Meguro.es #2 でのLT発表資料 http://meguroes.connpass.com/event/25018/Read less
Closure Compiler Updates for ES6
Meguro.es #2 でのLT発表資料 http://meguroes.connpass.com/event/25018/Read less
ngx_mrubyがHomebrewで超簡単にインストールできるようになった - 人間とウェブの未来
タイトルの通りなのですが、つい先日Homebrewでngx_mrubyがインストールできるようになりました。 github.com うおお、なるほど超便利と思って手元で試すと、mrbgemで使うライブラリのリンクまわりでコケていてビルドできませんでした。 そこで、必殺の「Hi, I'm ngx_mruby author.」PRによってバグ修正を最速でマージしていただき、無事ビルドできるようになりました事をここにお知らせします。 github.com 実際、ngx_mrubyをちょっと検証してみようかな、という用途でめちゃくちゃ便利で、以下のようにするだけであっという間にMac上でngx_mrubyを組み込んだnginxが動くようになります。 brew tap homebrew/nginx brew install nginx-full --with-mruby-module または、最新の
State Chart
This sample creates a state chart to story-board an online shopping experience. The text is editable for both the nodes and the links. The user can draw as many links from one node to another node as desired, and the links can be reshaped or deleted when selected. Double-clicking in the background of the diagram creates a new node. The mouse wheel is set to zoom in and out instead of scroll. This
Name Constraints を使った独自CAの運用手順
ウェブブラウザが新機能をHTTPSでしか有効にしないことが多くなってきたので、開発環境でもHTTPSを使いたい。でも、開発環境用にサーバ証明書を買うのは手間。Let's Encryptも運用がめんどくさいとか、社内からしかアクセスできないサーバへの証明書発行が難しいとかいろいろあるし…ってそこでName Constraintsを使った独自CAですよ奥さん。 Name Constraints が何であるかについては、以前オレオレ認証局の適切な運用とName Constraintsに書いたとおり。 本稿では、Name Constraintsを使うCAの運用手順を説明する。 1. CA鍵と証明書の作成 1.1. CAの秘密鍵を作成 % openssl genrsa -out ca.key 2048 1.2. openssl.cnfにCA証明書に設定する属性を指定するセクションを追記 [priva
Cornelius
<script type="text/javascript"> var data = [ [1973,1000,750,300,400,70,20], [1268,549,336,221,122,115], [1892,1282,250,32,18], [1832,379,254,314], [1171,256,120], [2533,340] ], // The initial date is the date displayed // in the first column of the first row initialDate = new Date(2012, 0), // DOM Element where the Cohort Chart will be inserted container = document.getElementById('main-example');
Plotly
plotly.js abstracts the types of statistical and scientific charts that you would find in packages like matplotlib, ggplot2, or MATLAB. d3.json('https://plotly.com/~DanielCarrera/13.json', function(figure){ var trace = { x: figure.data[0].x, y: figure.data[0].y, z: figure.data[0].z, type: 'contour', autocolorscale: false, colorscale: [[0,"rgb( 0, 0, 0)"],[0.3,"rgb(230, 0, 0)"],[0.6,"rgb(255,210, 0
Gulpを使ったSVGスプライトのアイコンシステムとワークフローの作り方
SVGスプライトって、なんか複雑なイメージがありませんか？ 僕はそうでした。なんか、面倒くさそう。。。どこから始めて良いかわからない。。。といった感じでずっと手をつけられずにいました。 でも、今回やってみて思ったんですが、一度ワークフローを確立してしまえばアイコン管理がかなり便利になります。CSSスプライトの時よりも管理が楽になりますし、表示サイズや今後の高解像度対応を気にしなくて良くなるのも嬉しいですね。 SVGスプライトについての英語のリソースはあるのですが、説明が多く、とっつきにくいものも多い印象なので、ここではできるだけシンプルに必要なことだけをまとめてみたいと思います。 では、SVGスプライト・アイコンシステムのGulpを使ったワークフローの構築、始めましょう！ 目次 達成したいこと デモページ SVGスプライトの仕組み ブラウザサポート 用意するもの 導入ステップ 最後に 達成
