バックエンドに興味を持つ学生にオススメするクラウド系メインのリンク10選 - y-ohgi's blog
概要 学生氏に適当なことを言い過ぎ反省しているので、バックエンドのいま覚えてる良かった記事の共有です。 まっさきにみるやつ Web 系エンジニアの学習ロードマップです。 とりあえずこのロードマップにのってる"紫のチェックマーク"がついたものを順番にこなしていけば良いとおもいます。backend のロードマップを紹介しましたが他にもfrontend やdevops などもあります。しかも毎年更新してくれます。 この記事はこのロードマップ以上の情報は提供できません。おわり。 roadmap.sh その他 エンジニアリングについては雑に調べると歴戦のエンジニア各位が紹介してくださってるので、クラウド系をメインに紹介します。 一般的なやつ タイトルママ。 バックエンドというよりエンジニアリング全般。 japan.googleblog.com 技術記事に特化したキュレーションサービスです。 追いたい
フロントエンドエンジニア御用達の MDN web docs を網羅した
このリストは何？ MDN web docs を、あたかも書籍の目次かのごとく整理しなおしたものです。それぞれ MDN web docs の記事へリンクしています。 なぜこれが必要になったかというと、人材市場でフロントエンドエンジニアが少なすぎる現状をどうにかするべく教育体制を整えるところから考え始めたのですが、それならまずは日頃お世話になっている MDN web docs を教材として扱いたいなと思ったからです。慣れてきてもよく参照するし「アレどこだっけなぁ？」を軽減もしやすいかなって。 MDN web docs は内容そのものはかなり充実しているものの、リンクがあらゆる方向に張り巡らせられており ある一定の流れに沿って読む ということが少々難しい側面もあります。特に初学者にとっては、迷子になりやすいかもしれません。 ですので、初学者でも学習しやすいように MDN web docs 全体の
2013年、開発者が注目すべき10のスキル
2012年の初めに、筆者は開発業界で勢いを増しつつある技術に関する記事を書いた。1年近くたって振り返ってみると、2012年の流行のいくつかがあまりにも早く進んだことに驚く。もちろん、モバイル開発が重要になることは予想されていた。しかし、タブレットの成長、特に「Android」タブレットの急速な伸びが、この市場を新たな高みに導いた。本記事では、そのことを振り返りながら2013年に目を向ける。 頻繁にアップデートされるモバイルデバイス（特に「iOS」デバイス）と、「Chrome」と「Firefox」の短いリリースサイクルのおかげで、HTML5が多くのほかの方法を押しのけて、非常に重要な技術になった。ウェブ開発の世界は、次の2つに分割されている。 Javaと.NETをバックエンドで動かし、通信にSOAPを用いるエンタープライズ市場 PHP、Ruby、Pythonをバックエンドで動かし、軽量なRE
vim/vi 実用レベルのリファレンス -PG's PocketArms
[A＋B]は同時に押下。 [A・B]はAに続いてBを押下。 この例は、CTRLとwを同時に押下、CTRL-wを離してjを押下。 (但しCTRL+w・jは「j」をCTRLを押したままでもOKなようだ)
XHTML1.0とHTML5の違いをスタバのページで紹介 (1/6)
「HTML5タグの誤用で恥をかいた」「分厚い仕様書は読み切れない」コーダー＆デザイナーのためのコーディングガイド。最終草案に対応したほか、商用サイトを意識したコーディング例を新たに書き下ろし。HTML5マークアップへ移行するために必要な知識を効率よく学べる1冊です。ネットで話題の「HTML5カルタ」付き! HTML5マークアップ 現場で使える最短攻略ガイド 定価：2,808円 （本体2,600円）／形態：B5変 (240ページ) ISBN：978-4-04-866070-9 HTML5と従来のHTML4.01やXHTML1.0との違いは、既存のサイトをHTML5化してみると理解しやすいでしょう。今回は、実在するWebサイトをHTML5に（勝手に）リニューアルしながら、HTML 4.01やXHTML 1.0との違いを解説します。ソースコードだけをリニューアルすることは実務ではあまりないと思い
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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