git blameでプルリクエストの番号を表示する
GitHubでプルリクエスト前提の開発をしていると、git blameで「なぜ、このコードがこうなっているのか」調べる際に、commit idではなくプルリクエストの番号を表示してほしくなります。 というわけで書いたのが git-blame-pr.pl。 以下のような感じで表示されるので、調査がはかどります。 $ git-blame-pr.pl lib/core/request.c (中略) PR #446 PR #606 h2o_iovec_t h2o_get_redirect_method(h2o_iovec_t method, int status) PR #606 { PR #606 if (h2o_memis(method.base, method.len, H2O_STRLIT("POST")) && !(status == 307 || status == 308)) PR
グーグルの検索結果から見えてくる「ユーザーの検索意図」の読み取り方 | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
グーグルは、検索クエリだけでは検索意図（ユーザーが検索することによって何を得ようとしているのか）を確実に読み取れない場合、考えられる複数の検索意図に（適切に）対応した検索結果を表示する。このようなSERP（検索結果ページ）を注意深くチェックすれば、SEOに役立つ情報がたくさん見つかる。 今回のホワイトボード・フライデーは、グーグルが検索意図に対応していると判断した検索結果をチェックすることで、どのような情報が得られるのかを、ランドが実例を挙げて説明する。 Mozファンのみんな、こんにちは。ホワイトボード・フライデーにようこそ。 今回は、検索クエリを実行したユーザーの検索意図に応じてグーグルが表示する「検索結果」「検索サジェスト」「関連キーワード」から得られるインサイトについて話をしよう。 また、SERPに表示される情報からSEOやコンテンツの機会をどう得るかについて、どのように効率的かつ注
イマドキのJavaScriptの書き方2018
PySpa統合思念体です。これからJavaScriptを覚えるなら、「この書き方はもう覚えなくていい」（よりよい代替がある）というものを集めてみました。 ES6以降の難しさは、旧来の書き方にプラスが増えただけではなく、大量の「旧来の書き方は間違いを誘発しやすいから非推奨」というものを作り出した点にあります。5年前、10年前の本やウェブがあまり役に立たちません。なお、書き方が複数あるものは、好き嫌いは当然あると思いますが、あえて過激に1つに絞っているところもあります。なお、これはこれから新規に学ぶ人が、過去のドキュメントやコードを見た時に古い情報を選別するためのまとめです。残念ながら、今時の書き方のみで構成された書籍などが存在しないからです。 たぶん明示的に書いていても読み飛ばす人はいると思いますが、すでに書いている人向けではありません。これから書くコードをこのスタイルにしていくのは別にいい
AWS ec2 t2タイプには51300コネクションしか繋がらない - Qiita
2017/6/26追記 すみません。追試をしたら51300での限界が確認できたのはt2.mediumまででした。ただし、t2.largeでも約8万の限界があるようです。4章、5章を修正しました。 2017/6/27追記 Developer Forums（米）に質問をしたところ、原因不明だがm4シリーズでも10万以上で限界値を確認したという報告がありました。どうもAWS特有のアンドキュメントな現象らしいとのこと。 この記事ではAWS ec2上のCentOS7にインストールしたGo1.8を使っています。 AWS ec2のt2タイプには51300コネクションしか繋がらないようです。どのドキュメントを見てもこのような仕様は書かれていません。原因は不明でしたが、事実関係を集めたいので、同意非同意によらずに広くコメントいただきたいです。 いろいろ切り分けを繰り返したので、「CentOS7での大規模サー
畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017) - Qiita
昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks; CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は，生物の脳の視覚野に関する神経生理学的な知見1を元に考案されたNeocognitron2に見ることができる．Neocognitronは，特徴抽出を行なう単純型細胞に対応する畳み込み層と，位置ずれを許容する働きを持つ複雑型細胞に対応するpooling層とを交互
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