Microsoft Bot Frameworkには、ボットのインターフェースとしてSkype, Slack, Facebook, Teamsなどの他に、単純なREST APIとして呼べるDirect Lineが用意されています。 Second Lifeのオブジェクトの周りで喋ったら反応するボットのスクリプトを書いたついでに、現時点でのDirect Lineの使い方を整理してみました。 サーバ側の準備 Botを稼働させるサーバを用意 インターネットからアクセスできれば(理論上は)何でも良い 特にこだわりがなければAzureにした方が楽 Botサーバ部分の開発 C#.NETかNode.jsにすると、SDKがあって楽 ローカルでテスト Bot Emulatorをインストール ここに書かれている通りに、ngrokを連携させておく これを怠るとサーバにデプロイした後の確認でハマる サーバにデプロイ
2019/08/23 · Bearer認証は, トークンを利用した認証・認可に使用されることを想定しており, OAuth 2.0の仕様の一部として定義されているが, その仕様内でHTTPでも使用 ...
はじめに みなさん、日頃JavaScriptのテストはどのように行っていますか? 昨今ではAngularJSやReactJSを始め、JavaScriptのフレームワークやライブラリを使用してのフロントエンドの開発が当たり前のようになってきております。 ではそのフロントエンド、JavaScriptのテストはどんなツールを使っていますか? mochaやpower-assert、chai、Karma、Jasmine等を組み合わせて使用してテストしているでしょうか。 前置きが少し長くなりましたが、Facebookが開発したオールインワンな「Jest」というツールのReactでのHowto的な使い方から実際のテストでの使用例を交えて紹介したいと思います。 ちなみにこのJest、最近リリースされて話題になったパッケージ管理のYarnでも使われています。 対象バージョン Jest:22.0.4 Reac
前提 ・普段そんなにフロントやってない ・レスポンシブデザインってなによ ・モバイルファーストなんでしょこれからは ・モバイルはもうスマホって言いかえるよ レスポンシブデザインって ・複数の端末の画面サイズに対応するWebサイトづくりのこと ・単一のファイルで制作し、端末や画像サイズで適時変化するようにする手法 ※スマホ用とPC用でデザインを分けるのは違う ・複数ファイルによるURLの分散が防げるのはもちろん、更新なども容易になる レイアウトの種類 リキッドレイアウト ボックスの要素が端末に応じて伸縮して伝えられる。 要は常に、横幅いっぱいにブロックが表示される感じ。 フレキシブルレイアウト リキッドレイアウトと基本変わらない。 ただし、最小幅と最大幅の制限があり、 最大幅以上のときは余白が出来るような作り。 グリッドレイアウト メイン部はリキッドなどで。 一部のボックスを固定サイズとして
やりたいこと javascriptでhtml要素を追加するときに【一目でわかる様に】書きたい。 追加するもの li要素の中にはdiv, input, a,の3つの要素が入れて ul要素の中にli要素を入れる。 イメージはこんな感じ li << (div, input, a) ul << li ひと目で分かるとは? javascriptのファイル上で、まるでhtmlファイルを見ている様なコード。 実際のjavascript上のコード 基本方針 文末の + で繋げつつ、インデントの様に書く 変数以外を文字列として書く 変数は扱いが厄介なので後で.findを使って入れる function appendSeacrhList(name, id){ $( '<li class="box">' + '<div class="searched_user"></div>' + '<input type="h
IBM Watson Assistant は簡単に説明するとチャットボット用のフレームワークですが、原理的にはこれまた簡単に説明すると「IF (条件・コンディション) THEN (レスポンス)」をひたすら書いていくのが基本です。 ただ、入力される自然言語テキストは当然ですが入力パターンが非常に多く、全部の入力パターンに対して(条件・コンディション)を設定していたのではキリがありませんし、AIっぽくもなんともないのです。そこで(条件・コンディション)部に機械学習の機能を入れ込んでいるのが、IBM Watson Assistantのよいところです。(※個人の意見です!w) ところがコンディション部にはけっこういろいろな記述方法が用意されているので、そこの部分までまとめたのが以下の記事になります。 コンディション部 入力が「A」に等しい
Watson Assistant用サンプルアプリケーション Watson APIのAssistant(旧Conversation)は、機械学習モデルによる意図分類を含んだチャットボットのフローを簡単に作れるAPIです。 しかし、このフローを本番の環境で動かすためには、APIの機能でカバーできていないユーザーインターフェイス用のアプリケーションサーバーを別途立てる必要があり、そのための開発も必要でした。 このサンプルアプリケーションは、この問題を解決するためのものです。 具体的には、Waston Developers Cloud上で公開されているサンプルアプリを本番で使えるよう修正した上で、いくつかの便利機能を追加しています。 次の点が特徴となっています。 本番ですぐに使えるUI 元のサンプルアプリではデバッグ用のペインが表示されていて本番利用が難しかったのですが、この表示をなくし、すぐに本
こんにちは、ホームページ制作会社「ウェブ企画」の東京渋谷オフィスでディレクターをしている竹内です。 もう少しで長かった冬も終わり、春を迎えますね。 春からWebデザイナー業界の門を叩かれる方も、きっと多いのではないでしょうか。 昔とは違い、最近は「デザイン+htmlコーディング」だけでなくWebデザイナーでもディレクション能力や、「WordPress」などのCMSの扱い、プログラム言語の「PHP」「JavaScript」などプラスアルファを求められることが多くなっているように感じます。 そこで今回は、先述したプログラム言語「JavaScript」の数あるライブラリの中でも、最も有名なjQueryについて、「プログラムについて全く知らない!」という方向けに簡単に概念や、jQueryで出来ることについてご説明させていただきたいと思います。 jQueryを使えるデザイナーは、今後必ず重宝されます
