抽象度の高い仕事の進め方 - Konifar's ZATSU
仕事をしていると、だんだんと抽象度の高いことを任されるようになる。 たとえば、方針も明確な小さな修正タスク => 修正方法がいくつか考えられるタスク => そもそも何をやるかから明確にしないといけないタスク といった感じで次第にふわっとした依頼になってくる。いわゆるグレード制を採用している会社において、"どれだけ抽象度の高い仕事を任せられるか" がグレードの違いの要素のひとつと言ってもいい。 抽象度の高い仕事を安心して任せられる人は何が違うのか自分もよくわからないので、自分のまわりの人がどういう動きをしているかを雑にまとめてみる。 1. なぜやるかを明確にしている わからないときはドキュメントやチャットのやりとりを探し、直接聞いたほうがよい人には自分でコミュニケーションを取っている やる理由がないと判断したら依頼者に話をして、実際にやらないこともある あとで「自分はこう言われただけなので」
.gitディレクトリの中身を見てみる👀 - Qiita
git init をすると、 .git と言うディレクトリが作られます。 Gitに必要なファイルは全てこのディレクトリに含まれているのですが、普段はあまり意識しない人の方が多いと思います。 今回は .git ディレクトリの中身を少し探検してみましょう。 .gitディレクトリの構成 まずは git init して .git ディレクトリを作成してみます。 .git の中身はこのようになっています。 . ├── HEAD ├── branches ├── config ├── description ├── hooks │ ├── applypatch-msg.sample │ ├── commit-msg.sample │ ├── fsmonitor-watchman.sample │ ├── post-update.sample │ ├── pre-applypatch.sample │
Gitのオブジェクトハッシュの計算方法
Git のオブジェクト 最初に少しだけGitのデータ(オブジェクト)の保存方法について触れます。 オブジェクトは .git/objects/ に保存されます。 この中にリポジトリのファイルを効率的に保存します。 バージョンごとに同じファイルを重複して保存することはありません。 ファイルだけではありません。４種類のオブジェクトを保存します。 blob: Binary Large OBjecctの略で、つまりはファイルです。しかし、ファイル名は含みません。 tree: １階層分のディレクトリの全ファイル名とファイル内容のハッシュと権限です。 commit: git commit で作られます。コミット内容とか作成者、作成日時などが含まれます。コミットハッシュやコミットSHAと呼ばれるものです。 tag: git tag で作られます。本質的には commit とあまり変わりません。 なぜ、重複
全デバイス・全ブラウザで PDF を読みたい - Kaizen Platform 開発者ブログ
TL;DR PDF を画面に埋め込む方法は、iframe, object, embed, Viewer（3rd party library の利用）がある。 ブラウザネイティブの PDF 表示機能はブラウザ差異が大きいため、PDF を canvas や svg に変換して表示するライブラリやビューアーを利用した方が安定する。 しかし 3rd party library / service の利用はバンドルサイズやランタイムでの変換にコストがかかるため、なるべくブラウザネイティブなやり方で PDF を開きつつ、一部ブラウザ向けに対してのみ 3rd party library/service 経由で表示するように分岐させたい。 どのブラウザならブラウザネイティブの機能が使えるかを調べるために、サポート範囲の全端末・全ブラウザで PDF の描画結果を比較・調査した。 はじめに 業務委託エンジニア
【Pandas】DataFrameオブジェクトをそのままリストに放り込める、ですと？ - よちよちpython
DataFrameオブジェクトをそのままリストに放り込む そんなことできるなんて、今さら知りまして。やってみましょ。 この投稿は、前回の課題のつづきとします。 import numpy as np import pandas as pd # 適当にデータフレームを生成 data1 = np.arange(1,11).reshape(5,2) col1 = 'A B'.split() idx1 = 'あ い う え お'.split() df1 = pd.DataFrame(data1, columns=col1, index=idx1) df1 A B あ 1 2 い 3 4 う 5 6 え 7 8 お 9 10 # 適当にデータフレームを生成 data2 = np.random.randint(1,101,(3,4)) col2 = 'one two three four'.split(
Pythonで省メモリに大量の文字列を扱う工夫 - MNTSQ Techブログ
たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削
Node.jsにおけるプロトタイプ汚染攻撃とは何か - ぼちぼち日記
1. はじめに 最近わけあってNodeのセキュリティ調査をしているのですが、今年の5月に開催された North Sec 2018 でセキュリティ研究者の Olivier Arteau 氏による 「Prototype pollution attacks in NodeJS applications」という面白い発表を見つけました。 この発表の論文や発表資料、デモ動画などもgithubで公開されていますし、ちょうどタイミングよくセッション動画も最近公開されました。 github.com Olivier Arteau -- Prototype pollution attacks in NodeJS applications この発表で解説されているのは、悪意のある攻撃者が、JavaScript言語固有のプロトタイプチェーンの挙動を利用して、Webサーバを攻撃する方法です。 発表者は、npmからダ
mypyのdmypyの実装のされ方を覗いてみた - podhmo's diary
mypyのdmypyの実装の仕方を把握する。知りたいことは裏側でのprocessの管理の仕方とクライアントとサーバー間のデータのやり取りの仕方。 準備 $ git clone --depth 1 git@github.com:python/mypy エントリーポイントの把握 インストールされるコマンドの確認(setup.py) setup(name='mypy', ... entry_points={'console_scripts': ['mypy=mypy.__main__:console_entry', 'stubgen=mypy.stubgen:main', 'dmypy=mypy.dmypy:main', ]}, data_files=data_files, ... mypy.dmypy:main()がエントリーポイント実際のファイル。 main.py ほとんどargparseを
Python と型ヒント (Type Hints)
【DL輪読会】DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Dri...
