GitHub APIから学ぶ次世代のAPI実装方式GraphQL - Qiita
最近公開されたGitHubのAPIは、GraphQLという形式に対応しました。今後はこちらが主流になっていくようで、既存のREST APIからGraphQLへのマイグレーションガイドも提供されています。 今回は、このGraphQLについて、実際にGitHubのAPIを叩きながらその仕組みを解説していきたいと思います。 GraphQLとは 歴史 GraphQLは、Facebookの中で2012年ごろから使われ始めたそうです。その後2015年のReact.js Confで紹介されたところ話題となり、同年"technical preview"のステータスでオープンソースとして公開されました。その後仕様が詰められ、2016年9月に晴れて"preview"を脱し公式実装として公開されました。これと同じタイミングで、GitHubからGraphQLバージョンのAPIが公開されています。 このあたりの経緯
現場を改善したいあなたに送る、くじけない業務改善のメソッド - Qiita
現場を改善するというのは難しい。そして徒労である。 こちらの記事を読んで、当時のことを幾ばくか思い出すきっかけになった。 業務改善を現場に求める狂気 私も実際に現場の改善に取り組んだことがある。ただ、その中には失敗だけでなく成功もある。というか、多くの失敗から成功させるために何が必要なのかを得たという感じで、成功したものは後半に行ったものになる。成功といえるものの中で大きめなものは、以下の二つになる。 Gitによるバージョン管理と、タスク管理ツールの導入(当時書いたもの) 開発にJavaScriptフレームワークを導入(当時の検証結果をまとめた記事) 私が身につけた手法が、改善を目指す誰かがくじけないために有用なこともあるかもしれないので、ここで得られた知見を紹介しておこうかと思います。つまりこれは、ポエムです。 前提: 改善できないのは特別なことではない 何かを改善したいと行動してみる。
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
React.js 実戦投入への道 - Qiita
最近話題のReact.jsですが、実戦投入に当たっては結構重たい選択を迫られることになります。 ざっくり言えば、テンプレートエンジンを捨ててReactしますか?それともReactあきらめますか?という選択です。 本記事ではReactの基本思想とこうした選択肢が生まれてしまう背景を述べるとともに、後半では「どちらもあきらめない」という(若干シミュレーションRPGあるある感のある)第三の方策について案を提示します。 Reactの基本 最初に、Reactの基本的な仕組みについてまとめておきます。 Reactは公式ドキュメントが非常に充実しているので、始める際はぜひQuick Startのドキュメントに目を通すことをお勧めします。 Getting Started Tutorial Thinking in React 後述しますが、Reactを使ってアプリケーションを作る際の設計方法についての記載が
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