建築士です。ブコメにも書きましたが、「再熱除湿」と書かれた機能のあるエアコンを買いましょう。日立、三菱、コロナ、富士通ゼネラルから出ています。 その他のドライとか、なんとか除湿（ダイキンのプレミアム除湿、パナソニックの快適除湿など）はただの弱冷房であり、詐欺商品です。 まず、再熱除湿とは？ですが、これは名前の通り一度冷やした空気を再度温める除湿方式です。動作原理としてはコンプレッサー式の除湿機と同じです。除湿機と違うのは、 1.騒音の原因であるコンプレッサーが屋外に設置されていますので、圧倒的に静かにできること。 2.除湿機の場合、機 機械の駆動エネルギー分だけ室内温度が上昇してしまいますが、エアコンの場合は室外機を通して排熱が可能。 これにより再熱除湿方式のエアコンでは温度と湿度を別々に管理することが可能です。 「室温は十分低いのになんかムシムシする」という状態は、一定以下の室温になると

2022/10/31 追記 2022年時点ではWebpackでReactの環境を構築するより、Viteを用いて環境構築するほうがメジャーになっています。 筆者としても新規開発するならWebpackより、Viteの方で構築することをおすすめします。 ViteではReactのビルド用設定はPluginとしてパッケージされており、Webpackのように設定が必要ではありません。 下記はWebpack v4の話であり、すでに過去の物となっています。 ※自分のブログに投稿したのものと同じです。 https://mr-ozin.hatenablog.jp/entry/2020/06/20/043243 動機 毎回 npx create-react-app で React アプリを生成していて Webpack の勉強から逃げていたが、いい加減向き合いたいと思ったため。 昔 Webpack に入門しようと

Help us understand the problem. What are the problem?

TL;DR Kubernetes がどのように、人間の作業を自動化しているのかを、実際に Kubernetes がやっている作業を手作業で行なう ことで学びましょう。 このQiita の内容は、CloudNative Days Tokyo 2019 における発表の、「転職したらKubernetesだった件」を書き下ろし、実際にデモが行えるように修正を加えたものになります。 YouTube Speakerdeck この物語はフィクションであり、登場する団体名・会社名・人名等は架空のもので、実在する団体・会社・人物等とは、一切、関係がありません。 これまでのあらすじ ある日、某Z社に転職した稲津さんに与えられた仕事は、“Kubernetes の一員”になることだった！？ 某Z社は、親会社からの依頼で Kubernetes クラスタを運用しなければならなくなりましたが、 「Kubernetes

概要 数年前の自分（高校卒業程度の物理は履修しているが、趣味で電子工作をしたことがない）が読んだときに学習をショートカットするための知識をまとめておこうと思ったので書きます。 同じように電子工作を始めようとして、躊躇している人が居たら、参考になるかもしれません。 ちょうど家にいる時間が増えているこのタイミングで、技術の幅を広げるのも楽しいと思います！ この文章は趣味レベルの電子工作で遊んでる僕が独断で書いたものです 高周波回路や、高電圧を扱うような工作ではなく、ホビー用途を対象としています 技術的な誤りがあったらごめんなさい… このエントリに書いてある程度の理解力でも、こんな感じの事は出来るようになりました。 初めまして。 Haritoraという下半身トラッキングシステムを作っています。 ベースステーションが結構高いので、フルトラを民主化出来たら嬉しいです('-'*)#vrchat pic

競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)

機械学習系の話題が多い昨今ですが、実際触ってみると期待した精度・結果が出ないなんてことはよくあることではないでしょうか。 機械学習特有の性質として、データ自体がモデルを変化させ、結果として業務に影響を与えたりします。 仮に、機械学習屋さんが精度が出るモデルを構築したと言っても、それを導入するときに、システム全体での品質の維持に苦労したりします。 ということで、不確実性の大きい機械学習系開発についての、設計・テスト戦略でどうやってリスクを低減していけるかが一つカギになってくると思い、方法論について勉強しましたので、そのメモです。 非常に参考にしたのはこちら。 arxiv.org テストそのもののテクニックなどは、一般的なテスト駆動開発に関する書籍を合わせてをご参考ください。 テスト駆動開発 作者:Kent Beck発売日: 2017/10/14メディア: 単行本（ソフトカバー） テスト駆動P

