2023年macOS使いのおまえらが絶対使うべきアプリ7選 - Qiita
ほんとうはLinuxを使いたいけど、色々な理由でmacOSを使わなければならない僕が少しでもmacOSが好きになるように使っているツールたちの紹介です。タイトルがちょっと過激なのはゆるしてください こんにちは、株式会社クラフトマンソフトウェアでAppThrustという「開発の面白さを100%にする」プロダクトを開発しているreoringです。 Arc Browser 言わずと知れたmacOS専用のブラウザ。UI/UXが気持ちよすぎる。最高。 Raycast macOS標準のSpotlightを置き換えるツール。Extensionが多数あって自分好みの設定ができる。最高。 ObsidianのDaily noteを一発で作ったりできる。 Raycast AIでさくっとGPTと話せたりする。
すごいReactフック8選 - Qiita
はじめに React.jsは現在、フロントエンド開発者に最も人気のあるJavaScriptライブラリです。Facebookが開発し、オープンソースのプロジェクトとして提供されているReactは、世界中の開発者や企業が使用しています。 Reactは、シングルページアプリケーションの構築方法を大きく変えました。その最大の特徴の1つがフックです。フックは2019年に導入されたもので、状態処理の時に、クラスコンポーネントの代わりに関数コンポーネントを使用できるようになりました。組み込みのフックに加えて、Reactは独自のカスタムフックを実装する方法を提供しています。 ここでは、アプリケーションやプロジェクトで使用できる、カスタムフックとその実装に関するお気に入りをいくつか紹介します。 1. useTimeout 宣言型アプローチでsetTimeoutを実装できます。まず、コールバックと遅延を受け取
なぜ我々は頑なにforを避けるのか - Qiita
動機 前回の記事を投稿したことを某SNSで通知したところ、そのSNSでこんなコメントをいただいた。転記する許可を取ったわけでは無いので私なりに要約させていただくと、 なぜそんなトリッキーな書き方をしてまでforを使うのを避けるのか そんな書き方をして可読性を下げるくらいなら素直にforを使う方が良い ということだと理解している。 なるほど、一理ありそうだ。しかし一方で、前回貼ったStackOverflowのQ&Aはなかなかの人気記事（質問に1243ポイント、回答に最大で1559ポイント）なので「多少トリッキーなことをしてでもforを書きたくない！！」という意見をもつプログラマも一定以上いるのだろう。当然私もその1人だ。 ということで、この記事で「なぜそこまで意固地になってまでforを書きたくないのか」を説明することにする。 尚、今回は前回の記事つながりで言語はJavaScriptを使うが、
Qiita記事にさりげなく（けど、わかりやすく）環境を記載する - Qiita
はじめに 先日、@uhooi さんの以下のツイートを見た時に、おっ自分と同じ悩みだなーと思い、Qiita記事の「どこに」、「どうやって」、環境を書くといいのか、少し考えてみました Qiitaに記事を投稿するときにいつも悩むのが「環境」を書く位置なんだよな バージョンによって動作が異なることもあるから書くんだけど、流れをぶった切ってしまうことが多いhttps://t.co/TbpySzD4S3 pic.twitter.com/MI6kc36E8H — ウホーイ (@the_uhooi) August 20, 2020 さりげなく（けど、わかりやすく）環境を記載する方法 過不足なく簡潔に環境を記載する方法を模索した結果、OSSのREADME.mdでよく利用されているbadgeサービス（Shields IOやBadgenなど）を利用して、環境を記事の1番上にbadge表示することにしました。1
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
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たことがない、または過去学習したが改めて再学習したいという方に、お勧めのコンテンツを見つけたのでご紹介します。 https://developers.google.com/tech-writing Every engineer is also a write
MusicFMを潰したい高校生の話。〜動的解析でわかったこと〜 - Qiita
