2020年5月26日に行った、株式会社ブレインテック社員向け研修のスライド。
小規模図書館における”必要十分な”デジタルアーカイブの構築について / Development of Digital Archives in small libraries, 2020
2020年5月26日に行った、株式会社ブレインテック社員向け研修のスライド。
iPad／iPad Air／iPad Proを10のポイントで比較した
iPad／iPad Air／iPad Proを10のポイントで比較した：実機で比べないと分からない！（1/3 ページ） 現在10～11型クラスのiPadには、3万円台から買える普及モデルの「iPad」の他、薄型モデルである「iPad Air」、さらに高性能なプロ向け「iPad Pro」という3つのモデルが存在している。画面サイズが10.2～11インチと微妙な違いしかなく、初めてiPadを買う場合にどれを選んでよいか悩みがちだ。 中でも、iPadとiPad Airの外見はほぼ同一ながら価格は約1.5倍の差があり、以前は価格が飛び抜けていたiPad Proも、2020年3月のモデルチェンジでiPad Airの大容量モデルに価格が近づいてきた。現行モデルはApple Pencil対応やSmart Connector搭載についても同じとあって、違いを尋ねられても、うまく説明できない人も多いはずだ。
Snowpack v2.0
After 40+ beta versions & release candidates we are very excited to introduce Snowpack 2.0: A build system for the modern web. Starts up in <50ms and stays fast in large projects.Bundle-free development with bundled production builds.Built-in support for TypeScript, JSX, CSS Modules and more.Works with React, Preact, Vue, Svelte, and all your favorite libraries.Create Snowpack App (CSA) starter te
Amazon ECRのネイティブなコンテナイメージスキャン機能について | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon ECRのネイティブなコンテナイメージスキャン機能について 本投稿は Richard Nguyen と Michael Hausenblas による寄稿を翻訳したものです。 コンテナセキュリティは、開発者、セキュリティ運用エンジニア、およびインフラ管理者を含む、さまざまなアクティビティとツールで構成されます。クラウドネイティブサプライチェーンの重要な要素の 1 つは、コンテナイメージをスキャンして脆弱性を検出し、そこから行動に移せる洞察を得ることです。 私たちはコンテナロードマップのIssue 17で、AWSネイティブソリューションを提供することがいかにお客様にとって重要であるかを学び、そして、ECRイメージスキャン機能を一般公開いたしました。この投稿では、ECR ネイティブのソリューションについて説明し、ユースケースの一つである
「職人の技」の定量化を目指す TensorFlow
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita
はじめに 機械学習の分類とそれらのアルゴリズムのライブラリを用いた簡単な実装をまとめました。 各アルゴリズムのコードはサンプルデータまで含めているので、そのまま実行することができます。 必要最低限のパラメータしか設定していないので、細かい設定は公式ドキュメントなど参照して設定してください。 それぞれのアルゴリズムについては、簡単な説明は載せてますが、詳しい説明はしていません。 対象読者 機械学習アルゴリズムの分類を知りたい 機械学習アルゴリズムを実装して動かしたい ゴール 機械学習のアルゴリズムの分類がわかる 機械学習アルゴリズムの実装ができる 機械学習の分類 機械学習は以下のように分類されます。 教師あり学習 回帰 分類 教師なし学習 強化学習 今回は、強化学習の実装は扱いません。 教師あり学習 教師あり学習は、特徴を表すデータ（特徴量、説明変数）と答えとなるデータ（ラベル、目的変数）か
GraphQLやめました | GiFT(ギフト)株式会社
始まり 弊社では qrop という農家さん向けのサービスを鋭意開発しています。 私はAPI等のバックエンドの開発を主に担当しており、このサービスの開発を始める段階でAPIは GraphQL にしよう、という話になりました。 GraphQL | A query language for your API この時点でGraphQLである必要性はなく、詳しいメンバーがいたわけでもなく、新しい技術に触れておきたいよねという程度の理由でした。 せっかくだしGolangで開発しよう、インフラはGCPにしよう、という具合にその時やりたいことを詰め込んで開発はスタートしました。 新しい技術を学んでいくにあたり、最初はわからないことも多く詰まることもよくありました。それでもなんとか組み上げていくことの楽しさが苦労するより気持ちとして大きかったように思います。 移行を決めるまでの経緯 しかし、どこかの時点でこ
Google社のテクニカルライティングの基礎教育資料がとても良かったので紹介したい - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに エンジニアにとって、仕様書などの技術的な文章を書くこと（テクニカルライティングとも言います）は避けて通れません。ただ20年来多くのエンジニアの方々と同僚として接してきて思うことは、エンジニアの方の中には「文章を書く」ということに苦手意識がある方が一定数いるということです。 でもこの「テクニカルライティング」のスキルは、才能というよりは一種の「技能」だと思うんです。ある一定の原理原則を理解して実践を繰り返すことで、必ず一定レベルで習得できるものだと著者は信じています。 もしこのテクニカルライティングの原理原則をまだ体系的に学習し
AWS ECS + CircleCIでRailsアプリのDocker本番環境を作ってみた - Qiita
戦略 開発環境はDockerComposeでRails + MySQL + Redisな構成 ファイル同期にはDockerSyncを使う 本番環境はECS + RDS + ElastiCache ALBを使って動的ポートマッピング nginxは使わず、pumaでリクエストを受ける assetsはDockerコンテナに含めてビルド CDN（CloudFront）を経由して配布 CircleCIでRailsコンテナをビルド＆デプロイ ECRにイメージをpush db:migrateなどはECS RunTaskAPIを叩く デプロイはecs-deployツールを利用 決めてないこと cronの運用方法 CloudWatch + LambdaでRunTaskAPI叩く kuroko2やsidekiq-cronなどのお手軽ジョブスケジューラを入れる 現時点の感触 DockerComposeな環境で開
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