Webデザイン、これからどうなる？すぐに使えるアイデア見本集58選
ウェブサイトのアイデア出しに困ったり、これからサイトを作成しようというときに参考にしたい、最新の良質ウェブデザインをまとめてご紹介します。 配色やレイアウト、フォント選び、トレンドなど優れた実サンプル例を見て、クリエイティブなデザインアイデアにつなげてみましょう。デザインの打ち合わせなどにもオススメしたいサイトが揃います。 2018年に流行しそうな、注目Webデザイントレンド20個を大予想 https://photoshopvip.net/106130 Webデザイン、これからどうなる？すぐに使えるアイデア見本集 Happier Village Toshiba イラストを全面に利用したサイトデザインで、スクロールしながら隠されているコンテンツを表示する体験を中心としています。 Interword マウスカーソルに合わせてデザイン要素が動いたり、文字テキストでマスキングされた動画イメージなど
機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスな作成をサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用するこ
AWSを学ぶ上でやってよかった勉強法５選 - log4ketancho
「AWSの勉強をしたいんだけど、まず何をすればいい？」と会社の同期や同僚から聞かれることがよくあります。ありがたいことに、先日 Amazon Web Services 業務システム設計・移行ガイド (Informatics&IDEA) を出版してからは、システムエンジニアではない知人からもこのような質問を頂くようになりました。このような質問を頂いた方には、過去に有志で開催していた社内勉強会の資料を渡したり、自分の勉強方法を共有したりするのですが、自分がどのような勉強方法をしてきたか棚卸ししきれていないなと感じたので、これを機に整理しようと思います。 私について 私は、大学時代はアプリケーション系の情報専攻で、社会人になってからも入社後最初の数年はアプリエンジニアとして仕事をしていました。そのため、当時インフラサイドの知見はほとんどありませんでした。そのような状況に危機感があり、当時の上司に
Docker入門（第一回）～Dockerとは何か、何が良いのか～ | さくらのナレッジ
みなさん、こんにちは。Acroquest Technology (アクロクエストテクノロジー) の横山 仁（よこやま じん）と申します。 主に仕事ではインフラ関係やDevOps推進に向けた活動などに携わっています。最近では、今回の記事の内容でもあるDocker（ドッカー）を使うこともかなり増えてきて、他にもAnsibleであったり、CIツールのJenkinsなども使って、自動化や開発環境の整備などを主に行っています。 この度、さくらのナレッジでDockerの入門記事の連載をさせていただくことになりました。よろしくお願いします。 今回、Dockerについて、Dockerでどのようなことができるのか、どんな使い方をすると良いのかを、実際に手を動かすことを中心に、6回に分けて紹介していく予定です。前提として、Linuxの基本的な知識がある方を対象として書いていきます。 世の中が当たり前のようにD
DNSド素人がdigコマンドとRoute 53を使って、DNSについてあれこれ学んでみた | DevelopersIO
試しに、digコマンドを利用して、yahoo.co.jpに名前解決してみましょう。 $ dig yahoo.co.jp ; <<>> DiG 9.8.2rc1-RedHat-9.8.2-0.62.rc1.56.amzn1 <<>> yahoo.co.jp ;; global options: +cmd ;; Got answer: ;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 57517 ;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 2, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 0 ;; QUESTION SECTION: ;yahoo.co.jp. IN A ;; ANSWER SECTION: yahoo.co.jp. 60 IN A 182.22.59.229 yahoo.co.jp.