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
タイプキャスト付のattr_accessorを作った - Qiita
車輪の再発明感が凄いというか、active_attrを使っとけばいいのでは、という説があるのだが、attr_accessorにタイプキャスト機能を追加したgemを作ってみました。 joker1007/attr_typecastable 前に書いた Ruby - ActiveModelを活用するための属性定義拡張系gemについて - Qiita というネタで紹介してるgemは基本的にこの機能を持ってます。 ただ、色々と余計なことやり過ぎてて細かく調整しようとした時に、ソースが読みにくい。 今更新しいgemとして作る程のものでもないんですが、コードベースが軽量で機能を限定したものを自前で用意しておいた方が、自分としては楽だろうと思ったのでgemにしてみました。 多分、active_attr, virtus, attrio等と比べてコードベースはめっちゃ小さくなってます。 その他のgemは色々と
ドワンゴがデータ分析ツールとしてTableauを活用する理由【効率化・深掘り・即時共有】 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、きょうへいです！ 僕は普段マーケティング担当として、LIGブログのPVなどはもちろん、Google AdWordsやFacebook広告の運用など、たくさんの数値データを追いかけています。 そして多くのマーケティング担当者にとって課題となっているのが、「たくさんのデータを追いかけること」そして「それを社内で共有すること」ではないでしょうか。 だからこそ、「Tableau」のような“ビッグデータを簡単にグラフなどにビジュアライズするBIツール”を活用し、素早く簡単に必要なデータを共有できるようになればと考えています。 ただし、新しいシステムの導入は、当然ながら社内の体制整備や教育フローの確立といったさまざまな課題を伴うものです。 そこで本日は、2015年よりTableauを実際に導入・活用されている株式会社ドワンゴの開発本部のお二人に、いろいろお話を伺いたいと思います。 人物紹介
CHEESE STAND（チーズスタンド）
新鮮で出来たてならではの フレッシュチーズを 「街に出来たてのチーズを」をコンセプトにオープン。美味しいチーズを毎日手作りしています。保存料などの添加物は一切不使用。新鮮なチーズの美味しさを、日常の食卓にお届けします。 With the concept of "Fresh cheese for the neighborhood", we proudly make fresh cheese everyday. Enjoy the delicious taste of hand-crafted and entirely additive-free cheese made to enjoy daily. 家で出来たてのチーズを CHEESE STAND のフレッシュチーズをご家庭でも。毎日手作りでフレッシュチーズを製造しているので、製造から24時間以内にお届けできます。 Enjoy CHEESE
BigQuery の新機能リリースの気配を感じる方法 - Qiita
概要 https://www.googleapis.com/discovery/v1/apis/bigquery/v2/rest っていう API がありまして、これをいつも見てれば、差分で新機能の気配がわかりますよ。という話です。 API の中身 URL を叩くと、ゴリっと BigQuery API の Spec を表す JSON が返ってきます JSON だと読みにくいので、下のようなワンライナーで YAML に変えて読んでます curl https://www.googleapis.com/discovery/v1/apis/bigquery/v2/rest | ruby -r json -r yaml -e 'puts JSON.parse(STDIN.read).to_yaml'
Writing Qlock - まめめも
俺の卒業制作 書き時計 pic.twitter.com/NSBi45Lj77— K / $uzuki (@BellTreeNursing) 2016, 2月 7 うわーすごいなーと思ったので、パクリ インスパイアされてみました。Ruby プログラムで書き時計。 eval(T=%(eval(%(E=27.chr;Z=32.chr;$ ><<E+"[2J";K=->q{(q-q*(1-3844.0/q.abs2)**0.5) /2};I=->f,a,b,z,t=p{(a-b).abs>(f<1?1:1-(K[a]-c=K[b]). abs)?I[f,c= (a+b)/2,b,I [f,a,c,z,t],t :''''''''''''''''''''''''''''''': ]:f<1?(x,y=b. rect;d="'."[y%2 : : ];c=z[y/2+5];c[ x+=58]=t||(
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Ruby Hash subtract method extended to work for Array and Hash values within the Hash.
TechCrunch | Startup and Technology News
【アノ方法で】卵が流れ出ない「カルボナーラトースト」を作ってみた！ | クックパッド