私たちはなぜReactではなくVue.jsを選んだのか | POSTD
Qwintryチームは最近、既存のすべてのプロジェクトのフロントエンドをVue.jsに移行しはじめました。新しいプロジェクトでもVue.jsを使います。 レガシーなDrupalのシステム（qwintry.com） ゼロから新しく書きなおすqwintry.comのブランチ Yii2で動くb2bシステム（logistics.qwintry.com） その他、比較的小さめのプロジェクト（ほとんどは、PHPとNode.jsでバックエンドを構築しているもの） プロジェクトの規模についていうと、 Qwintry は世界中で約50万人の顧客が使っています。アメリカとドイツに倉庫を持っていて、アメリカ国内 最大の郵送先 のひとつで、東欧や中東への出荷に注力しています。Qwintryは、アメリカのオンラインストアでグッズを購入する人たちのためのツールです。私たちの倉庫に届いた荷物をコントロールパネルで管理で
The end of the clearfix hack? – Rachel Andrew
A new value of the display property has landed in Chrome Canary and Firefox Nightlies. In the Editor’s Draft of the CSS Display Module Level 3, display: flow-root is defined as: “The element generates a block container box, and lays out its contents using flow layout. It always establishes a new block formatting context for its contents.” The key use of this comes when you have a box with a floate
テストコードの期待値はDRYを捨ててベタ書きする ～テストコードの重要な役割とは？～ - Qiita
はじめに みなさん、DRY原則はご存知でしょうか？ DRY = Don't repeat yourselfの略で「繰り返しを避けること」という意味ですよね。 良いコードを書くための重要かつ基本的な原則なので、みなさんよくご存知だと思います。 ですが、DRY原則はテストコードを書く場合は必ずしも最善にはならない場合があります。 他の人が書いたテストコードを見ていると、テストコードにDRY原則を適用したために、かえって悪いコードになっているケースをときどき見かけます。 この記事ではなぜテストコードをDRYにすると良くないのか、ということを説明します。 追記：タイトルを変更しました @t_wada さんのコメントを受けて、タイトルを見直しました。 「テストコードはDRYを捨ててベタ書きする」 => 「テストコードの期待値はDRYを捨ててベタ書きする」 【注意】この記事は画一的なテストコードの書き
Android Orma入門 - Islands in the byte stream
2015年の11月から開発を続けているAndroid用O/R Mapper Ormaですが、このほどv1.0.0をリリースしたので入門記事を書きました*1。 UPDATE: この記事の対象はv4.1.0です。最新版はリポジトリでご確認ください。 関連エントリ: ActiveAndroidからOrmaに移行するための4つのステップ - Islands in the byte stream Table of Contents Table of Contents Ormaとは何か 1. SchemaDiffMigrationによる自動マイグレーション 2. 補完に優しく型安全なインターフェイス 導入 モデルクラスの定義 @PrimaryKey のオプション @Column のオプション データベースハンドル OrmaDatabase CRUD操作 1. Inserter, Selector, U
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
Introducing Lottie
By Brandon Withrow, Gabriel Peal, Leland Richardson and Salih Abdul-Karim In the past, building complex animations for Android, iOS, and React Native apps was a difficult and lengthy process. You either had to add bulky image files for each screen size or write a thousand lines of brittle, hard-to-maintain code. Because of this, most apps weren’t using animation — despite it being a powerful tool
「いい子に育つか、悪い子に育つか」――Twitterで“人工知能少女”育成、バンナムが結果報告
「いい子に育つか、悪い子に育つか」――ユーザーがTwitterでつぶやいた言葉などを人工知能（AI）キャラクター「プレミア」に覚えさせるプロジェクト「人工知能少女育成プロジェクト CODE ZERO：PREMIERE」を、バンダイナムコエンターテインメントが昨年10～11月に実施した。育てたAIキャラを、同社が開発したゲーム「ソードアート・オンライン -ホロウ・リアリゼーション-」に登場させるのが目標だ。 約10万人のユーザーが協力し、覚えた言葉は約40万語。それらの言葉を使い、ユーザーと会話するまでに成長したプレミア。いったいどんな人工知能少女に育ったのだろうか。 「どうして、いたいけな少女にこんなすごい言葉を言わせたいんだ」――政府のサイバーセキュリティ啓発イベント「サイバー攻撃を目撃せよ！2017」（ベルサール秋葉原、3月5日）で、バンダイナムコエンターテインメントの二見鷹介プロデュ
オタク化しつつある女子高生AI「りんな」、アパレルのバイトで“おしゃれ”を目指す
オタク化しつつある女子高生AI「りんな」、アパレルのバイトで“おしゃれ”を目指す：エンプラこぼれ話 TwitterやLINEでユーザーと自然言語で会話ができる、日本マイクロソフトの女子高生AI「りんな」がアパレル大手と組んで、オンラインショップの店員に。その裏には“オタク化”しつつあるりんなを、より“女子高生っぽく”したいという狙いもあったようだ。 2月27日、アパレル大手のウィゴーと日本マイクロソフトが協力し、女子高生AI「りんな」が、ファッションに関するアドバイスやコメントをするサービスを始めた。 WEGOのオンラインショップ内にある特設ページから、人の写真を送ると、マイクロソフトの画像認識技術でスタイリングやアイテム、年齢などを推定する。その結果に対して、「WEGOのアルバイト」であるりんなが、アドバイスをくれるという仕組みだ。今まで、実店舗で交わされていた店員との会話をWeb上で実
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うつくしい・・・古代遺物のようで、地球外生命体がもたらしたかのような、オーパーツ的存在感のある円盤型のドラム : カラパイア