信用できる社内 Wiki をつくるために守ってほしい、たったひとつのルール - 無印吉澤
このページについて この記事は、以前書いた「社内Wikiに情報を書くときに守ってほしい、たったひとつのルール」の続編です。前回は、個々のページをどう書くべきかという話をしましたが、今回は社内 Wiki 全体を信用できるものにする方法について考えます。 muziyoshiz.hatenablog.com 想定する環境 この記事は、ソフトウェア開発プロジェクトに関する Wiki が社内にあって、そこに各人がドキュメント（仕様書や手順書など）を書けるようになっている環境を想定しています。 私自身、ソフトウェア開発のときしか Wiki を使わないので、具体例もそのような環境に寄っています。ただ、ある程度は社内 Wiki 全般に通じる話かと思います。 ルール：「更新され続ける」ページと「更新されない」ページをはっきり分ける ここ1年ほど社内プロジェクトをいくつか渡り歩いていたのですが、個人的には、こ
GNU social (OStatus) 自体の仕様に関する情報源まとめ - 無印吉澤
（上のロゴは、何故か スペイン語版の Wikipedia にだけあった。本当に公式のロゴ？） はじめに Mastodon 大人気ですね。 僕もとりあえず mstdn.jp と pawoo.net にアカウントを取ってお互いにフォローし、どれくらいの時間差でトゥートが伝達されるのか観察したり、GitHub に公開されているソースコードを少し読んだりしました。 「Mastodon は分散型だ」とか「GNU social と互換性がある」という話を聞いて、一体どんなプロトコルなんだろう……と気になって少し調べたのですが、GNU Social 自体がかなり古いものらしく、ドキュメントを探すのにも苦労しました。 そこで、自分で探した範囲で、原典に近いと思われるドキュメントのリンク集を作っておきます。新しい情報が見つかったら、随時更新します。 プロトコル同士の関係 以下のドキュメントに書かれている、O
機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
Ansible Meetup in Tokyo 2015.09レポート 〜Ansible 2.0の機能紹介、Ansible 2.0で組むKubernetesクラスタなど - 無印吉澤
イベント名: Ansible Meetup in Tokyo 2015.09 開催日時: 2015-09-14(月) 会場: 日経ビル6F 日経カンファレンスルーム（大手町） Webサイト: Ansible Meetup in Tokyo 2015.09 - connpass 最近、Ansibleを業務で使い始めて色々調べていたところに、ちょうどAnsible Meetupが開催されたので参加してきました。去年も9月に開催されていて、2回目みたいですね。 今回の目玉は、僕も参考にさせて頂いた「入門Ansible」著者の若山史郎さん（@r_rudi）による、Ansible 2.0の新機能・変更点紹介でした。Ansible 2.0についての情報をコンパクトにまとめて紹介してくれて勉強になったので、僕のように2.0系の予備知識ゼロの人にはスライド資料（と以下のメモ）をおすすめしたいと思います。あ
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