昨日近所のスーパーで買ったカツオが衝撃的に美味しかったのでその話をします。 我が家では一皿のカツオのお刺身が5人家族によって争奪戦になり、最後に3枚残ったお刺身のうちの2枚を次女が食べようとして大ヒンシュクを買ったり、競争に敗れた三女が大泣きしたり、けっこうな騒ぎとなったわけです。 そのカツオの写真がこちら。 普通のお刺身用のカツオ…と思うでしょう！？ でも、私は元・築地のセリ人で今でも自称・魚の目利きなので、スーパーで見た瞬間に、これはヤバい…と思いました。 「めちゃくちゃ美味しそう！」と、「日本の水産業が大変なことになっている！」という二重の意味で。 note2日目にして長くなりそうですがお付き合いください。 さて、こちらはパックから出した柵です。 これをお刺身にして盛り付けるとこうなります。 もう、写真をアップしただけで味を思い出して涎が出てきます…。 これを、去年5月に買ったカツオ

自宅3回増築済　返済中 案内所　設置済 仕立屋　設置済 島クリ　まだ 悪い点DIYで同一アイテムを複数個まとめてクラフトできない　-100点撒き餌作り地獄はもう嫌だ　イトウ狙いで200個弱のアサリくんが土に還った 撒き餌は1枠10個ストックできるのにアサリはストックできない仕様　-100点1個で1枠埋まるアサリをしこしこ数十個集めて作業台で1個ずつトンカントンカンやってたら頭おかしなるで 自宅でDIYする際、必要な材料をいちいち収納から取り出さなくてはならない　-200点屋外でのDIYならともかくこれはさすがに何とかしてほしい せっかくレシピに「作成可能かどうかを表示する機能」があるのに、それが手持ちアイテムしか考慮してくれないのはもったいないし利便性を損ねてると思う 木材を「もくざい」「かたいもくざい」「やわらかいもくざい」の3種類に分けるのはDIY時に色味などの特性が活かされて面白いが

本稿では、アロー関数とfunctionキーワードを使って定義される関数を区別するため、functionキーワードを使うほうの関数を「通常関数」と呼ぶことにします。英文で見かけるregular functionの翻訳になりますが、これは公式の用語ではなく、解説の便宜上のものとご理解頂ければと思います。単に「関数」というときは、通常関数とアロー関数どちらも指すこととします。 関数の歴史 歴史的に見ると、通常関数は古くからある言語機能であるのに対し、アロー関数は新しいものです。アロー関数はES2015(ES6)で導入されました。導入にあたっては、関数を短く書きたい、thisを束縛したくないという2つの理由があります。 通常関数とアロー関数の性質の違い 通常関数とアロー関数では、構文が違うというのは見て分かると思います。構文についての違いはここでは解説しません。 ここでは、文法以外の相違点をひとつ

VSCodeを使いこなしている人がカーソルを複数置いて手早く作業してて、カッコいいなと思ったことありませんか？こんな感じで。 私はマルチカーソル使います(キャー素敵！)。冗談はさておき、VSCode使ってる人全員がマルチカーソル使ってるわけではなさそうだと最近知ったので、基本をまとめてみました。 なお記事では、以下のテキストをサンプルとして使用しています。お手元にVSCodeを用意できる方は、サンプルを使って同じ操作を試しながら覚えてみてください！ { "id" : "12345678-1234-1234-1234-123456789012", "title" : "myTitle", "content" : "myContent", "createdAt" : "2019-09-01 00:00:00", "createdUser" : "12345678-1234-1234-1234-

犬 @slave_of_girls 3万負けから1,000円勝ちになって超嬉しい 現役の時に東大目指してボロ負け、予備校に通って志望校をMarchに変更した年に無難に合格して親が喜ぶのを見るくらい嬉しい 2020-03-03 19:04:07 犬 @slave_of_girls 1,000勝ちで店を後にすることができる強い自分。 3本飲んだマックスコーヒーの空き缶。 結局3時間パチンコ打ちながら吸い終わったタバコの空き箱。 「おめでとう」の代わりに雲一つなく晴れ渡る空。 輝く月。 2020-03-03 19:09:34

去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの

運用方針 マインドシェアを持って行かれないようにする 「値動きが気になって仕事ができない」はダメ インデックス最強 「コカコーラ、ボーイング、テスラ、アップル、Alphabetはじめ世界の名だたる企業の株主です！」 個別株はファンクラブに入会する気持ちで買う 余裕資金で運用する 短期間に目減りしても狼狽しないようにする 配分の目安 年100万円は「長期的に増やす」積立 それ以上は「比較的流動性を確

