やったこと ObnizとtoioをBLEを介して繋げた ObnizへtoioのPosition IDを読み込んだ Obnizからtoioをラジコンみたいに前後左右に動かした “開発者向けマット(仮)のサンプル”の絶対座標に向けてtoioを動かした 今回はtoioが一台だけ電源ONになっていると想定して述べる。 (二台以上を動かす際には、後述する“Obnizとtoioをつなげる”にてUUIDを指定するようにすること。) 想定読者 BLEとかよくわからないけどもとりあえずObnizとtoioを連携したい方 ごま塩程度にjavaScriptなどのプログラミング言語を触ったことがある方 toioもObnizもガチ勢じゃないひと(!?) 使ったもの Obniz(Basic Licenseを使用した。ただ、GPIOを使っていないのでM5StickC版Obnizや1Yとかでも問題ないはず) toio(h

0.事前準備 プライベートネットワークにCloudWatch Agentを設定するには事前に以下の設定が必要。 SSMに関してはこのページを見れば大体書いてあった IAMポリシー 以下のIAMポリシーまたは同等のアクセス権限をロールに設定 ロールをEC2インスタンスに設定 AmazonSSMFullAccess CloudWatchAgentAdminPolicy AmazonSSMManagedInstanceCore Amazon S3 バケットアクセスのカスタムポリシー VPCエンドポイント 以下のVPCエンドポイントを作成する com.amazonaws.ap-northeast-1.s3 以下のPolicyの付与が必要 { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": "*",

実現したこと Dockerの公式tomcatイメージをもとに、tomcatのサンプルアプリを含むイメージをビルドしてコンテナをデプロイする 環境 Windows 10 Home 1903 Docker Toolbox version 19.03.1 手順 ##1.Docker Toolboxをインストールして起動する 以下からダウンロードしてインストールする https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/ ##2.Dockerfileを作って、作業用フォルダに格納する ここではDocker Hubにある公式のtomcatイメージをpullしてくる。tomcatのサンプルアプリをダウンロードしてくるために、wgetを事前にインストールして、tomcatの公式サイトからダウンロード。curlでもダウンロードできると思われるが、練

初の機械学習プロジェクトを仕事でおこなった。その際に、各プロセスでこういう部分をみたり考えたりした方が良さそうだと思ったことをまとめる。 なお、機械学習プロジェクトの話は「仕事ではじめる機械学習」をはじめとして既に色々なところで議論されている*1。しかし、いくつか読んだがマクロな話が中心だったので、どちらかというとミクロ部分の機械学習モデルを構築する という部分を中心に書く。 なお、経験者から指摘されたり教えられた点を1度機械学習プロジェクトをやっていったんまとめただけなので、今後追加・修正される暫定版なことに注意。 ワークフロー 機械学習プロジェクトのワークフローはざっくりと以下のようになる。 1. 要件を定める やることとしては、 目的 スケジュール 期待値 どの程度の精度ならよいか どのようなアプローチを取るか を決める。 このあたりの話は、前述のように「仕事ではじめる機械学習」など

はじめに ユーザーが指定したコンテンツ表示予約時間の9時間前にコンテンツが表示されてしまう、とユーザーから問合せがありました コンテンツ表示予約時間の抽出SQLが以下の状態となっており、環境構築時にMySQLを日本時間にしておけば今回の問題が起きなかったのでは、と思ったので、とりあえず試してみます 前提（試した環境） ホストOSバージョン: macOS Catalina 10.15.4 Windows Proであれば、PowerShellでもイケると思います（たぶん） dockerバージョン: 19.03.8 docker for mac（windows）必須 dockerコンテナのMySQLイメージのバージョン: 5.7系（業務で使用中のものと合わせているので） ※ニワカなので、おかしな実装や考え方をしているかもしれませんが、ご指摘くださると嬉しいです！ 実現方法 MySQLが載ってるO

