【クリぼっち企画】「2次元最高！」って言ってる人は本当に3次元に興味が無いの？実験してみた | オモコロ
クリスマスをぼっちで過ごす人の中には、1人なんかじゃない！二次元のアニメキャラといるから平気！という人いますよね。そんな一人でも2次元最高！なクリスマスの過ごし方をしている人は本当に3次元の女の子に興味がないのでしょうか？？そこで！本当に興味がないのか、オタクの男性3名に集まってもらって実験してみました！ こんにちは。ヨッピーです。 突然ですが皆さんはTwitterなどのSNSで、こんな呟きを見かけたことはありませんか？ ・2次元最高ｗｗｗ3次元なんて最初から要らんかったんやｗｗｗｗ ・3次元が2次元より可愛いとかありえないから ・3次元は裏切るけど、2次元は絶対に裏切らない などなど。要するに 「2次元（アニメキャラ）こそ至高であって、3次元（現実の異性）には興味ねーよ！」 って事なのですが、こういった呟きって、けっこうあちこちで見る気がします。そしてそれを見た僕は思いました。 それって
CSRFトークン インタビューズ - Qiita
VAddyとCSRFトークン VAddyは脆弱性診断を実行する際に、CSRFトークンを最新のものに更新しながら動作します。そのため「どのパラメータがCSRFトークンか？」を判断するロジックが存在しています。最近あるフレームワーク（後述）について「CSRFトークンを正しく認識できない」というバグを修正したのですが、良い機会なのでメジャーなフレームワークやCMSを中心にCSRFトークンの実装をざっと追ってみました。一覧にしても面白くないので、仮想インタビュー形式にまとめてあります。GitHub上で軽く追ったものが多いので、最新のバージョンでなかったり、解釈が間違っている箇所があるかもしれません。 それでは、どうぞ。 Ruby on Rails 金床(以下、金)「こんにちは。ようこそ。」 RoR「こんにちは」 金「相変わらずシェア高いようですね。」 RoR「はい、おかげさまで。この間はルマン24
実録!!データ構造リファクタリング -- 僕とメッセージ機能の300日戦争 - Qiita
みなさんもきっとそうだと確信いたしておりますが、プログラマというのは、どういうわけか実装のちょろまかしには頭がまわるもので、今や丁寧なコードを書く人の鏡とまで言われるワタクシも、それはそれは手抜き方法ばかりうかんだものでした。 技術的投資のいくつかは、不本意ながら技術的負債になりまして、いろいろと世間様にもご迷惑をおかけした次第です。みなさんもきっとそうだと思いますが。 この話は、そんな「誰にでもある」小さな事件のひとつです。1 この記事は CrowdWorks Advent Calendar 21 日目の記事です。 昨日は @tmknom さんの 「アプリケーションアーキテクチャに関するポエム」 でした。 設計に関するトピックは幅広く、かなり広範な知識が求められますよね！早く DDD を読まねばという気分になりました（笑）。 さて、この記事は、著者がここ１年ほど携わった簡単なデータ構造の
2万RTで好きなアニメを200万回宣伝する - 世界の果てのはてな
Twitterで親ルンバ子ルンバというようなネタ写真をツイートしたら大拡散されたので、便乗してユーザー名に好きなアニメのタイトルを追加して宣伝行為をしたという話です。 ネットメディアでの紹介許諾も求められたので、その際も作品名が各メディアに掲載されるように画策しました。 以下詳細。 発端となったツイート 信じてメンテナンスに送り出したルンバが俺の知らない間に産んだ子供と一緒に帰って来た pic.twitter.com/RD42yl5YoN— 石林グミ🍼🥣 (@__stein) 2016年12月18日 この子ルンバちゃんは実際にはメジャーなんだけど普通のメジャーの裏面にいちいちその長さに応じた宣伝が入ってて面白い pic.twitter.com/OIghu9e9wb — stein（テクノライズのBD出て） (@__stein) 2016年12月18日 両ツイートあわせて2万回以上RTさ
再現性なんてないさ（？）
（わざわざ手描きにしたのに結局著作権が危うい絵を描いている） どうもこんにちは、博士論文（仮）を提出したばかりのぴちぴちのD3、@calicolicaliです。学生最後ということで、院生しか登録できないAdvent calendarに登録させていただきました！ ʕ◔ϖ◔ʔ 「統計について」という事前コメントをしましたが、 私の専門はアルゴリズム寄りのComputational Biologyで、これまではRNA二次構造予測ソフトウェアParasoRの開発や、配列アラインメントソフトウェアLASTの開発に関わらせていただいたりしてきました。（ご興味あればぜひ！）しかしこの分野では「網羅的な遺伝子データや配列情報を扱うためには統計や機械学習が必要！」ということで、日々これらの分野の勉強をしております。 そんな私が紹介する、今年読んだ一番好きな論文はこちら(｀・ω・´)つ "Estimating
至高のDockerイメージ生成を求めて - Qiita
本稿は良いDockerイメージを良い方法でビルドすることを探求した記録である。 Supership株式会社 Advent Calendar 2016の21日目にあたる。 2019年現在は@inductor氏の改訂版を見たほうが良い。 この記事で論じた望ましいコンテナイメージの姿は2019年でも変わらない。ただし、multi-stage buildのような新しい仕組みが普及したりツールの評価が定まってきたりと、実現に用いるツールの状況が2016年からやや変化している。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメ
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