Microsoft Flowは、フローチャートを作成するようなビジュアルな設定画面を用いて、インターネット上のさまざまなサービスを簡単に連係させていくことができるツールです。 簡単な例では、Office 365のOutlookに自分宛のメールが来たら、電話サービスのTwillioで特定の電話番号にテキストメッセージを送る、といった設定ができます。もちろん3つでも4つでも多数のサービスの連係を続けて設定可能。

いい記事に感化されて僕も何か書きたくなった。 GolangでAPI Clientを実装する | SOTA GolangでAPI Clientを実装する 特定のAPIを利用するコマンドラインツールやサービスを書く場合はClientパッケージ（SDKと呼ばれることも多いが本記事ではClientと呼ぶ）を使うこ... http://deeeet.com/writing/2016/11/01/go-api-client/ この先、JSON REST API のエンドポイントに対して Golang の struct を用意していく訳だけど、ここが一番かったるい作業で一番手を抜きたい所だと思います。そこで便利なのが JSON-to-Go です。 JSON-to-Go: Convert JSON to Go instantly JSON-to-Go Convert JSON to Go struct T

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 技術系の文章を書く際、「ここを気をつけているだけである程度読みやすい文章となる」といったポイントをいくつかご紹介したいと思います。 はじめてQiitaに投稿する人や、そうではないにしても、文章の品質を気にされるかたの助けになればと思います。 文章外のコンテンツ編 サンプルコードはできるだけ豊富に用意しましょう。 Qiita記事は、いわばドキュメントなので、文章が重要であることは当然です。 しかし、わかりやすさで言えば、エンジニアではコマンドやソースコードのほうがわかりやすい場合も多々あります。 不要であればどちらかを読み飛ばすことも可能

特定のAPIを利用するコマンドラインツールやサービスを書く場合はClientパッケージ（SDKと呼ばれることも多いが本記事ではClientと呼ぶ）を使うことが多いと思う．広く使われているサービスのAPIであれば大抵はオフィシャルにClientパッケージが提供されている．例えば以下のようなものが挙げられる． https://github.com/aws/aws-sdk-go https://github.com/Azure/azure-sdk-for-go https://github.com/PagerDuty/go-pagerduty https://github.com/hashicorp/atlas-go 特別使いにくい場合を除けば再実装は避けオフィシャルに提供されているものを使ってしまえばよいと思う（まともなものなら互換性などをちゃんと考慮してくれるはずなので）．一方で小さなサービ

GetWild駆動開発。 GetWildやTM NETWORKにちなんだ何かを駆動に開発していきましょう。 "Hello World"の代わりに、"Get Wild"を出力するも良し。 大事なのはハートです。 アスファルト タイヤをきりつけながら 暗闇走り抜ける 気持ちでカレンダーを埋めていくことです。 コツとして、関数名やメソッド名はGetWildAndToughを使いましょう。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「達人に学ぶDB設計」、「SQLアンチパターン」を読んだのでDB設計をする流れとその過程でのチェックポイントをまとめてみました。 今回は本に載っているものの中でも特に重要そうな部分に絞ってみました。 さらに詳しいことを知りたい方は本を購入してみてください。個人的には達人に学ぶDB設計徹底指南書のほうがおすすめです。こちらだけあれば十分だと思います。 DB設計には大きく分けて論理設計と物理設計の二つがありますが、今回はアプリケーション開発でメインとなる論理設計の部分に焦点をあてて説明をします。 一番最後にチェックポイントだけをま

「採用note」 働く人や組織、プロジェクト、プロダクトなどにフォーカスし、インタビューやレポートを通じてLINEヤフーの魅力をお伝えしています。

今年、機械学習の本を少なくとも一度は手にした人は多いのではないでしょうか。 数ページめくっていると、数式のオンパレードで、「うっ」てなって、静かに本を閉じてから数ヶ月。 すでに本棚の肥やしになっていたりしませんか？ それは私です。これはイカンと思って 機械学習の本を理解するための高校数学のおさらいをしようよ！で、作りました。 誰が書くの？ すでに、おさらいが終わった人、 これを機会におさらいを始めてみようと思った人、 おさらいする必要もなく理解している人、 一緒にこのアドベントカレンダーを作りませんか？ 何を書いたらいいの？ 得意な分野の説明をわかりやすく説明、三角関数とか行列とか統計とか・・・ 自分の勉強法の紹介 オススメの書籍やオススメ記事やオススメ勉強法の紹介 などなど 来年はもっと理解出来た状態で、機械学習と向き合う年にしましょう！