[docker/docker-compose入門]新型コロナのせいでお家時間が長くなり、switchやりたいけども転売ヤーのせいで買えなくなったのでマリオになりきれるものを作ったPythonFlaskDockerdocker-composeマリオ この記事の目的 サークル内映像班の映像投影システムでdocker-composeを使用予定だが、非エンジニアの割合が多いため、それらの解説するため+アウトプットの練習 はじめ よしとらです。 映像ツールをdocker-composeとraspiで作成したいなあって思ったので、docker-composeの入門を書きます… qiita初投稿なので、読みにくいかもです…ごめんなさい… 新型コロナウイルスのせいで、新歓公演がなくなり、研究室配属されても自宅作業になってしまいました… 研究室の担当教員からは輪講でいっぱい英語文献読んで、慣れてねって言われ

はじめに この記事では、中田育男著「コンパイラ 作りながら学ぶ」(オーム社) に出てくるプログラミング言語 PL/0' を JavaScript で実装します。 コンパイラ 作りながら学ぶ この書籍ではシンプルなプログラミング言語 PL/0' コンパイラをC言語で実装したソースコードが巻末に掲載されており、それをもとにコンパイラの理論が説明されています。書籍では完成系のコードが一度に示されていますが、この記事では最小限のサブセットを設定して、徐々に拡張していきながら処理系を完成させます。 対象読者 この記事は以下のような人をターゲットに書かれています。 「コンパイラ 作りながら学ぶ」の本文を一通り読んだ上で、巻末のコードを理解しようとしたものの途中で挫折した人 「コンパイラ 作りながら学ぶ」はもともと1995年に「コンパイラ」というタイトルで出版されていた本の改訂版です。私は改訂前の本を高

Help us understand the problem. What are the problem?

本稿について 2019年11月、GitHub上で利用できる無料のワークフローツールのGitHub Actionsが正式にリリースされました。1 これを使って、CI/CDなどの処理を自動化することができます。 本稿では、GitHub ActionsでTerraformを実行し、Google Cloud Platformの構成管理を行う方法を紹介します。 また、GitOpsによるインフラCI/CDの作業フローも紹介します。 昨日、Bitbucket PipelinesでGCPに対してTerraformでインフラCI/CDする - Qiitaという記事を書きましたが、そのGitHub Actions版となります。 共通する内容が多いので、以降ではその記事を「Bitbucke Pipelines版」として参照させて頂きます。 更新履歴 20200504 .github/workflows/terr

はじめに 勉強していて、DjangoをリモートホストにデプロイしたあとのNGINXとgunicronの設定回りがよくわからなくなったので、自分用にメモ やりたいこと 必要な作業の流れ 1. NGINXがDjangoサイトを呼び出す用の設定ファイル作成 2. Djangoを呼び出す設定ファイルへのシンボリック・リンク作成 3. NGINXとgunicornを再起動 やりたいこと Djangoで作ったアプリケーションをクラウド上にデプロイし、静的ファイルを表示するだけなどの軽い処理はウェブサーバー(NGINX)で処理し、Djangoでの動的な処理など重い処理はAPサーバー(gunicron)で行いたい。 まとめると、以下のようなイメージ nginx 主に静的ファイルを表示するウェブサーバー 自分自身は重たい仕事はしない（ngninxにさせるのはHTMLの表示くらい） ロードバランサー的に振る舞

This domain may be for sale!

概要 既存のRails5+MySQLのアプリケーション(AWS EC2にてデプロイ済み)に、後からDockerを導入しました。 今回はローカル環境のみの構築ですが、Docker初学者でかなり苦労しましたので備忘録としてまとめます。 勉強のためにコードやコマンドの一つ一つの意味も書いていきたいと思います。 既存のRailsアプリにDockerを導入したい方のお役に立てれば幸いです。 間違い等あればご指摘くださいませ。 前提 Dokerの基礎的な知識 MacOS Ruby 2.5.1 Rails 5.0.7.2 MySQL 5.6 Dokerの基礎は入門DockerとDOCKER/KUBERNETES 実践コンテナ開発入門で学習しました。 Dockerに初めて触れる方は、まずはDockerの概念や基礎的ところを上記等で理解することをおすすめします。 手順 Docker for Macをインスト

Home » Blogs » Machine Learning » What is Principal Component Analysis in Machine Learning? Complete Guide!

