タグ

2016年3月17日のブックマーク (6件)

  • Windows 10 のテスト環境の作成方法について

    Windows 10 互換性環境の構築について Windows 10 におけるアプリケーションの互換性を検証するには、Windows 10 の環境を作成する必要があります。Windows 10 リリース直後においては、次の 2 種類の環境でアプリケーションをテストすることが推奨されます。 • アプリケーションをインストール済みの Windows 8.1 、あるいは Windows 7 より Windows 10 へアップグレードした環境。 • Windows 10 を新規インストールした環境を使って、アプリケーションをインストールした環境。 この記事では、テストするアプリケーションを除くWindows 10 環境の構築方法について説明します。Windows 10 環境を作成するには、次の 4 種類の方法があります。 Windows 8.1、あるいは Windows 7 環境を Window

    Windows 10 のテスト環境の作成方法について
  • Honyomi - Rubyで書かれたpdfの全文検索エンジン

    Honyomi HonyomiはRubyで書かれたpdfの全文検索エンジンです。大量のpdfをデータベースに登録して高速に検索することができます。 pdfリーダー、pdfビューワーといったソフトウェアを使わずにブラウザだけでpdf文書の検索や閲覧ができます。検索結果はページ単位で取得できるため目的のページをすぐに開けます。 個人の蔵書管理、社内文書データベース、リファレンスマニュアル検索などに使えます。 目次 最新情報 インストール マニュアル Webインターフェース コマンドライン デモ 読みの図書館

  • docker の実行環境を選択する - メソッド屋のブログ

    現在、様々な環境で docker が動作します。先日同僚から、「docker はいろんな環境で動作するが、どの環境で動かせばいいの?」と質問を受けました。 今、初めて docker を始める場合、どこで環境を作ればいいのか迷ってしまうほどたくさんの選択肢があります。この問いに自分なりに答えてみたいと思います。 このポストは現在(2016/3/15)のところの私の個人的な意見を書いておきたいと思います。よりよい選択があれば是非コメントいただきたいと思います。 またこの話は、私より1000倍 docker に詳しい方に共有しておいたので、彼がもっといい記事を書いてくれるかもしれません! 1. 開発環境 開発や、docker を試してみたい目的で docker を動かす環境が欲しい場合、現在はほぼ一択で、「Docker Machine」を使うと良い。Docker Machine は、docker

    docker の実行環境を選択する - メソッド屋のブログ
  • Bootstrap 3からBootstrap 4に移行する時に知っておく必要がある注意点のまとめ

    Bootstrap 4ではそのインストール方法をはじめ、グリッドの単位やレスポンシブ用のclassが変わり、そしてカードやツールチップなどの新しいコンポーネントやレイアウトにFlexboxも利用できるようになりました。 Bootstrap 3からBootstrap 4に移行する時に知っておく必要がある注意点をまとめたリストを紹介します。 How to Migrate from Bootstrap Version 3 to 4 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様に許可を得て翻訳しています。 Bootstrap 4で変わった点 Bootstrapのファイル構造 Bootstrap 4のインストール グリッドシステムのアップデート リセットは、「normalize.css」から「reboot.css」に classの変更とアップデート タイポグラフィ テー

    Bootstrap 3からBootstrap 4に移行する時に知っておく必要がある注意点のまとめ
  • PowerShellをちょっと使ってみての感想

    B! 189 0 0 0 Windows 10ではPackageManagementというツールによって アプリの管理等がPowerShellからコマンドベースで出来る様になってるので、 Macで Homebrew+ Brew-file 的な感じでやってる設定管理の様なものが出来ないかということで、 取り敢えずPowerShellで出来ないかな、と思いちょっとPowerShellを勉強中。 PowerShellを使ってみて ExecutionPlicyの設定 スタイルガイド的な bashrc的な個人設定ファイル 変数 配列、ハッシュ(辞書) 配列を""内で使う時は注意 大文字小文字の区別 コマンドヘルプの見方 Write-Output (echo)の罠 関数の引数 HOME foreachとForEach-Object コマンドを複数行に分ける if ($a -eq “aaa”) retu

    PowerShellをちょっと使ってみての感想
  • PythonのNumPyとFakerパッケージを使ってダミーデータを作成する - Qiita

    なぜダミーデータにこだわるのか 機械学習などのライブラリやツールを使う際に扱うデータはとても重要になります。データがなければ、デモを行うこともできません。実データを使うことが一番ですが、なかなか身近に求めているタイプの実データがないケースも多いと思います。最近は分析に使いやすい実データが一部の企業から公開されていますが、研究目的の使用に限られているなど、使用条件を満たせられないこともあります。 データがなければ自分で作ればいいということで、ダミーデータを自由に作れると便利です。 ダミーデータを作るにあたっては、その目的によって作り方に工夫が必要です。大きく分けると次の二つになると思います。 パフォーマンス測定としてのダミーデータ データ分析としてのダミーデータ パフォーマンス測定においては、全データ読み込み速度測定などシンプルなものであれば、データ量さえ合わせれば用件を満たすケースも多いと

    PythonのNumPyとFakerパッケージを使ってダミーデータを作成する - Qiita