アクセス解析担当が必ずやってるGoogleAnalytics設定のまとめ【2018年版】 - Qiita
この記事について 「GoogleAnalyticsの設定、どうしたらいいんだっけ...」と迷ったときのためのレファレンスです。 新規のサイトを立ち上げる時・GAの再設計がしたくなった時に参照してください。 のちのちアクセス解析しつつ改善していくために、できるだけ汎用的にデータを拾っておく 可能な限り、非コーダーができる作業で完結させる というのをテーマにまとめました。 STEP 0: GTM・GAのアカウントを取得 Googleのアカウントがあれば、驚くほど簡単に取得できます。 GoogleAnalyticsのアカウントを作る GoogleTagManagerのアカウントを作る 基本的には、GoogleTagManager（以下、GTM）経由でGoogleAnalytics（以下、GA）を導入します。GTMの使い勝手がよいのはもちろん、GAをカスタマイズしたくなったときに、コーダーの手を借
コンテナ・デザイン・パターンの論文要約 - Qiita
Brendan Burns, David Oppenheimerらの論文「Design patterns for container-based distributed systems」を読んで、コンテナを活用したシステム設計や開発に、とても有用と感じたので、図を中心にした要約にしてみた。 要約内容に誤りや理解不足な部分もあると思うので、原文も参照していただきたい。また、自身の理解のために、論文中に無い図を加えた点、独自の注釈も加えている。 背景 コンテナ化されたソフトウェアコンポーネントから構築されたマイクロサービスアーキテクチャの人気が高まり、分散システム開発においても同様の革命が起っている。 コンテナの境界の壁は、分散システムの基本的なオブジェクトの境界に適している。そこで、コンテナを活用して、コードの低レベルの詳細を抽象化し、アプリケーションやアルゴリズムに共通する高レベルのパター
一番分かりやすい OAuth の説明 - Qiita
はじめに 過去三年間、技術者ではない方々に OAuth（オーオース）の説明を繰り返してきました※1,※2。その結果、OAuth をかなり分かりやすく説明することができるようになりました。この記事では、その説明手順をご紹介します。 ※1：Authlete 社の創業者として資金調達のため投資家巡りをしていました（TechCrunch Japan：『APIエコノミー立ち上がりのカギ、OAuth技術のAUTHLETEが500 Startups Japanらから1.4億円を調達』）。Authlete アカウント登録はこちら！ ※2：そして２回目の資金調達！→『AUTHLETE 凸版・NTTドコモベンチャーズ・MTIからプレシリーズA資金調達』(2018 年 2 月 15 日発表) 説明手順 （１）ユーザーのデータがあります。 （２）ユーザーのデータを管理するサーバーがあります。これを『リソースサーバ
GitHub に AWS キーペアを上げると抜かれるってほんと？？？試してみよー！ - Qiita
🤔 前書き 稀によくある 、AWS を不正利用されちゃう話、 AWSで不正利用され80000ドルの請求が来た話 - Qiita 初心者がAWSでミスって不正利用されて$6,000請求、泣きそうになったお話。 - Qiita AWSが不正利用され300万円の請求が届いてから免除までの一部始終 - Qiita ブコメ等で GitHub にはアクセスキーを検索するBOTが常に動いていて、公開するとすぐに抜かれて不正利用される 的なコメントがつくのを何度か目にしたのですが、 本当にそんな BOT が動いているの？ どのくらいの時間でキーを抜かれて、不正利用が始まるの？ というのが気になったので、検証してみました。 GitHub にそれっぽいパブリックリポジトリを作成、権限が一つもついてない AWS のアクセスキー＆シークレットアクセスキーをうっかり公開、外部から利用されるまでの時間を計測します。
中学生エンジニアについて、知っておきたい10の事実 - Qiita
あんはると申します！ 中学生エンジニアのみなさん(私も含め)にアンケートをとって、プログラミングに興味を持ったきっかけやどんなことをしているのかを調査してみました。 中学生エンジニア同士で情報共有をしたい プログラミングをし始めてから、同じ中学生でプログラミングしてる人はどんなことをしているのか、ということが気になりました。また、中学生エンジニア同士で活動を報告しあったり、情報を共有したいという気持ちもありました。なにか寂しい感じもあったので。 そんなきっかけで、初めて仲良くなった中学生エンジニアである同じTech::Camp受講生のぜんぼーくんと一緒に「中学生エンジニアの集い」というSlackMattermost グループを作りました。 *Slackは利用規約より、16歳未満は使えないそうなので中学生エンジニアの集いは Mattermostというサービスに移行しました。 ちなみに、Mat
今さらProtocol Buffersと、手に馴染む道具の話 - Qiita
Protocol Buffersは別に新しい技術ではない。同時にそれは、未だ知られざる、未だに可能性を秘めた先端のソフトウェア技術基盤である。 新しくないのは事実で、GoogleがProtocol Buffersをオープンソース化したのは2008年のことだし、オープンソース化前に社内で使われ出したのは更に昔に遡るだろう。たぶん。 デザイン的にもJSON対応は後付けで、将来JSONが隆盛を極めることなんか全然想定していなかったのが透けて見えて古くさい。 しかし、同時にどうも情報に聡い人であってもなかなかその真価を実感し得ておらず、ある意味で未知の技術であるらしい。ならば、Protobuf (Protocol Buffersの略)を解説した文書は幾多あれども、それに1を加えるのもやぶさかではない。 Protocol Buffersとは Protobufはスキーマ言語だ! 一般的にはProtob
