昨年から執筆していた書籍『これからはじめる SQL 入門』(以下、本書)が 2018年5月2日に技術評論社さまより刊行されます。今回はその紹介記事を投稿します。 これからはじめる SQL入門 作者: 池内孝啓出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2018/05/02メディア: 大型本この商品を含むブログを見る どんな本か 本書はいわゆる一つの SQL 入門本です。SELECT文、INSERT文、UPDATE文... にはじまり、JOIN や GROUP BY、データ型や関数などの基礎知識をひととおり解説しています。 本書では PostgreSQL 10 がサポートする SQL の構文を解説の対象としていますが、MySQL や SQL Server など他の RDBMS でも通用する知識が得られるはずです。 本書はSQL の基礎知識をひととおり学ぶことを目的として書かれた一冊です。データベ
AWS Open Source Blog Running AWS Fargate with virtual-kubelet 中文版 AWS Fargate is a new compute engine that allows you to run containers without having to provision, manage, or scale servers. Today, Fargate is natively integrated with Amazon Elastic Container Service (ECS). Since we announced Fargate at re:Invent 2017, many customers have told us that they were very interested in using Fargate to r
※画面は開発中のものです。実際の製品とはぜんぜん違います。 各話一覧 第1話『画像が表示できました』 第2話『ゲームループとキー入力ができました』 第3話『オンラインゲームになりました』 第4話『WebGLを使い始めたらどう見てもマインクラフトです』 第5話『Babylonjsでゲートオブバビロン』 第6話『Blenderで涼風青葉ちゃんごっこの巻』 第7話『オープンワールドという泥沼』 第8話『たまにはデモします』 第9話『サウンドエフェクトの作業をしてコーディングで荒んだ心を癒やします』 第10話『ゲッダン☆と謎の儀式《バッド・ノウハウ》』 第11話『タイトル画面があるとゲームっぽい』 第12話『RPGアツマールに私も集まーる』 第13話『ネオアームストロングCannon.js砲じゃねえか完成度高けーなオイ』 第14話『冒涜的Firebase活用法』 第15話『babylon.
1年くらい前に仕事でNuxt.jsをいじる機会があったんだけどそれ以来使ってなかった。 ただ、GW中にNuxt tech bookを読んだところ久々にいじりたくなってしまい。 そこでちょうどFirebase HostingとPWA化に関して調べてたとこだったので、Nuxt.jsのサイトをPWA化してFirebase Hostingで動かす手慣らしでもしておこうかと思いやってみた。 ただ、普通にやっても面白くないので一応Lighthouseのスコアを満点にすることを目指してみることにした。 コンテンツはNuxtのスターターキットの初期生成されるページ。このページを対象に行う。 以下、Firebase Hostingの設定・Nuxtのプロジェクト作成・PWA設定・Lighthouseのスコア上げの流れで説明してます。 一応ソースはこちらで。 nuxt-firebase-hosting-samp
最近のフロントエンドの流れから取り残されている感じがしたので、一念発起して React で小さなアプリを作ろうと思いました。 せっかくなので、 React 関連ツールはなるべく統合して使うようにし、コード本体は TypeScript を使って開発しようと設定を始めました。 ( webpack 4 が出てきてしまいましたので、まだ周回遅れです。) 残念ながら、 create-react-app でテンプレートを作成してからツールを追加していくたびにエラーに見舞われたので、メモ書きとして記録しておきます。 執筆に長い期間かかってしまいましたので、もしその間にライブラリがアップデートされ、動かなくなっていたら申し訳ありません。 目次と使用ツール (以下のリンクは関係する部分へジャンプします。) TL;DR create-react-app React 16 TypeScript webpack
インフラストラクチャー部セキュリティグループの水谷(@m_mizutani)です。 クックパッドでは現在セキュリティ監視の高度化に取り組んでおり、その一環としてセキュリティ関連のログ収集およびその分析に力を入れています。ログ収集の部分では可用性などの観点からAWSのオブジェクトストレージサービスであるS3に一部のサービスやサーバのログをまず保存し、後から保存されたファイルを読み込んで分析などに利用しています。分析のためにS3に保存したファイルを前処理する方法としてAWS Glueなどを用いたバッチ処理がありますが、到着したログをなるべくストリームデータのように扱いたい場合もあります。特にセキュリティ関連のログでは以下のようなユースケースで利用しています。 アラートの検出: ログを検査してその中から危険度の高いと考えられるログを探し出し、アラートとして発報します。アラートの具体的な例としては