Dockerを使ってPHP+MySQLの試験環境を作るために、どうしようもなく転びまくった記録です。 ほかの時期だったり、使えるもののバージョンが変われば、また違った展開になると思います。 2020年5月時点で利用可能なDockerの最新版を使うべくアノ手コノ手でインストールに至るまでの一例です。 最終的にどうなったか AWSのEC2にあるFaro Sourceというところが提供するOptimized AWS CentOS 7.6.2 (X86, 64bit)を使いました。 このインスタンスはインスタンス料金とは別にソフトウェアライセンス料金がかかるようですのでご注意くださいまし。 本当にタマタマこの組み合わせでうまくいっただけで、それ以上何も感想はないです。 いろいろ使ったもの 開発端末OS　Windows10 Pro 64bit Docker for Windows　2.2.0.5 V

こんにちは、ゴールデンウィークはしっかりステイホームしているMr.Moです。 GWに何をやろうかなーと思っていたら目の前にApp Engineと機械学習のモデルがあったので遊んでみました！ Google App Engineとは 下記に詳しい記事があるのでご参照ください！ https://docs.google.com/presentation/d/1trxz4_ksRyHdj2cAGVKiy3gtx7q1-AE06XbzLraBD44/htmlpresent https://dev.classmethod.jp/articles/gae-webapp/ なぜGAEなのか？ App Engine無しでは生きていけない体になっているからです。（笑） あとはやっぱり無料で動かせないかと思いまして... 最低限必要なもの Google Cloud Platformにログインできるアカウント 機械

はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 AWSとGCPをセキュアな環境で接続してそれぞれのサービスを相互に利用できないか検証するためそれぞれのVPC間をVPNで接続してみました。 前回はGCPのVPNオプションにはClassic VPNでの接続方法をまとめましたので、今回は高可用性（HA）VPN接続の方法をまとめます。 Cloud VPN の概要  |  Google Cloud 前回の記事 接続パターン Classic VPN接続 AWSでAWS VPN connectionを作成すると2つのIPSec tunnelが利用できます。 上のパターン（以降パターン1）ではそのうちの1本を利用するパターン、下のパターン（以降パターン2）は2本とも利用してフェイルオーバーに対応するパターンになります。 前回のエントリーではこのパターン1、パターン2の接続方法をまとめまし

Parts 1 and 2 are found here and here From one perspective, categories are just another algebraic structure, like groups, monoids and rings. They are these abstract things that have some abstract equational axioms and operations. They are the next stop on our magnificent category journey. A monoid is a thing that has an associative operation with a unit. Addition and 0 make numbers a monoid. Multi

はじめに これから試す内容は下記 Microsoft の公開情報に書いてある内容を基に、実際に動作検証をした内容になります。 -参考情報 CentOS Linux 仮想マシンを Azure AD Domain Services のマネージド ドメインに参加させる URL:https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/active-directory-domain-services/join-centos-linux-vm#configure-the-hosts-file -参考情報 プレビュー:Azure Active Directory 認証を使用して Azure の Linux 仮想マシンにログインする URL:https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/linux/login-usin

Docker初心者がDockerの概要とDocker-Composeについてまとめます。 また、末尾で最近トレンドのkubenetesについても触れています。初心者的にはこういうのもあるんだなという認識をもってもらえればと思います。 記事とは直接関係ありませんが、今回Dockerについてまとめたのは、Docker上に任意のAnaconda3環境を作成し深層学習環境を整えることが目的です。 また、コロナのため自宅で作業していますが、研究室に復帰した際にDocker Hubから研究室PCへ自作イメージをpullしてスムーズに研究を進めるための備忘録になります。 Docker+Anaconda環境の構築は以下の記事を参考にしました。 ・【画像で説明】DockerでAnaconda環境をつくり、コンテナの中でVSCodeを使う ・Docker超入門①〜Dockerってなに？〜【初心者向け】 今回の