GCP移行でハマった10件総まとめ(GAE Rails+Postgres編) - Qiita
はじめに Google Cloud Next '17で発表されたGCPの大きな改良によって、GCPで利用できるプロダクトの幅が広がりました。注目すべきは以下の2点です： Cloud SQLでPostgreSQLのサポート GAE(GoogleAppEngine) Flexible EnvironmentによるRuby, Node.js, .NETのサポート 従来からGCPでは、MySQL+(Python|Java|PHP|Go)という構成のアプリが動かせましたが、これに加えて上述の様々なアプリが動作するようになりました。 私達のチームではRails+Postgresでアプリを開発していたのですが、この変更によってGCPでやっていく機運が高まり移行しました。しかし出たての機能ということもありドキュメントが手薄で、ハマりどころが多かったのも事実。そこで、ハマったところをまとめて共有します。 ハ
Ruby高速化のためのベンチマークツール benchmark_driver.gem - Qiita
この記事はRuby Advent Calendar 2017 17日目の記事です。 benchmark_driver.gem とは Rubyの処理系を高速化していく上で重要な計測環境を改善するため、Ruby本体のリポジトリにあるbenchmark/driver.rbの後継として作られたベンチマークツールです。普通にRubyのスクリプトのパフォーマンスを比較するのにも使えます。 また、このgemはRuby Association開発助成金2017に採択されたプロジェクトとして開発されています。 何が便利なのか Procの起動を行なわない精度の良い計測ができる 皆さんがベンチマークによく使うのは、標準ライブラリの benchmark.rb か、見易い比較結果を得られる benchmark-ips.gem 等でしょう。 benchmark-ips.gem でよく使われるインターフェースや ben
CTOのやるべきことは何なのか？（翻訳と考察） - Qiita
【背景】 この記事はQuoraの「What does a CTO do?」という質問に対するAmr-Awadallah氏のよくまとまった回答の翻訳です（本人から許可取得済）。 私はMAMORIO株式会社でCTOをしているのですが、最近自分の仕事が何なのかよく分からなくなってきたことがこの記事を書こうと思ったきっかけです。 私はこの記事でいう所の「雑草CTO」であり、たまたま会社の初期に私以外に適任者がいなかったので成り行きで就任し現在に至ります。 そして、人数もプレッシャーも少ない総初期は来た玉は打つの姿勢でコーディングから渉外まで何でもこなしていましたが、メンバーが増え、それよりも早いペースでユーザーと仕事が増えてくると、自分の職務を定義しやることとやらないことをはっきり分ける必要が出てきます。 この翻訳が同じような状況にあるCTOの助けになればと思いますし、誤訳等があったら指摘してくだ
SDN 温故知新 - Qiita
SDN は Software Defined Networking の略称で、ネットワークをソフトウェアで定義するもの全般を指す概念です。これだけだと本当に幅広い意味に取れるので、スイッチに SSH で入ってコマンドを叩くプログラムも SDN だし、そうなると当然 TeraTerm マクロでスイッチの設定するものも SDN です、と言い張れるわけですが、この記事では OpenFlow プロトコルの登場から現在までのネットワーク周りのソフトウェアを中心とした話題を取り上げます。 OpenFlow OpenFlow は 2008 年にスタンフォード大学の学生の研究から生まれたもので、従来のコントロールプレーンとデータプレーンを同じ物理スイッチ上で動作させていたモデルから、コントロールプレーンを切り出し、このコントロールプレーンを実装したコントローラからデータプレーンを提供する複数のスイッチを集
Terraform職人入門: 日々の運用で学んだ知見を淡々とまとめる - Qiita
はじめに この記事は CrowdWorks Advent Calendar 2017 の8日目の記事です。 Terraform職人の @minamijoyo です。Infrastructure as Codeしてますか？ インフラのコード管理に Terraform を使い始めて2年ちょっと、本番環境で運用していると日々色んな学びがあるので、Terraformやってみた系の入門記事では語られない、現場の運用ノウハウ的なものを共有してみようかと思います。 Terraformを使い始めた or 使っている人が、こんなときどうするの？っていうときに参考になれば幸いです。 書き始めたら超長文になりました。概要は以下のとおりです。 公式ドキュメントを読もう tfファイルを書く技術 インデントを揃える 組み込み関数に親しむ lifecycleブロックを使う リソースの差分を無視する リソース再生成のとき
Google Homeで受付システム作ってみた - Qiita