まえがき その昔、Makefileの書き方という非常にわかりやすいMakefileの入門ページがあったのですが、seiichirou氏の卒業(?)とともにページが消えてしまいました。 私も大変お世話になったページだった、というかこれからもお世話になりそうなので、そこでWebArchiveから引っ張りだしてきたものを、はてな記法で書き直したものがこの記事になります。 元々自分用に書き直したのですが、せっかくなので公開してみます。 なので、以下の著作はseiichirou氏に帰属します*1。 Makefileの書き方 はじめに ここでは、Makefileの中でもGNU makeにかぎって説明します。 makeって何? ソースファイルを分割して大規模なプログラムを作成していると、コマンドでコンパイルするのが面倒です。また、一部のソースファイルを書き換えただけなのに全部をコンパイルし直すのは時間の
はじめに ※この発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 用法用量を守り、個人の責任で業務に投入してください 参考資料 2024/02/14追記 実際のテーブル設計の詳細はこちらを参考にどうぞ。 agilejourney.uzabase.com 要件 User情報を保存するときにどのようなテーブル設計を行うか 今北産業で頼む テーブルに状態を持たせず状態毎のテーブルを作る 状態が変わればレコードを消して別のtableに作る tableの普遍的な情報は別に持たせる 僕の考えた最強のDB設計 PostgreSQLをベースの雑なER図を作った。 これを元に話を進める。 table構成 users 親tableであり、すべてのユーザはここに属する。 基本はINSERTのみでUPDATE、DELETEを考慮しない。 user_detail userに付随する詳細の情報がここに登録
最近 Middleman を活用しています。middleman は Rails からテンプレートエンジン部分だけを抜き出したようなもので、Haml や Slick などを使いたいが、ログイン処理などの動的なものは必要ないといった時に便利です。 静的なファイルのみの出力なので、Amazon S3 や Github Pages に、生成された HTML をアップロードすることでホスティング費用を劇的に少なでき、Wordpress 等のCMSのようにセキュリティ面を気にする必要もなくなります。 ブログの機能も備わっている他、データファイルを読み込むことができるので、データを元にページを生成するような事も簡単にできるのが魅力です。 今回、Code for Japan のイベント Social Hack Day のウェブサイトを作る際にも Middleman を使わせてもらいました。 システム全体は
DELLのノートPC「XPS 13(9370)」を使い始めて1ヶ月。購入時から気になっていたのですが、せっかく本体はコンパクトなのにACアダプタの携帯性がイマイチなのですよね。 XPS 13に付属する充電器は、本体に接続するUSB Type-C端子まで繋がったACアダプタ部分と脱着可能な電源ケーブルの2パーツに分かれています。 出力側のケーブルはACアダプタ本体に巻いておける構造になっていてまだ良いものの、電源ケーブルはアース付きのしっかりした太いケーブルであまり持ち運びには適していません。 専用端子ではなく汎用のUSB Type-C端子を使ったUSB-PDでの充電なので純正以外のACアダプタを携帯用に買ってしまえば良い話であるのですが、正直Type-Cの充電機器はかなり複雑で選びにくいですし、スマートフォンならいざ知らず、大出力のPC用ACアダプタで色々買って試してみるのはちょっと抵抗が
はじめに 表題のモチベーションで書き上げた備忘録に加筆・修正したものを記事にしました。 記事を読んで下さった方の Promise, async/await の理解度が 1LV でもアップしてくれたら嬉しく思います。 Promise とは Promise は非同期関数を扱うためのインターフェース Promise は 悲運のピラミッド型コールバック (ネスト地獄)を根本的に解決してくれる thenable と呼ばれる then メソッドを有するオブジェクトを resolve の第一引数に入れることで Promise オブジェクトへ変換することが可能 // thenable を Promise オブジェクトへ変換する const converted = Promise.resolve({ then: (onFulfilled) => onFulfilled('be promise') }) co