あらすじ クラスでこんな会話をよく耳にします。 「〇〇の新曲リリースされたらしいよ」 「まじ？MusicFMにあるかな」 「通信制限やばいからwifiつないでダウンロードしとこ」 MusicFMやmangabankなどの海賊版サービスは、もはや中高生の生活に必要不可欠です。ネット上ではここまで著作物がルーズなのかと高校生ながら危機感を感じました。僕が大好きなMr.childrenやスピッツの楽曲もダダ漏れ。 よし、MusicFMを潰そう。 動作環境 iPhone8 ios12.1 App名: Music HD デベロッパ: Xu Yingqi Ubuntu 18.04.3 iPhoneの通信をパケットキャプチャ iPhoneの通信をPCでキャプチャするには、iPhoneネットワークデバイスを仮想ネットワークインターフェースとしてPCに設定します。 rvictlコマンドをlinuxで実装して
スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
【新元号】改元のシステム改修で慌てるシステム屋は「無能」とのこと - Qiita
という記事を見ての職業プログラマ歴３年程度の若造の過剰反応です。 まとまっていないポエムのようなものなので、 こんなことあるんだなっていう程度に思っていただいたら幸いです。 作ったプログラムを保守しているとは限らない まずはこれが大前提。 「作ったやつが無能」だとか「あらかじめ予想していなかった人が問題」だとか、 いろいろ思うことは当然私にもないとはいいませんが、 そういうことは後続の人が云ってはいけないと思っています。 なぜそうなったかの原因究明は必要ですが、悪口を言うための究明なら時間の無駄でしかない。 考慮ができていない「おかしなプログラム」を直すのが我々保守の一端、おざなりにしてはいけない。 １か月でリリースは難しい そもそもプログラムに直接書き込まれていて、 なおかつオフラインで運用されているシステムが、全国各地にある場合にある場合、 たった１か月で「調査→修正→テスト→納品」で
全ての開発者が学ぶべき5つの言語 - Qiita
「どの言語を学ぶべきか」という議論はエンジニア向け記事の定番ネタですが、HackerNoonに投稿された5 Programming Languages Every Master Developer Should Learnという記事がなかなか興味深かったので翻訳してみました。 (2018/11/04追記) こちらの記事に関する「別視点からの意見」として下記のような記事を追加いたしました。宜しければこちらも併せてご参照ください。 Ruby->Go->Scalaという習得順序がエンジニアの爆速の成長に最適である理由 はじめに 「プログラマーは新しい言語を毎年1つは習得するべきだ」という趣旨の文章をどこかで読みました。(多分CODE COMPLETEだったと思いますが) もしそれが難しくても、キャリアの中で最低限この後に紹介する5つの言語に通じておくことをお薦めします。 あらゆる会社は、多言語を
GitFlowをやめて本番リリースが楽になった話 - Qiita
背景 サーバーサイド開発のプロジェクトでGitFlow(的な)運用を行っていたが、本番リリースの際に困ることがあったのでgitの運用フローを変えて解消したという話。 まず問題の内容から順番に書いているので、結論(新しい運用ルール)だけ知りたい人はこちら git運用フローについては、GitFlow・GitHub Flow・GitLab Flowなどが有名だがどれとも少し違うように思ったのでまとめた。 <2018/06/10追記> 新フローにも名前が欲しいと思っていたが、同じやり方を「GitFeatureFlow」と呼んでいる記事を見つけた。個人的にもしっくり来たのでこれからはこの呼称を使っていこうと思う。 cf. GitFlowは使わない！シンプルな「GitFeatureFlow」を紹介します </追記終わり> 導入プロジェクトの概要 採用するべき運用ルールはプロジェクトの条件にも依ると思う
阿部寛のサイトを高速化する - Qiita