Google Homeで受付システムを作ってみました。 東京の本社にはiPadを使った受付システムがあるのですが、大阪支店は諸事情により導入が遅れています。。。 今回は、スプレッドシートに来訪者情報を記録し、その情報を検知するとSlackに通知が行くようにしました。 現状 大阪支店は紙とペンと呼び鈴の超アナログ仕様ですｗ これに会社名と名前を記入して呼び鈴を鳴らすと奥から社員がやってきて対応しています。 完成動画 Google Homeで受付システムを作ってみた。 #GoogleHome #Slack #Googleアシスタント pic.twitter.com/O0bFoIuBCx — がおまる@HoloLens研究者 (@gaomar) 2017年12月6日 構成図 構成はIFTTTでスプレッドシートに来訪者を記録し、値が変更されたことをトリガーにして Slackに通知を投げています。
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
trdsqlというコマンドラインツールを作った - Qiita
trdsqlというコマンドラインツールを作りました。 Goで作ってます。 githubの trdsqlからダウンロード出来ます。 またLinux/Windows/macOSのバイナリもあります。 以下は、古くなっている内容もいくつかあります。 最新版に対応した、より詳細な内容は trdsql 目次 | Noboru Saito's page を参照して下さい。 これは何？ 簡単に言えばCSV(TSV含む)やLTSVに対してSQLを実行できるツールです。 同様のツールが q や textql 等いくつかあります。 trdsqlはPostgreSQLドライバとMySQLドライバを含んでいて実際にDBに接続することでSQLite以上の機能を使用できるようにしています。 PostgreSQLやMySQLの構文が使えるだけではなく、CSVファイルと実テーブルでJOINしたり、CSVファイルからテーブ
DB（ドイツ鉄道）オープンデータハッカソンに参加してきました - Qiita
2017年5月12日（金）から13日(土)にかけて開催されたDB（ドイツ鉄道）オープンデータハッカソンに参加してきました。友人であるドイツ人の大学教授から、4月末に「こんなイベントがあるんだけど来ない？」と誘われて、反射的に「行く！」と答えてしまったのですが、あれ？もう2週間しかないじゃん、しかも場所がベルリンってドイツじゃん、ってなって、でも、行ってしまいました。学生も、場所のことを隠して「面白そうなハッカソンがあるんだけど一緒に行かない？」って誘ったんですが、さすがにバレちゃいました。 今回のハッカソンはJR東日本がパートナー？ Webページに大きく、E5系新幹線とドイツのICEが手を繋いでいる絵が出ていますね。実は今回のハッカソンの目玉として、JR東日本がパートナーとして参加しているのです。だからドイツ人の先生も私を誘ってくれたのですね。JR東日本はDBと技術提携をしており、それが今
Rubyist が pyenv を使うときに知っておいてほしいこと - Qiita
はじめに 機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python には pyenv に否定的な意見が多いんですよね。 私は pyenv を使っていますし、便利だと思っています。また、 Ruby は殆ど使わないのですが、RubyとPythonのツールスタックの違いについても調べました。 (参考: gem, bundler と pip, venv の比較) その視点から、 Rubyユーザーが自分でpyenvの使い方を自分で決める上で知っておいた方が良いだろうなと思う Ruby と Python の環境の違いをまとめてみます。 tl;dr 丁寧に解説しても、「Python使うにはこんな長い記事を読まないといけないの」とすぐに否
新規アプリケーションへの深層学習適用のベストプラクティス - Qiita
どのようにサービスにディープラーニングを適用すればいいか、ベストプラクティスがまとまっていた論文があったので、訳してみました。 元論文 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.01568.pdf アブスト このレポートは、特定のドメインのエキスパートだがディープラーニングに詳しくない人向け ディープラーニングを試してみたいと思っている初心者のための経験的なアドバイス フェイズを分割することで、マネージメントしやすくすることを薦めている 各フェイズごとに、新規学習者へのおススメと知見を含んでいる イントロダクション ディープラーニングの研究してるから、ディープラーニングのアプリケーショ
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
外国人が語る：英語でクラスやメソッド等の名付け方 - Qiita
アメリカ人です。 Hello 👋 この記事の目的 多くの日本人は自分の英語力には自信がないではないでしょうか。残念ながら「英語がわからん」、「英語が全然できない」という声をしょっちゅう聞いています。でも、今まで英語ができて意味がちゃんと伝わる何人かの日本人に会ったがあります。完璧な英語ではないけど(外国人も英語でミスる時もある...)、がんばって話そうとするので充分仕事ができる人たち。そういうがんばる姿勢はオープンソースのプログラムや英語圏のプログラムに手を出すためには一番大事なことだと思います（外国人側もすごく助かります）。日本の文化では「私はできる！」と自慢することは少ない中、この記事を通して、流暢に話せなくても自分のプログラミングの命名の仕方にはちょっとだけでも自信を持たせたいなと思います。完璧じゃなくていいです。Let's go! 合わせて読んでいただきたい 【日本人エンジニア必
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
