海外通販でスマホを個人輸入する際の輸入消費税と関税まとめ - アンドロイドラバー
このページでは、日本から海外の販ショップサイトでスマホを購入して個人輸入する際にかかる輸入消費税や関税についてまとめ、購入時にかかる総額の計算方法などについても解説しています。 自分の欲しい端末が日本で発売されていないため、海外から取り寄せようと思っている人は参考にしてみてください。 海外の通販サイトで個人使用を目的にスマホを購入した場合は関税はかからない 商品を海外から輸入する際にまず心配になるのが、「関税」という人も多いのではないでしょうか。 関税とは、外国の商品の輸入時に商品の代金とは別にかかる税金です。関税は国外の安い商品でも税金を上乗せして商品トータルでかかるコストを上げ、価格が高い国内の商品でも売れるようにすることを目的としています。 ですが、日本に輸入する際の関税はすべての商品に適用されるわけではなく、関税がかからない商品もあります。 そしてその中に、海外の通販サイトから購入
BigQueryのクエリ課金額をslack通知する - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、データ分析部の阿部です。 Gunosyには社内警察と呼ばれる人がおり、たとえばデータ可視化の際に円グラフを使うと正しい使い方を教えてくれる、母数という言葉の使い方を正してくれる、方々がいます。 tech.gunosy.io 今回はBigQueryで課金額の高いクエリを投げると警告してくれる、課金警察というボットを作ったので紹介します。 BigQueryはクエリで使われるデータ量に対して従量的に課金されるため、クエリ毎の課金額が把握できると便利です。 Gunosyではエンジニア・非エンジニア問わず、インターン生でも自由にクエリを書いて分析できる環境となっているため、知らず知らずのうちに大胆なクエリが投げられることもあります。 そのため、課金警察でクエリ毎の課金額をSlackに通知しお互いに監視して注意しようという意図です。 どうやってやるか BigQueryにはクエリの
Replacing x86 firmware with Linux and Go [LWN.net]
Benefits for LWN subscribersThe primary benefit from subscribing to LWN is helping to keep us publishing, but, beyond that, subscribers get immediate access to all site content and access to a number of extra site features. Please sign up today! The Intel Management Engine (ME), which is a separate processor and operating system running outside of user control on most x86 systems, has long been of
7 tools for analyzing performance in Linux with bcc/BPF
Look deeply into your Linux code with these Berkeley Packet Filter (BPF) Compiler Collection (bcc) tools. A new technology has arrived in Linux that can provide sysadmins and developers with a large number of new tools and dashboards for performance analysis and troubleshooting. It's called the enhanced Berkeley Packet Filter (eBPF, or just BPF), although these enhancements weren't developed in Be
「layzr.js」でiframeの遅延ロード実装 – 激重なウィジェット表示対策
前回投稿した�『jsdo.itでアクセスの多かったUIデザインに役立つJavaScriptコード紹介』という記事では、jsdo.itというサービスのウィジェットを15個表示させることにしました。ウィジェットはJavaScriptのdocument.write()が使われていたため、15個も表示させるとページがこれでもかというくらい重くなり、投稿も半ば諦めモードになりかけました。最終的にはdocument.write()が書き出すiframeを取り出し、遅延ロードさせるという方法でなんとか乗り切りました。その辺の話を詳しく書こうと思います。 jsdo.it上のコードをページに埋め込むjsdo.it内で書いたコードは、ウィジェットとしてブログなど好きなページに埋め込むことができるようになっています。jsdo.itのそれぞれのページに設置してある「ブログに埋め込む」というボタンを押すと、ページに
Ruby on Railsのflashの使い方 - ztbuz@dev
