説してきた本特集。今回は商用ツールが得意とする「個々の作業を連携させた一連のプロセスの自動化」にフォーカス。国内外の統合運用管理ツールベンダー主要7社の製品・サービスを一挙に紹介する。 マルチクラウド、OpenStack、SDx、DevOps――各種トレンドのキーワードとなる運用自動化 ビジネスにアジリティが求められ、それを支える手段として仮想化、クラウドが広く浸透している今、運用自動化はビジネス要請に迅速に応える上で大きな鍵を握っている。というのも、オンプレミスで物理/仮想のサーバー数が数十台、数百台の規模ともなれば、
ゲーム(PC)の動画を作りたいけど全然分からんという人向けに、 「フリーソフトのみ」「ソフトのロゴとか入らない様に」で、 ゲーム画面のキャプチャ方法や簡単な加工など解説してみます。 まずはキャプチャソフトを使ってゲームを動画に録ります。 【キャプチャソフト色々】 ・Bandicam ・Dxtory ・Fraps この辺りが定番なのですが、全て有料ソフトなので、 無料試用版だとロゴが入ってしまうなどの制限があるため今回は避けます。 (ちなみにうちは普段Frapsを使っています) ・ロイロゲームレコーダー 今回はこれを使用します。 【録画】 先程のソフトを立ち上げます。 設定まわりは非常にシンプルなので好きにすればいいと思いますが、とりあえず例。 ゲームをアクティブにしてF6で動画キャプチャが開始されるので、録りたいシーンをプレイします。 (Tips) BGMを抜いた状態で録画しておくと後々使
アナリティクスのサイト速度に関する用語解説 Googleアナリティクスは、英語を日本語訳してることもあり、一般的な用語とは少し違うニュアンスのものもあります。簡単にサイト速度に関する用語を解説します。 平均読み込み時間(秒) ページが表示されるまでの平均時間です。リンクなどがクリックされて、ページの読み込みが開始され、最終的にブラウザでのページ表示が完了するまでの時間の平均値です。 サイトの表示速度という時には、基本的にはこの「平均読み込み時間」のことを指すことが多いようです。 下の公式サイトによると、読み込み時間は「リダイレクト」「ドメインのルックアップ」「サーバーの接続」「サーバーの応答」「ダウンロード」「ブラウザー処理」で構成されるようです。並列処理もあるだろうから、合計値ではないと思われます。 ⇒サイトの速度レポートの分析 – アナリティクス ヘルプ 平均リダイレクト時間(秒)/R
10月ごろから作っていたiOS向けのSKKであるFlickSKKをリリースした。 フリック入力で使えるようにしているので、iPhoneのような小さい画面でも使いやすいと思う。 https://itunes.apple.com/jp/app/flickskk/id944678753?mt=8 フルキーボードでない、ローマ字入力ではなどの理由で他のSKKと比較すると、かなり機能を限定しているが、最低限は使えると思う。L辞書を同梱しているので、語彙にも不自由しないはず。 Tl; dr iOSの制限 以下の機能は、iOSの制限により実現不可。(2014年12月12日時点) 外部キーボードの利用 インラインでの文字変換 全アプリケーションでの利用 フルアクセスの許可を求めない辞書登録 地球マークを長押し・スライドによる他のiOSキーボードへの切り替え 「っ」送り仮名の変換 「っ」だけは対応するローマ
WindowsネットワークはNetBIOSと呼ばれる古い技術をベースにしている。そのため長いコンピューター名が使えないとか、ネットワーク上でユニークな名前が要求されるなどの制約がある。 連載目次 前回は、共有リソースを見つける「コンピューターブラウザー」と「ネットワーク探索」サービスについて解説した。今回からは、ネットワークプロトコルの内部について見ていく。今回は、Windowsネットワークと深い関係があるNetBIOSについて、その歴史を振り返りながら見ていこう。 NetBIOSとは? 一般にTCP/IPネットワークでは、利用する機器にユニーク(一意)な「IPアドレス」を付けておけば、とりあえず問題なく相互に通信ができる。TCP/IPネットワークでは、IPアドレスさえあれば(「名前」がなくても)相互に通信できるからだ。だがWindows OSの場合は少し事情が異なる。Windowsネット
最近夢系の話題全然聞かないなぁと思ってinsanelymacを覗いたらSurfaceProで夢を見るのがそこそこ(90ページくらい)賑わってて、でも日本語の記事みたいなのが全然無かったので折角なのでエントリ書きました。 [Guide] SurfacePro 1 & 2 Osx-Android-Windows multiboot - Installation Guides - InsanelyMac Forum の通りにやれば誰でも出来るので、この記事も9割5分くらいこの記事の翻訳みたいな感じになっています。 *使ったもの Surface Pro 2(今回はサイレントアップデート前のモデル) MacbookPro Retina13inch(Marveriks動いているMacであればなんでもいいです) USB8GB(8GBでギリギリ足りました。) USBは2つあるとデータ転送に使えて便利 マイ
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Pythonパッケージのソースを読んでも、 言語仕様を駆使した難しい書き回しは少ない。 メンテナーでなくても意外と読める。 なぜDjangoを選ぶか Pythonで作られたフルスタック・フレームワークであるということ。 必要なものはすべて揃っている。 テンプレートはあれ
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