デザイナーが伸び悩まないためのスキル27分類 | CA BASE CAMP | CyberAgent Developers Blog
前回の記事で18分類までを紹介 前編 → https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/4875/ 後編 → https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/5038/ ケーススタディ CASE 01：可視化してフィードバック 以前の記事でも書かせていただいていますが、そもそも27分類のスキルの使い道はここにあります。日々の面談や評価のフィードバックなど、デザイナーメンバーとの対話の際に以下の様なシートを使っています。 シートには、各フェーズごとの9項目と “ よかった ” と “ 期待 ” の欄があります。 よかった → 成長した、達成できた 期待 → いま足りていない 「よかった」と「期待」は2〜3項目でづつピックアップして書くのがルールです。全て書いてしまうと結局どこが良くて、ど
採用選考に「AI」を導入しようとしたが、断念した会社の話が面白かった。
最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、
テキストでネットワーク図を作ろう！nwdiag | DevelopersIO
nwdiagって何？ ブロック図生成ツール blockdiagシリーズの1つです。きれいな論理ネットワーク図を作成することができます！ 公式サイト(http://blockdiag.com/ja/nwdiag/introduction.html) 特徴 テキストベース 自動レイアウト SVG出力可能 インストール方法 Pythonで動き、Win・Mac・Linuxすべて対応しています。今回はMacでのインストール方法を紹介します。 Windowsの場合は事前にPythonのインストールを行ってください。2系、3系はお好みでどうぞ！ インストール 一行で簡単にインストール完了です。 pip install nwdiag サンプルコードを使って動作を確認します。 まず以下のファイルを作成してください。 sample001.nwdiag nwdiag { network dmz { addres
バフェットがすすめドラッカーが問う｢連休にやるべき5つのこと｣
“未来を変える”プロジェクトでは立ち上げから約2年の間に、大組織の経営者やマネジャー、NPOの代表、アカデミック領域の方々など、イベントの議論参加者を含め累計で1,000名以上の方々から、さまざまな知見を集めてきました。そして今回は、中でもこの1,000名以上の方々が｢時間があるなら、これはぜひやっておきたい｣とお薦めする内容について、代表的な5つをご紹介します。 まとまった時間だからこそできるこれらのアプローチ、ぜひともお試しください。 1：TEDの代表作を鑑賞し、世界の名プレゼンテーションに刺激を受ける ｢世界中に、価値ある考え方を拡げよう｣というビジョンの基、壮大なスケールで展開されているTEDプロジェクト( https://www.ted.com/ )。これまで本メディアで取材してきた多くの経営者・ビジネスパーソンも、その内容に大きなインパクト・影響を受けています。 中でも、特にビ
Slackが「スーパー社内wiki」になる！チームの情報格差をなくすbot・Guruを紹介 | SELECK [セレック]
ドキュメント共有ツールや社内wikiなど、社内に情報やノウハウをストックする仕組みをお持ちの企業さんは多いかと思います。 ただ、そういったツールって「見る人」と「見ない人」の差が出てきてしまうことがありますよね。 「情報共有しているはずなのに、なぜか社内で情報格差が起こる」みたいなことも、珍しくないと思います。 そこで今回は、個人的に「これいいじゃん！」と思った社内wiki・ドキュメント共有ツール「Guru」を紹介します。 ▼実際の「Guru」の画面 特にSlackユーザーは、たぶん感動すると思う。私はしました。リアクションやスレッド機能を存分に活かした仕様になっているので、シームレスすぎてびびります。 （もちろん、Slackユーザーでなくても使えます。） ▼Slack上で動かすと、こんな感じです。 Guruは、Guru Technologies, Inc.が2017年3月に公開したサービ
![Slackが「スーパー社内wiki」になる！チームの情報格差をなくすbot・Guruを紹介 | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d27a06732a2b157ff8718dcef657ae8939eb0c77/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F06%2F13125810%2F187.png)
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
エンジニアチーム全員がフルリモートで働く際に役立つ便利ツールと組織のルール | 働き方・カルチャー
こんにちは、株式会社キャスターでCTOを担当しています、福田です。 株式会社キャスターはオンライン秘書サービスを主な事業として展開しており、100名以上の従業員全員がフルリモートで働いています。 エンジニアチームもその例外ではなく、当然全員がリモートワーカーで、各自が自分の好きな場所に住み、集中できる環境でコーディングに勤しみ、必要に応じてオンラインで活発に議論しながらモノづくりをしています。 このブログで伝えたいことそんな我々エンジニアチームは、自分たちにとって働きやすい環境は何かを追求するため、日々新しい取り組みを実験として試しながら、リモートエンジニアリングに最適なツールやルール作りに取り組んでいます。 今回のこのブログでは、そんな我々が、日々愛用しているツールや、リモートワークをする上で気をつけていることや組織のルールの一部をここで紹介させていただこうと思っています。 この記事を読