この記事について Djangoのデータベース操作について網羅している日本語の記事が無かったので自分でまとめてみる。 Djangoのデータベース操作 DjangoではORM(オブジェクト関係マッピング)を使ってデータベース操作を行う。 DjangoのORMの実装はActiveRecordパターンを採用している。 RubyOnRailsのActiveRecordと同様に以下のような機能があり、最低限の記述で簡易にデータベースを扱うことができる。 ・モデルを設計すればマイグレーション機能でDB定義を自動作成する。 ・SQLの記述は不要。モデルマネージャ経由でクエリを実行するとレコードをモデルのインスタンスとして扱える。 ・クエリは人間に読みやすく命名されたマネージャメソッドの連鎖として表現する。等 参考:ActiveRecord入門 - Qiita https://qiita.com/kimio
追記4(2022/10/8) asciidoctor-pdf 2.0あたりでテーマファイルを指定する引数が変更されています。 この記事で紹介しているテーマファイルの指定方法ではうまくかなくなっています。 対応方法については、このことを気づかせてくれた記事「 asciidoctor-pdfでのテーマファイルの指定」を参照することをお勧めします。また、テーマの各パラメータにも変更があります。そちらは、asciidoctor-pdfのテーマファイルのリファレンスを見れば解決できるでしょう。 追記3(2021/07/12) この記事の説明は、asciidoctor-pdfの1.5.x までに対応したものです。 それ以外の体裁に関するテーマの設定は、まだ使えると思います(全部は確認していませんのであしからず)。 asciidoctor-pdfの1.6以降では、 asciidoctor-pdf-cjk
Model field reference¶ This document contains all the API references of Field including the field options and field types Django offers. See also If the built-in fields don’t do the trick, you can try django-localflavor (documentation), which contains assorted pieces of code that are useful for particular countries and cultures. Also, you can easily write your own custom model fields. Note Technic
アップロードしようとしたデータサイズが大きいと怒られているので上限値を上げます。 client_max_body_size を下記のように配置します。 http { include mime.types; default_type application/octet-stream; sendfile on; keepalive_timeout 65; server { client_max_body_size 20M; listen 80; server_name localhost; # Main location location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000/; } } }
概要 詰まりまくったのでメモ。Dockerで開発していたのでそのままデプロイしたろ!と思っていたが意味わからなすぎて断念。(おそらく?)一般的な方法でデプロイした。もっと良い方法があれば教えて欲しい限りです。 環境 OS: Amazon Linux AMI release 2017.09 ローカル: Docker Python: 3.6.2 Django: 1.11.5 Gunicorn: 19.7.1 Nginx: 1.12.1 AWSの設定 インスタンスの作成 AWSの設定はAmazon Web Services 基礎からのネットワーク&サーバー構築を参考にした。 AWSに登録してコンソール > EC2からインスタンスを作成する。全部デフォルト。t2microなら無料。 VPC、サブネット、ルートテーブル、ゲートウェイ、セキュリティグループやらが作成される(はず)。なかったら作ってVP
CentOS 7 には、初期状態で Python 2.7 がインストールされていますが、プロジェクトではもっと新しい Python 3 が必要になる場合があります。 そのような場合に、CentOS 7 に Python 3.x を yum でインストールする手順について解説します。 IUS Community Project の yum リポジトリを利用しよう Python 3.x は CentOS 7 の標準 yum リポジトリでは提供されていませんので、別の yum リポジトリから取得する必要があります。 そこで利用したいのが IUS Community Project の yum リポジトリです。 IUS Community Project は、Red Hat Enterprise Linux (RHEL) や CentOS 向けに、できる限り最新のソフトウェアの RPM を提供する
問題点 nginxのリポジトリが登録されてない場合、yum install nginxコマンドの結果がNo package nginx available.となりginxがインストールできない # yum install -y nginx Loaded plugins: fastestmirror base | 3.6 kB 00:00 extras | 3.4 kB 00:00 updates | 3.4 kB 00:00 (1/4): base/7/x86_64/group_gz | 155 kB 00:00 (2/4): base/7/x86_64/primary_db | 5.6 MB 00:01 (3/4): updates/7/x86_64/primary_db | 7.8 MB 00:01 (4/4): extras/7/x86_64/primary_db | 191 kB
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