ちまたで阿部寛のサイトが早いと話題になってます。 dev.toと阿部寛のホームページどっちが速いですか？ dev.toと阿部寛のホームページについてちゃんと計測させてくれ 阿部寛のサイトはベストを尽くしてるのか？ それを調べるために、阿部寛のサイトを高速化させてみたいと思います。 目指すべきスピード 最速はローカルのファイルへのアクセスだと思うのでこれを目指したいと思います。 file:///C:/abe_hiroshi/index.html ChromeのDeveloper Toolでレンダリング完了が「173ms」でした。 まぁここまでは無理だな… 阿部寛のサイトはどんなもん？ 速度はwebpagetest.orgで測ってみます。 レンダリング完了時間は「359ms」です。はえーな S3でホスティングしてみる サーバーを立てるほどでもないので、S3でWebホスティングしてそこにhtml
React死亡?React終了?～Facebookの特許事項付きライセンスの問題～ - Qiita
前書き 本記事は大幅改装中です。 下記本文は現状参考までにとどめておいてください。 Facebookは2017年9月26日リリースのReact Ver16と、jest、Flow、Immutable.jsの4プロジェクトに関しBSD+PATENTを改め、MITライセンスへ移行しました。 現状はその他のプロジェクトにおいて、BSD+PATENTライセンスが有効ではありますが、おそらくはReactに関してその影響は排除されているものと推測されます。 あくまで推測なので、確実な論拠を得てからその件は記述いたします。 この件を知った発端 QiitaでECMAScriptの最新事情を眺めていたら、Reactが有名なSNS企業のFacebookがやらかしてOSSコミュニティで村八分になっているとのこと。 どういうことか 実際にgoogleで調べてみたらその関連の記事が出ること出ること。多くは英語記事であ
ブロックチェーン技術は本当に有望なのか？ - Qiita
（2017年6月時点において）ここしばらくでのブロックチェーン技術の盛り上がりには圧倒される一方で、いざ、その技術的な実装内容について調べると共に、期待と現実との間での若干のギャップにとまどうところもあります。この記事ではそうした（個人的な）とまどいの内容を、「ブロックチェーン技術の有望性」という命題を軸とする形で、簡単な解説を交えつつ共有させていただきます。 （本記事の筆者と同じく）「熱狂の只中にあるブロックチェーン技術に飛びついて良いものか？」と自問されている各位にとっての参考としていただければ幸いです。 本記事のまとめ ブロックチェーン技術の一義的な効用はビジネスネットワークへの参加者の「信用」を補完することである。そのため、既に十分な「信用」を獲得している主体によるブロックチェーン技術活用の余地には疑問符が付く。 ブロックチェーン技術の活用余地を拡大するにあたっては、ブロックチェー
エンジニアを指導する立場の人こそ読んでほしい、新卒エンジニアが1年間で上司に感じた５つのこと - Qiita
（追記 2017/5/10） だいぶ放置していた形になってしまい申し訳御座いません。 僕自身ここまでの反響が（炎上が？笑）起こったことに驚いております。 賛同してくださった方・批判してくださった方、どちらも最後まで記事を読んでいただき、コメントまでしていただいたことに感謝でいっぱいです！ 自身の考え方としても勉強になりますし、何よりみなさんがこれだけ真剣になっていることが僕自身はとても嬉しい限りです。本当にありがとうございます。 前書き エンジニアとして1年経ち、振り返ってみると、業務中にわからないことがあるたびに調べ、 Qiita (記事投稿者の皆様方) には大変お世話になりました。ありがとうございます。（今頃になって自分は登録しましたが笑） 社会人1年目って人生１回きりしかありません。自分も2年目となり指導する側になる身として、 1年目で抱いていた心をいつまでも忘れないために、これを残
Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
はじめに Pythonでデータ分析を扱う上で必須となる、Pandasでのデータ操作方法の 初歩についてまとめました。 ついつい忘れてしまう重要文法から、ちょっとしたTipsなどを盛り込んでいます。 こんな人にオススメ → Pandasを初めて触ってみたい！ → Rが使えることをPythonでもやってみてーなー → Pandasの文法覚えきれねー どっかに一覧があれば便利なのに... → そもそもPythonでデータハンドリングってどれくらいできるものなのさ こちらも合わせてどうぞ ◆Pandasでデータ操作：Pandas_plyを使う http://qiita.com/hik0107/items/3dd260d9939a5e61c4f6 データを作ってみよう import pandas as pd df_sample =\ pd.DataFrame([["day1","day2","day