これで無事ログインできると思います。　お疲れ様でした！！ 手順2.(dockerコマンドで確かめる。) 先程はdocker-composeでDockerのコンテナにログインしましたが、dockerコマンドでもログインができます。 その場合は、サービス名を指定するのではなく、コンテナ名を指定しましょう。(ここで躓いた) ① docker ps で起動しているコンテナを確認する。 ディレクトリ名 % docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 14b873295068 phpmyadmin/phpmyadmin "/docker-entrypoint.…" 13 hours ago Up 13 hours 0.0.0.0:8080->80/tcp test_phpmyadmin 7775dcba2d50 mys

なお、distrolessのイメージは2種類（3通りの名前）がありますが、Python 3.5はバグ修正はせず、セキュリティ修正のみでサポート期限が2020/9/13というステータスなので、本エントリーでは3.7の方のみを扱います。 gcr.io/distroless/python3: Python 3.5.3 gcr.io/distroless/python3-debian9: Python 3.5.3(上のイメージと同一) gcr.io/distroless/python3-debian10: Python 3.7.3 一応サンプル等もありますが、どれも1ファイルで構成されたサンプルスクリプトばかりです。前回のsite-packagesにコピーする方法を軽く試したところうまく動かず、シェルもpipもensurepipもないため、ビルドイメージにすることもできません。いろいろ調べた結果、

はじめに サンプルアプリ(feedback-api)を用いてご紹介します。 Mac環境の記事ですが、Windows環境も同じ手順になります。環境依存の部分は読み替えてお試しください。 目的 この記事を最後まで読むと、次のことができるようになります。 No. 概要 キーワード

「モバイルSuicaの利用履歴を経費精算に簡単に出せるように編集するサービスの作成」の第一歩 まずはPythonでの開発を行うのでPythonを実行できる環境を作る 筆者の環境 windows PC (Core i7-7600 / 16GB) VS codeで編集 PythonとDockerの拡張機能は入れておくと便利 方針 Windows PCで開発しているので直接やるといろいろ面倒くさい Pythonの実行環境はDockerでコンテナを立てる 準備 Docker for Windowsをインストールする Hyper-Vの有効化など必要。 [docker-compose]もインストール ※[Docker] Windows 10 Pro 64bit に Docker と Docker Compose をインストールする Dockerfileを作る いろいろインストールするのでイメージをbu

Laravelの本番デプロイ手順って複雑じゃないですか？ というわけでGitHub Actionsで自動デプロイしてみます。 今回は、まず必要になるDockerについてです。 なぜDockerが必要なの？ GitHub Actionsの中で任意バージョンのphpやcomposer、npmコマンドなどを実行するために必要になります。 ローカルでの開発や、コンテナでの本番運用にも転用可能なので、使えるようにしておきましょう。 Docker環境既にあるぜ！って人やLaradockなどのDockerHubにあるImageを使う人には今回の記事は必要ありません。 次回作にご期待ください。 Dockerfileを作る php composer nodejs の3つを使えるImageを作成します。 以下ではamazonlinux2とphp-fpm環境を例示していますが、上の3つが使えればphpイメージベ

はじめに 練習がてら、PyTorchを使って自作のマインスイーパを機械学習させてみます。 わからないことだらけなので、いろいろと勉強しながらメモ。 一旦メモ書き程度に作成して、必要ならあとから体裁整える。 目標 Windowsの標準(だった)マインスイーパの初級を、安定してクリアできるようになること。 とりあえずは9割ぐらいの勝率を目指す。 構成 こちらのDQNを写経しました。 では済まないので、簡単に。 ネットワークはシーケンシャルモデルを使用。 入力層(状態$s$)と出力層($Q_{s,a}$)のニューロン数は盤の目の数。 隠れ層は2層で、各層のニューロン数は盤の目の数×SIZE_MAG。 とりあえず盤の目の数に対してスケーリングすればいいかなと(適当) 活性化関数はReLU、最適化手法はAdam(学習率0.001)を使用。 マインスイーパは自作。画像取り込んで頑張ろうかと思ったけど、