Ruby on Railsを学んでいると度々出てくるflashについて、しっかり学ぼうと思い、使い方をまとめてみました。 基本的な使い方 コントローラでflashをセット まず、以下のようにflashにメッセージをセットします。 flash[:success] = 'アカウントを作成しました。' redirect_to root_url # このようにも書ける # redirect_to root_url, :flash => { success: 'アカウントを作成しました。' } ビューでflashを表示 あとは、以下のようにflashを表示させるだけです。 content_tagを使うとスッキリします。 <% flash.each do |key, value| %> <%= content_tag :div, value, class: "flash flash-#{key}" %
Google App EngineのGo 1.8 Standard envでdepのvendoringなどでハマる(2017年10月現在)
Google App EngineのGo 1.8 Standard envでdepのvendoringなどでハマる(2017年10月現在) Google App EngineのGo 1.8 Standard environmentを使って、React SPAのWebサイトを作ろうと考えた。 Reactのサーバサイドレンダリングとか、欲しいものが入ってるgo-starter-kitというよいサンプルがあるので、これを参考にした。 (ポイント1)ただし、goのvendoringでglideを使うのはやめて、depを使うことにした。glide公式が移行せよと言ってるっぽいので。 Glide から Dep への移行を検討する http://text.baldanders.info/golang/consider-switching-from-glide-to-dep/ んでvendoringして、
3年以上かけて培ったRails開発のコツ集大成（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Things I learned developing Ruby and Rails apps over the past 3+ years | by Filippos Vasilakis | Kollegorna 原文公開日: 2017/01/30 著者: Filippos Vasilakis 2017/11/20: 初版公開 2023/06/08: 訳文を更新 順序は特に決まっていません。 🔗 1. トップレベルにrescue_fromを書く ルートコントローラにrescue_fromを書くと、その下で発生したすべての例外をキャッチできるので非常に便利です。Webアプリにこれを追加すると、リクエスト/レスポンスのサイクルで実行されるほとんどのコードがさらに便利になります。 シンプルなAPIを例に考えます。rescue_fro
サーバーサイド出身のフロントエンドが変える現場 // Speaker Deck
All slide content and descriptions are owned by their creators.
Prometheus 実践入門 #hbstudy 79 / introduction-to-prometheus-practice
#hbstudy 79 で Prometheus の話をしました
生TensorFlow七転八倒記(5)：ようやくCNNまでたどり着いた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事でようやくDeepっぽいところまで来たので、そのままさっさとDeepらしさの象徴でもあるCNN (Convolutional Neural Network)にいってしまおうと思います。ちなみに今回も大して参照していませんが、参考文献として深層学習青本を掲げておきます。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見る それでは、いよいよCNNをやってみましょう。 生TensorFlowでLeNetを回してみる ようやくCNNをやってみるわけですが、実はTensorFlow公式に立派なチュートリアルがあります(Deep MNIST for Experts | TensorFlow)。というか、MNIST + CNNというところまで来
"1日でWEBサービスを作る"という取り組み - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
前の週末に"1日でWEBサービスを作る"という取り組みをしました！ ルール 当日の流れ プランニング コーディング リリース できたもの 翌日以降に修正した内容 なぜ作ったか 振り返り よかったこと 1: タイムアタックで時間を意識したこと 2: 1日リリースの実績を得たこと 3: 使ってもらえたこと 反省点 What Who Where When How 今後: 磨き込みのアイデア テストユーザー側のアクションを磨く テスター募集側のツールとして磨く 最後に ルール 1.スタートは昼食後！ アイデア出しから始めること。 開始前にあれこれ考えないこと。 とにかく無心でリリースに漕ぎ着けること。 2.夕食までに本番環境にリリース！ それまでは断食すること。飲み物はOK。 食事をしたければ、さっさとリリースすること。 何が何でも1日でリリースに漕ぎ着けるという強い意志と「やっていき」の精神。