会社の体制が大きく変わり、カオスの中に少しの静寂（暇）ができました。特に日々執行に勤しんでいる方々は皆そうだと思いますが、色んなこと考えているのにそのプロセスをアウトプットする機会があまりなく、結果や結論、最終的な決断のみが共有されるため、サクセッションプランに対する有効な情報を残すことも出来ていないことと思います。僕もその一人。 この時間を有効に活用するため、頭の中にあるイメージと考え方をここに、時間の許す限り吐き出していこうと思います。時折、言葉が足りないところも前提条件やバイアスの記述が足りないところもあるかと思いますが、混沌とした頭の中を曝け出すプロセスにはつきものですので、大目に見ながら読んでいただけると幸いです。 財務諸表と同じように見える化する会社は財務諸表によって経営されるものなので、経営者たるもの財務諸表を見ながら戦略を立てるべきであると僕は考えています。数字以外信じない

みなさんは普段仕事のときランチどこで食べていますか？ 私は有楽町のIT企業で4年ほど勤務していて、内勤メインなので職場の近くでランチに行くことが多いです。 年間会社に行く日を200日とすると、単純計算で有楽町や銀座の辺りで800回くらいランチに行ってることになります。 今回転職にあたって有楽町を離れることになったので、棚卸しとして私の好きな銀座・有楽町近辺のランチをまとめてみました！ 魚が食べたいならここさわら 有楽町駅すぐのガード下にある魚ランチが食べられるお店。 並んでいることも多いですが回転が早いのですぐに食べられます。 並んでいるときは店の前の看板で食べたいメニューを決めて、店内の店員さんに事前に伝えておくとよいです。 （よくわからなければ前の人と同じようにしておけば大丈夫です。） 私のおすすめは銀ムツ定食。 1000円ちょいで、メインの銀ムツに加えてお刺身もつきます。 店内は狭い

はじめに みなさん、Vue使ってますかー！・・・・・・・（へんじがない。ただのしかばねのようだ。） 私は毎日使ってます。が、正しい使い方というのがいまいちわかっていません。ということで、ネットで拾ってきた情報を元にVueで開発する上でのベストプラクティス集15選をまとめてみました。 「ふんふんそうだよね〜」といったものから「えー！？そうなのー！？」となるものまで集めています。皆さんの開発の手助けになる情報が入っていると幸いです。 また、間違っている内容やさらに良い方法等あれば、コメント欄にて（優しく）ご指摘いただけるととても嬉しいです。 1. v-for内では必ず:keyを使う v-forディレクティブでkey属性を使うと、データを操作するのに役立ちます。さらに、Vueがコンポーネントの状態を追跡し、それぞれのエレメントに対し継続的に参照ができるようになります。 特に、アニメーションやVu

私は年に 1 回、自宅と職場の 2 台の Mac をクリーンインストールでアップデートするのですが、開発環境の構築をある程度自動化しています。来年のために手順を残しておくので、参考にどうぞ。 目次 これまで 事前準備 Brewfile を作成する AppStore にログインしておく パッケージをインストール 再起動 パッケージのインストール後 Brewfile に書けるパッケージの探し方 おわりに これまで 自動化を始めたのは多分 2013 年とかその頃。使っていたツールは Brewfile に始まり、Ansible を経て、去年は rcmdnk/homebrew-file を使っていました。Ansible 時代が一番長かったと思います。2019 年のクリーンインストールの時期になり、セットアップはどうしようかと調べたところ、Homebrew/homebrew-bundle が Home

Reacive〜と名の付くものに関する話題について、そろそろ少しずつ追ってみようかなということで。 とりあえず、触りつつ試しつつ始めてみようと思い、まずはReactorを触ってみることにしました。 Project Reactor GitHub - reactor/reactor: Reactor BOM and legacy (2.x, 1.x) Reactorとは、Pivotalが開発しているReactive Streamsの実装っぽいです。 Reactive Webアプリケーション - そしてSpring 5へ #jjug_ccc #ccc_ef3 まあ、いろいろ難しいことは抜きにして、単純に動かしてみましょう。 準備 今回は、Reactor Coreを使ってコードを書いて試すことにします。 GitHub - reactor/reactor-core: Non-Blocking Rea