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こんにちは、CyberAgentで内定者アルバイトをしています @junkisai です。 今回は「こえのブログ」の開発に導入したVisual Regressionテストについてお話させていただきます。 そもそもVisual Regressionテストとは コンポーネントやページのスクリーンショットを以前のバージョンのものと比べて、ピクセルレベルでの差分を検出するテスト手法のことです。導入の目的としては、開発者が意図しない変更がないか/差分が意図したものかをテスト結果から確認するだけにすることで、人によるチェックの負担を軽減するためというのが最も大きいですが、機能や動作を検証するためのテストとしても有効です。 完成品 今回導入したVisual Regressionテストの流れ図は以下のようになります。 GitHubにpushすると、CircleCI上でpuppeteerを起動し、Webアプ
画像回帰テストです これの設定をある程度まで手順書に落とし、公開します きっと手順通りにやったら10分ぐらいでできる。。。はず DEMO 1. vue cli ui等で適当にプロジェクトを作成する 2. vue-cli-plugin-storybookを追加 https://github.com/storybooks/vue-cli-plugin-storybook これだけで凄く簡単にstorybookをvueに追加できます。 一度起動してみて正常に起動できるか確認しましょう! 3. storybookからスクショを撮るライブラリを導入 日本での画像回帰テストの第一人者と言っても過言ではないQuramyさんがstorybookから簡単に画像を抽出してくれるzisuiという素晴らしいライブラリを作っています。 https://github.com/Quramy/zisui install
Google SpreadSheet はとても便利にWebのデータ取得ができます。 どのようにやるのかまとめておきます。 Importxml は不要 セルの中身に、=Importxml を記載してワークシート関数を使ったやり方で手軽にデータ取得できますが、そのやり方ではすぐに限界がきます。 一番の問題点は、低速すぎることです。シートを開いたときに全件読みにいくので、すぐに遅くなって実用的じゃなくなります。 また、他の問題点としては、細かな制御ができないこと、です。 軽く何か試しに動かすなら Importxml を使うのもいいのですが、実用的なものを作ろうとすると限界があります。 ですので、SpreadSheet のマクロとして使える Google Apps Script(GAS) と呼ばれる、JavaScript を使ってデータを取得します。 このあたりは、Excelのワークシート関数を使
謎のエイリアンを操って、障害物を乗り越え、次のステージへと続く扉を開ける鍵を拾い、ゴールを目指す。「Thinkrolls Space」は、不思議な形の生き物が登場する、子ども向けの知育パズルです。 キャラクターは自分では動けないので、指で動かしてあげます。下に穴があるところでは落ちてしまい、自力で登ったり降りたりはできません。そのような時は、同じ画面内にいる四角いロボットを動かして穴をふさぎます。ステージの上の方に移動したい時は、体が伸縮する生物の協力を得て、持ち上げてもらいます。こうした仕組みがわかってくると、初期のステージは簡単にクリアできるようになります。 1個しかない食べ物を、道をふさぐ2匹の怪物のどちらに食べさせて大人しくさせるか。自分の後ろにいる、穴をふさいでくれるロボットを、どうやって自分より先に穴に入れるか。1回しか通れない虹色の橋を、どのタイミングで渡るか。ステージを先
私たちの体は、有機的に連動する無数の組織から成り立っています。それは、まさに宇宙にも匹敵する、不思議で神秘的な世界といえるでしょう。 人体について考えるとき、学校の生物の授業では、比較的人間と体の仕組みの似ているカエルが取り上げられます。恐る恐るカエルの解剖に取り組んだ記憶がある人もいるかもしれません。 現在では、テクノロジーによってカエルの観察や解剖が手軽かつバーチャルに行えます。「Froggipedia」なら、Apple PencilやAR(拡張現実)を活用して、様々な角度からカエルを観察したり、成長の過程をたどったり、仮想的に解剖したりできます。 「『Froggipedia』を使っていると、自分が動いて、様々な角度からカエルを見たくなるんですよね。例えば『5分間、好きなように観察してください』と言うと、それぞれの視点とペースで、いろいろな見方をすると思います。子どもたちの興味や関心に
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
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