サーバーレスなバックアップシステムを AWS SAM を用いてシュッと構築する - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。昨晩のお夕飯は鮭のカレー風味ムニエル定食だったインフラ部 SRE グループの @mozamimy です。 鮭のカレームニエル定食 pic.twitter.com/G2c1ij2wpp— ᕱ⑅ᕱ もざみ (@mozamimy) February 6, 2018 今回は、SRE グループでの取り組みのひとつであるマルチクラウドバックアップを題材にして AWS SAM、CodePipeline (CodeBuild および CodeDeploy を含む) を用いたサーバーレスアプリケーションの構築、ビルドおよびデプロイについて書いていきたいと思います。また、1月に Lambda で Golang が利用可能になった こともあり、CodePipeline の進捗を Slack に投稿する Lambda function を Golang で作ってみたので、そちらもあわせて解説したいと思
小規模な組織でのデザイナー教育で工夫してること｜kazuma nishiwaki
前提教育プログラムが定まっていない小規模の組織で、インターン・アルバイトに対して、どのようにデザイン教育をしていくか 課題（悩み）教育とリターンのバランス 即戦力じゃない人にデザインを覚えてもらいつつ、組織へのリターンのバランス 時間的制約 インターンやアルバイトの場合、フルタイム勤務ではないので間が空いてしまう。学生さんだとテスト期間を挟むと１ヶ月ほどのブランクも。 また、１年や２年で一度卒業することを前提とするため、卒業を見据えた着地も考える必要がある。 めざすゴール長い目でみて、良い関係値を築けるようにする 将来的に仕事を手伝ってもらったり、将来の転職先候補に選んでもらったり、短期的なリターンは目指さない （性善論ではなく、短期的リターンならクラウドソーシングなどのほうが楽だし早い） 前述、時間的制約も見据えて、デザイナーとしてのキャリアのスタートになるような経験をできるだけしてもら
なぜプロダクトに Vue.js を採用したのか? 運用してみてどうっだった? という話 | Nagisaのすゝめ
2018年2月6日 なぜプロダクトに Vue.js を採用したのか? 運用してみてどうっだった? という話 余り知られていませんが Nagisa ではアプリだけでなく Web のプロダクトやサービスもあります。マンガZERO や UPTOON! や 月刊コミックジヘン 辺りがそうです。 何れも Vue.js で作られている SPA で、社内・外両方から “なんで Vue.js なの?” とかよく聞かれます。そこで、今回はどうして Vue.js を選択したのか、Vue.js の何がいいのか、Vue.js で運用してみてどうだったかの話をしたいと思います。 はじめに Vue.js を導入する前のマンガ ZERO Web は 2.0系の Riot で作られていました。今ある SPA のような形ではなくサーバサイド (Go) にてメタタグを生成、空のマウントポイント <div id="app"><
非エンジニアが最速でSQLをマスターする方法 - Gunosy Tech Blog
こんにちは、データ分析部の石塚です。 Gunosyではエンジニア以外の職種でもSQLを叩いて自らデータを集計・分析するという習慣と全社員が各サービスのログ*1に触ることができる環境があります。 例えば、ユーザー獲得を担っているプロモーションチームはエンジニアが0名のチームなのですが、実際にSQLを叩いています。 それによって、自分たちの獲得したユーザーはどのような行動をしているのかを確認したり、分析することができています。 これはGunosyのみの事例ではなく、AWSのRedshiftやAthena、GCPのBigQueryが台頭してきたおかげで、どの会社も低コストにログをSQLで集計・分析できる基盤が整ってきています。 個人的にはアプリやウェブの業界で働くマーケターにはSQLは必須の知識と言える時代になってきたと感じています。 そこで今回は特別プログラミングなどの経験が無い人でも、SQL
Webブラウザの操作をJavaScriptで自動化。Headless Chromeのフレームワーク「Puppeteer」がバージョン1.0に到達。ChromeのDevToolsチームが開発
UIを持たずスクリプトから操作可能なWebブラウザのHeadless Chromeを利用するためのフレームワーク「Puppeteer」がバージョン1.0に到達した。Webアプリケーションの自動テストなどに利用可能だ。 GoogleのWebブラウザ「Chrome」は、ユーザーインターフェイスを持たずコマンドラインやリモートデバッグ機能を通じてWebブラウザを操作できる「Headless Chrome」機能を備えています。この機能は2017年6月にリリースされた「Chrome 59」から実現されたものです。 Headless Chromeを利用すると人間がWebブラウザをマウスやキーボードで操作することなく、プログラムでHeadless Chromeを起動し、特定のWebページを読み込み、画面キャプチャの取得や、指定された場所をクリックし、値を入力し結果を取得する、といった操作を自動的に行わせ
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