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2020/7/1に公開しました↓。いわゆるオウンドメディア的なもの。ここでは忘れないうちに技術的なことだけ書いておきます。 senior-job.co.jp 見た感じ普通のブログですが、裏側はタイトルどおり今どきな技術で攻められるだけ攻めきった感あります。 そのおかげで作るのも楽しく運用も楽、PageSpeed InsightsでPCだと100点!(調子がいいときに限る) 早いのでスマホでぜひ試してみてみて! Google系のいろんなテスト結果 (2020/7/3頃) PageSpeed Insights (PC) AMP テスト 2020/7/17追記 モバイル優先で最適化した結果オールグリーン (90点以上)になりました! Lighthouse (Mobile) Lighthouse (PC) 構造化データ 主な機能 NextJS 2.13でfull static exportしたもの
今回はウェブサイト制作のためのツールである 静的サイトジェネレーター について説明します。 必ずしもプログラミングの知識を持たない方を読者と想定し、「静的サイトジェネレーターとは何ぞや」という基礎の部分から、静的サイトジェネレーターが注目を集めている背景、メリット・デメリット、使いどころ、定番の静的サイトジェネレーターライブラリまで、静的サイトジェネレーターに関するあれこれを網羅的に説明します。 記事を書くきっかけは、静的サイトジェネレーターについて説明したよい記事が Google 検索したときに上位に引っかかってこなかったことです。 世界的には静的サイトジェネレーターの利用は年々広がっており「プログラマが個人的に使うもの」から「ビジネス用途でも使われるもの」に変わってきつつある感じがします。一方、日本国内では先進諸国に比べると認知・活用ともに遅れているように感じます。 その一因は適切な知
この記事は、Azure Logic Apps、Microsoft Power Automate、および Microsoft Power Apps でのカスタム コネクタの作成および使用に関するチュートリアル シリーズの一部です。 カスタム コネクタを作成するには、接続したい API について記述して、コネクタが API の操作とデータ構造を認識できるようにする必要があります。 このトピックでは、OpenAPI 定義 を使用することなく、最初からカスタム コネクタを作成し、Azure Cognitive Services Text Analytics Sentiment API センチメント オペレーション (このシリーズの例) について説明します。 代わりに、カスタム コネクタ ウィザードでコネクタを完全に記述します。 API を記述する別の方法については、OpenAPI 定義からカスタム
ひょんな事から kenakamuさんとお話しする機会があり、自分なりに整理できたのでメモ。 背景 Azure functionsにも慣れ「これがサーバーレスかー!おもろー!」とコードを書きまくって動かしていたところ、コードの行数が200行を超え、コードから呼び出すためにfunctionsにUPするモジュール(Azure Powershell)なども増え、コードとモジュールの管理が必要となる。「これってバッチサーバー上で動かしているのと、何が違うんだろう…?」と思ったのが、考えるきっかけです。 また、LogicAppsとFlowの違いを説明することが多いので、まとめようと思いました。 比較表 - バッチサーバー Azure functions LogicApps Flow 料金 ○無料 ○無料 ×有料 ○無料 簡易さ ×コード ×コード ○GUI ○GUI 自由度 ◎自由 ○自由 △サービス
イベントの参加方法・流れ参加したいプレゼントカレンダーから、投稿したい日付の「参加登録」ボタンをクリック期間中(2020/12/1〜2020/12/31)に記事投稿した後、URLをカレンダーに紐付ける各スポンサー企業様よりプレゼント対象者を決定ライブ配信・Qiita Blogにてプレゼント対象者を発表(2021年1月中旬頃)Qiita運営チームよりプレゼント対象者に連絡、発送(2021年1月下旬〜)※投稿する記事は、Qiita上の記事でもご自身のブログ記事でもかまいません。ただしカレンダーによってはいいね数を基準として賞の選定を行うものもございますので投稿するカレンダーのルールをご確認ください。 ※イベントの流れについて、一部、変更になる可能性がございます。 プレゼント紹介今年は最新型Mac MiniやMacBook Proなど、豪華プレゼントをご用意しています🎁 プレゼントの詳細は、Q
ウェブサービスの開発に携わるかぎり、ユーザにより良い体験を提供することは無視できない命題です。本書は、ウェブサービスを成長させることを目的に、ユーザの行動を定量的に評価し、改善する手法を学ぶ書籍です。 シンプルなA/B テストを第一歩に、線形モデルの導入、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化と、機械学習の知識を紹介しながら、ウェブサイトを最適化するという現実的な問題を解くための数理的な手法を解説します。 Pythonによるサンプルコードと、グラフィカルな図版で表現された数学的なモデルを組み合わせ、機械学習と統計学の基礎を丁寧に解説しています。ウェブ最適化の手法を学びたい、機械学習の基礎を知りたい読者に最適の1冊です。 内容見本 まえがき 2章の冒頭部分 関連ファイル 1章のサンプルコード 2章のサンプルコード 3章のサンプルコード 4章のサンプルコード 5章のサン
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