トランプ氏のツイートを機械学習し、為替の予測をしてみた。〜GCP ML系使い倒し〜 - Qiita
GCPのML系機能を使いまくりたい・・という時にちょうど良い題材があったのでやってみました。GCPは機械学習を行う上で必要なデータ取得、preprocessing、学習と予測まで、フルマネージドな環境が揃っています。今回はその中で以下を使用しました。 ML Engine Dataflow BigQuery Natural Language API Datalab コードは全てDatalabで実行しました。開発環境を整える必要もなく、インタラクティブに結果を見られるのでGCPのML系を触るときは特におすすめです。 概要 色々発言が注目されるトランプ氏ですが、市場への影響はどれ位でしょうか？ツイートの後と通常(ランダムに時間帯を選択)でUSDJPYの価格変動がどう違うか比較します。 ランダムな日時 ツイート後 横軸は分、縦軸は変動(円)です。きちんと分散をみていませんが、ツイート後10分は荒れ
ディープラーニングを用いたエロ画像の収集と自動化 - Qiita
はじめに エロ画像は最高です。 エロ画像さえあれば、誰でも自由にエッチなことができます。たとえ彼女がいないブサメンであっても、一人で性的に興奮することができます。そこに確かな満足を覚えて、幸せに浸ることができます。どんな嗜好も思いのままです。 故に我々人類にとって、エロ画像を集めることは、フンコロガシが糞を転がすのと同じように、種としての習性と称しても過言ではない行いなのではないかと思います。 しかしながら、我々は霊長類の長たる生き物です。かれこれ数万年に渡って同じように糞を転がし続けているフンコロガシと同じではいけません。より効率的に、より意欲的にエロ画像を収集してこその人類です。 ただ、そうは言ってもエロ画像の収集は非常に大変です。様々なサイトを巡り、十分に吟味した上で、フィッティングのあった品々を、確たるスキームに合わせて収集、構造化してゆく必要があるのです。日によって必要な一枚が異
Twitter感情分析で株価予測の論文を検証したら約70%の精度で上下予測できた - Qiita
どうも、オリィ研究所 (http://orylab.com/) のryo_gridこと神林です。 今回はTwitter感情分析で株価予測の論文「Twitter mood predicts the stock market」を検証してみました。 追記: コメント欄にテクニカルによる予測とアンサンブルして約70%の精度で予測できたことについて記述しています。 追記２: コメント欄に始値で予測した場合について記述しています 検証対象 "Twitter mood predicts the stock market" https://arxiv.org/pdf/1010.3003.pdf 上記論文を日本語で解説した記事は以下。 [第三回論文速報会] Twitterの感情分析から株価の予報は可能か？ http://networkpaper.blogspot.jp/2012/04/twitter.htm
データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学 - Qiita
データサイエンス、データ分析、機械学習の専門書の前書きには「大学初年度の数学」≒微分積分と線形代数を前提としているものが多い。 それならば大学に行っている人はほとんど履修しているはずなのだが、その専門書を読むと全然歯が立たない事が多い。 かといって微分積分や線形代数のテキストを開くと、これが機械学習やデータ分析のどこに役立つのか全然分からず、途方に暮れる。 データの変化を捉えるから微分 変化を結果にまとめるから積分 多変量を扱いやすくするための線形代数 なのだがそんなお題目ではどうにもこうにも…… そんなときには下記の 『統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)』 がいい。1冊で微分積分と線形代数の内容が入っている。また、それらが統計学にどうつながっているか、統計学のどこでどう使われているかが明示されている。「統計学のための」なので必ずしも機械学習やデータ分析向けではない
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Ubuntuの使い勝手をできるだけMacに近づける - Qiita