python でよくわからないオブジェクトの中身を表示する - Qiita
Tensorflow 等を使っていると、このオブジェクトは一体なんのクラスのインスタンスで、どんな情報（プロパティ）を持っているのだろう、とわからなくなるときがしばしばあります。 しかも、まともなドキュメントが無いこともしばしばあります。 （例えば BeamSearchDecoderOutput など） このような時に便利な関数 explain を作りました。 例 tf.constant の戻り値を調べてみましょう。 In [7]: tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) In [8]: explain(tensor) EXPLAIN ------------------ Tensor("Const_2:0", shape=(2, 2), dtype=int32) <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tens
【Excelフローチャート作成③】フローチャートを爆速で作成するためのテクニック5選 - Excelを制する者は人生を制す
[char no=3 char=”Aさん”]フローチャートの作り方はだいぶわかりました！ しかし、たくさんの図形を使うのでけっこう大変ですね・・・。 何か良い方法はありませんかね？[/balloon] [char no=1 char=”森田”]複数の図形を扱う際に便利なテクニックがあります！ これを知っているのと知らないのでは段違いに作業効率が変わりますよー！ 今回は5つのテクニックを順番に解説していきますね。[/balloon] 目次[閉じる] 解説動画：【図解】Excel（エクセル）のフローチャート作成を爆速化してくれる5つのテクニックこの記事の内容は下記の動画でも解説しています。 はじめに本題に入る前に、この記事がおすすめな人を挙げてみます。 エクセルでフローチャートをつくりたい人エクセルの作業効率を上げたい人エクセルに限らずOfficeアプリケーションで図形を扱う機会がある人そもそ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Ruby の Object Data Dumper - 俺たちのブログ
プリントデバッグが大好きだ！！！何はなくともとりあえず標準出力に吐いてデバグ！！！！！！！！！っていうようなことはみなさんにおかれましても少なからずあるのではないでしょうか。 プリントデバッグを行う場合、単純に変数に何が入っているかというよりも、オブジェクトの状態とかを見たいことが多いかと思う。 そういうときのためのライブラリとして、Ruby だと、p, pp は組み込み、ap はもう定番化しててみんな使ってると思う。 で、ddp ってのもある。http://hisaichi5518.hatenablog.jp/entry/2014/11/05/154949 適当なクラスをでっち上げてそれぞれに食わせてみる こんなクラスがあったとする。 インスタンスを作って、インスタンス自体、インスタンス変数、インスタンスメソッドをそれぞれのライブラリに食わせてみて、どんな感じに表示されるか見てみませう。
Pythonでインスタンスの状態をダンプするにはvars()を使う - minus9d's diary
以下のような、インスタンス変数としてval1とval2を持つMyClassというクラスを考えます。 class MyClass: def __init__(self, val1, val2): self.val1 = val1 self.val2 = val2 以下のように、このクラスのインスタンスを作り、printしてみます。 mc = MyClass(10, 20) print(mc) すると以下のような文字列が表示されるだけで、インスタンスのもつインスタンス変数は表示できません。 <__main__.MyClass object at 0x00000000043E4A90> インスタンス変数を全部表示するには、vars()を使うとよいようです。 print(vars(mc)) とすると、 {'val1': 10, 'val2': 20} と、インスタンス変数が表示できました。 ただし
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Learning the internals of Git by hacking websites
GitHub - skovy/cooky-cutter: 🍪 Object factories for testing in TypeScript
http://feed.code-maven.com/archive/2016/07/12.html
Serializing class instance to JSON
python の map オブジェクトを list にした後は何も残らない - Qiita
Vimのテキストオブジェクトについてまとめた - Qiita