機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた - データで見る世界
なんかいい映画ないかなぁと思うことは誰にだってありますよね。ちょっと時間ができた時なんかに、映画でも見てみようかと。でもこれはそんなに簡単なことではありません。 世の中にある映画なんて多すぎて一体いくつあるのか分からないくらいですし、一回選んだらだいたい2時間は取られるわけです。おもしろくない映画に2時間奪われるリスク、そして最高の映画を見ずに人生を終えてしまうリスク。こんなハイリスクを背負って僕たちは映画と向き合っていかなければいけません。 恐ろしい。 こんな恐ろしいことがありますか。 でも安心してください。機械学習がそれを解決してくれます。今回の記事では、機械学習を使って、自分自身に映画をおすすめするモデルを作ってみました。 何は無くともまずはデータが必要です。今回はみんなのレビューサイトさんからデータを拝借しています。 みんなのレビューサイトでは、レビュアーが自身のプロフィールを登録
組織設計を体系的に学ぶ - 「組織デザイン」を読んだ - $shibayu36->blog;
自分は組織での行動やマネジメントの分野に興味があるのだけど、その一貫でそもそも組織とはどう設計していくのかの基礎的な知識を学びたいと思ったので、評価の高い「組織デザイン」を読んだ。とにかく面白く、読んで非常に良かった。学ぶことが多すぎて、読書ノートが膨大になってしまった。 組織デザイン (日経文庫) 作者:沼上 幹日本経済新聞出版Amazon この本では、組織を設計するために必要な「組織」についての基本的な知識を体系的に教えてくれる。これを読めば 組織というのは、分業と調整から成り立っていること 組織形態の基本形である、機能別組織・事業部制組織・マトリクス組織それぞれの特徴 分業の様々なタイプのメリット・デメリット。垂直分業、水平分業、並行分業、機能別分業など。 分業によって得られた成果を統合する事前の調整手段である標準化という考え方 分業によって得られた成果を統合する時の例外への対応であ
#jjug_ccc 僕がDDDを勉強したりDomain Event使ってみたいと思ったりKafkaでCQRSの素振りをしている背景と現状 - Mitsuyuki.Shiiba
11/18(SAT)にJJUG CCCという、日本のJavaコミュニティの最大規模のカンファレンスで発表してきましたー。1000人を超える申し込みがあるような感じです。そんな場で登壇させていただいて幸せです。 www.java-users.jp 僕のセッションにも 沢山の人が来てくれました。ありがとうございます(∩´∀｀)∩ﾜｰｲ お話しした内容は この記事のタイトルの通り、僕がDDDを勉強したりDomain Event使ってみたいと思ったりKafkaでCQRSの素振りをしている背景と現状についてです。スライドはこちら。 speakerdeck.com セッションに参加してない方にも喋った雰囲気が伝わるといいなと思って、コメントを加えたりしてみました。スライド内のリンクをクリックしたい方はSpeaker DeckからPDFでダウンロードができるのでそちらをどうぞ。 デモプロジェクト もアッ
Ruby: ぼっち演算子`&.`の落とし穴（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: A pitfall of the &. operator in Ruby 原文公開日: 2017/11/04 著者: Anton Katunin Ruby: ぼっち演算子&.の落とし穴（翻訳） Ruby 2.3で追加された便利な&.演算子（ぼっち演算子）のおかげで、コードをずいぶんきれいにできました。これはRubyの新しい&.!=演算子に記載されているデフォルト演算子と連結して使えます。 ところで、最近&.を使ったためにバグが起きてしまいました。元々のコードは次のとおりです。 if start_date && start_date < start_of_month && end_date.nil? # ... end リファクタリングして&.を使ったのが次のコードです。 if start_date &.< start_of_mon
Spark3分クッキング HBaseで作る100万通りの文書分類器 - astamuse Lab
こんにちは。最近GINZA SIXで本当のスタバ*1を知ってしまった福田です。 私たちの身の周りは、様々なデータで溢れています。 ある２つの異なるデータ集合を互いに紐付けたいこともよくあります。 どのように紐付けられるでしょうか。 一方のデータ集合から分類器をつくることができれば、分類結果を媒介として他のデータ集合とのマッチングができるかもしれません。 では、どうやって分類できるでしょう。 ここではSparkとHBaseを使って実装がシンプルで、文書分類でよく使われるナイーブベイズの分類器を実装してみます。 材料と調理器具 材料 特許の要約と分類のデータ 簡単のため以下のように正規化されたテーブル構造のデータがあるとします。 特許出願（appln）を親として、要約テキスト（appln_abstr）と、分類コード（appln_ipc）がぶら下がっています。今回使うのは右側の2つのデータのみで
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
劇的改善 Ci４時間から５分へ〜私がやった１０のこと〜
Rx入門