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか?」から、「まずはテストしよう!」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック(人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など)、競合する製品の使用度、
2020/01/23追記: これはすでに古い情報です。ESLintとPrettierは同時に使わないのが今の推奨設定です。最新の情報は以下のところにあります。 https://future-architect.github.io/typescript-guide/baseenv.html 以下は過去の情報です PySpa統合思念体です。 go fmt便利ですよね。設定なしで言語が定めるルールで一発でやってくれるので良いですね。で、JavaScriptでは歴史的経緯もあって、フォーマットの流派はいろいろあります。 インデントはスペース2/4、ハードタブ 文字列にはシングルクオート使う派(英語キーボードだとシフトキー押さなくていい) 末尾のセミコロンは必須・省略 そのためカスタマイズ可能なフォーマッターが必要となります。カスタマイズの柔軟性や歴史的経緯や新しい文法への対応などで、いくつかのツー
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
機械学習・データマイニング全般 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 [物理学会誌 2019]:機械学習・データマイニングについての専門家以外に向けた解説記事 機械学習・データマイニング分野の概要:分野全体の概要と国際会議動向まとめ資料 ML, DM, and AI Conference Map:人工知能,機械学習,およびデータマイニング関係の国際会議関連マップ データマイニング:4種類の主要分析タスクとデータマイニングによる知識発見プロセスについての学部前半レベルの説明資料 社会における機械学習 機械学習・データマイニングにおける公平性 [人工知能学会誌 2019]:アルゴリズム決定の公平性に関する議論 Fairness-Aware Machine Learning and Data Mining: Tutorial on data analysis considering pot
グロースハックにおいて、最も有名なモデルはおそらく 「AARRR(アー)」モデルでしょう。 サービス全体をユーザーの行動に合わせた5段階のステージに分け、各段階の離脱率をファネル(ろうと)の形で整理したものです。 「AARRR」 は 、 ①ユーザーを獲得 (Acquisition、アクイジション)し、②そのユーザーにサービスの価値を感じさせ(Activation、アクティベーション)、③繰り返しサービスを使ってもらい(Retention、リテンション)、 ④友人紹介 (Referral、リファラ ル)や⑤課金(Revenue、レベニュー)をしてもらう、という5つの段階でユーザーの流れを整理し、改善箇所を発見するためのフレームワークです。 AARRRモデルはユーザーの動きを把握するフレームワークとしては非常に強力です。 しかし、このモデルに沿って
はじめに メルペイ エキスパートチームの@tenntennです。 この記事は技術書典4で頒布した"こうして僕らは、書籍を売るアプリを作った 2.0.1"の一部を少し改定したものです。 Google App Engine for Go (GAE/Go)で開発する上で付き合っていかないといけない問題として、GAEのSDKのバージョンやそこで使用されるGo自体のバージョンアップが挙げられます。 GAE/Goはクラウドサービスであるため、SDKや言語のバージョンアップは必ず追従して行く必要のある問題です。 バージョンアップしなくても、一定期間はそのまま使えることが多いでしょう。 しかし、場合によっては非推奨になり、その後使えなくなる可能性もあり得ます。 そのため、特に大きな問題がない場合は積極的にバージョンアップをしていくとよいでしょう。 Goのバージョンを上げることによって、次のような恩恵を受け
はじめまして。Kineca, Inc. pato デザイナーの原田 @yoshigorouu です。 2018年4月にpatoのアプリを全面的にリニューアルしました。リニューアルに至った背景やリリースまでのデザインプロセス、進めていくなかでの学びを共有できたらなと思います。 patoについてpatoを知らない方向けにプロダクトの説明をすると、patoはエンタメマッチングアプリです。芸能人やお笑い芸人などエンタメに特化したスキルをもったキャストと、会社の接待やプライベートのお酒の席を盛り上げたい人とのマッチングアプリです。"エンタメ版UBER"と考えるとわかりやすいかもしれません。 Before / Afterリニューアル前とリニューアル後のアプリアイコンと主要ページのデザインがこちらになります。総計150枚の大規模なリニューアルとなりました。 なぜリニューアルが必要だったか1つはプロダクト
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