Twitter's "fave" animation - CSS Animation
Twitter recently updated the design of their “fave” (also known as “fav”) button, introducing a new animation. Rather than rely on CSS transitions, the animation makes use of a series of images. Here’s how to recreate the animation using the CSS animation steps timing function. Update: Heart The following technique can also be used with the new “Heart” animation, as it’s handled in a similar way:
Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Redis不適切利用による問題は本番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100本くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... （この話は事実ではなくファンタジーです。） 深夜電話で叩
そんなにプライベートを犠牲にして大丈夫? - kurainの壺
最近読んだソフトウェアエンジニアのキャリアの話が、みんなプライベートの時間も勉強しなきゃダメだという論調で、ちょっと私は疲れている。 hrnabi.com www.pasonacareer.jp paiza.hatenablog.com 曰く環境変化の激しいWeb系エンジニアは、プライベートを犠牲にして勉強しなければ最先端にはいられない。高給取りにはなれない。わりとみんな信じていることのように聞こえる。しかし本当だろうか。犠牲にするって、どのくらい犠牲にすればいいんだろう? 犠牲と比例して、技術力が伸びたり、給与が増えたりするんだろうか? あっという間に知識が陳腐化するという仮定においては、時間の自由が大きい若い人ほど先端の勉強に時間を割くことができて、もっとも有能になりやすい。実際若くて有能な人は増えているように思う。それでも、オッサンたちがマネージャーにならず、第一線で働くことは可能な
Personalization Offline Think with Google - Thought leadership - Insight
Marketing is at an inflection point. Here’s why that’s an opportunity
rubocop のしつけ方 - onk.ninja
rubocop のしつけ方 TL;DR rubocop --auto-gen-config して Offense count の多い順に毎日数個ずつ設定を確認したら 僕の使っている .rubocop.yml ができました これが onkcop か…(ゴクリ / “僕の使っている .rubocop.yml” https://t.co/KVryle9SJq — そのっつ (SEO Naotoshi) (@sonots) October 26, 2015 rubocop とは コーディング規約に準拠しているかをチェックする gem です。 https://github.com/bbatsov/rubocop こんなコードに対してかけると def badName if something test end end 以下のような警告をしてくれます。 Offenses: test.rb:1:5: C:
Amazon.com recommendations item-to-item collaborative filtering - Internet Computing, IEEE
Industry Report 76 JANUARY • FEBRUARY 2003 Published by the IEEE Computer Society 1089-7801/03/$17.00©2003 IEEE IEEE INTERNET COMPUTING Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering R ecommendation algorithms are best known for their use on e-commerce Web sites,1 where they use input about a cus- tomer’s interests to generate a list of recommend- ed items. Many applications use o
協調フィルタリング型レコメンドエンジン開発のため仕様について考える - Qiita
協調フィルタリング型レコメンドしたいけど、オープンソースでいいライブラリないし、ASPサービスは基本5万円/月以上。もう自分で作るしか無い 協調フィルタリング型レコメンドとは 一番有名な実装例はAmazonの『この商品を買った人はこんな商品も買っています』機能だと思います。以前簡易版の実装を紹介しました。簡易版記事の続きが本記事となります。 協調フィルタリング（きょうちょうフィルタリング、Collaborative Filtering、CF）は、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行う方法論である。趣味の似た人からの意見を参考にするという口コミの原理に例えられることが多い。 火花と同時受賞した筋トレ作家羽田先生のスクラップアンド・ビルドが1番目にレコメンドされるあたり、流石Amazon様です..直木賞を受賞した流も良い小説ですね。
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【画像あり】NHKのお●ぱいやべーｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ：キニ速
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2015/10/28/keight_rb_released/
「体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方」の仮想環境をVagrantで動かす