認証周り，複数環境でってなったらやはり LDAP がデファクトスタンダードですよね。 Google の Cloud Identity や AWS の AWS Directory Service もいいですが，家庭用で使うにはややお値段が高いです... そこで，逸般の誤家庭に1台は余っている Raspberry Pi で LDAP サーバを構築します！ また，昨今はセキュリティ意識の高まり（法規制など）もあり，よりセキュアなものが求められています。 なので，今回は LDAPS (LDAP over SSL/TLS; Secure LDAP) にも対応したサーバを構築します！ 対象読者 Raspberry Pi がある 簡単な UNIX コマンドは問題なく使える LDAP サーバを構築したい という逸般人が対象です。 今回やること OpenLDAP のインストール OpenLDAP のセットア

ANAホールディングス（ANAHD、9202）発スタートアップのavatarin（アバターイン、東京都中央区）は、石川県加賀市の病院でアバター（分身）を使った遠隔見舞いサービスの実証を実施する。入院患者の家族らが、自宅や病院内の別室からアバターを通して病室の患者と会話などをすることができる。期間は5月7日から31日まで。 実証はANAHDと加賀市のイノベーション連携協定に基づいて実施する。avatarinが開発した遠隔コミュニケーションアバター「newme（ニューミー）」を加賀市医療センターに設置。avatarinの これより先は会員の方のみご覧いただけます。 無料会員は、有料記事を月あたり3記事まで無料でご覧いただけます。 有料会員は、すべての有料記事をご覧いただけます。 会員の方はログインしてご覧ください。 ご登録のない方は、無料会員登録すると続きをお読みいただけます。 無料会員として

本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆

【Docker】docker loginをするときにError saving credentials: error storing credentialsがでてログインできないときの話Docker 職場でUbuntu 18.10をつかっていたのですが、docker loginをしようとしたところcredentialに関するエラーが出続けて悩みまくっておりましたが、なんとか解決できたのでそのメモ。gitlab registryにもdocker hubにもログインできず死んでおりました。 エラーは Error saving credentials: error storing credentials - err: exit status 1, out: `The connection is closed` こんな感じです。 正直connection is closedっていうのが？？？っていう

前回の記事はこちら Vue.jsテンプレート構文 javascript構文の使用について jsfiddleで実際に記述しながら読むことをおすすめします。 Vue.jsではデータバインディング内でjavascript式を使用することができます。 下記のコードを実行しましょう。 <div id="app"> <p> <!--テキスト--> {{message}} </p> <p>　<!--計算式--> {{number + 1}} </p> <p>　<!--単一式--> {{ message.split('').reverse().join('')}} </p> <p>　<!--３項条件文１--> {{ ok ? 'yes' : 'no' }} </p> <p> <!--３項条件文2--> {{ ok ? message : '' }} </p> </div> <script src ="ht

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 ジョージア工科大学 、Facebook Artificial Intelligence Research、スタンフォード大学による研究チームが開発する「Learning to Collaborate from Simulation for Robot-Assisted Dressing」は、ロボットの手助けで患者が効率よく服を着せ替えられる、強化学習を用いた支援システムだ。 介護や看護の現場での患者の着せ替えは現状、人力で行われている。しかし、プライバシーや安全性の面から人力作業は最善ではないだろう。このシステムでは、ロボットが自動で患者の着せ替えを行うアプローチで課題解決を目指す。 まず

最終更新日: 2019年10月29日 簡単な例あなたははじめての Vue.js アプリケーションを素晴らしい Vue.js webpack テンプレート を利用して作成し、Docker コンテナで実行もできることを同僚に披露したいと思っています。 ではプロジェクトルートに Dockerfile を作成しましょう: FROM node:lts-alpine # 静的コンテンツを配信するシンプルな http サーバをインストールする RUN npm install -g http-server # カレントワーキングディレクトリとして 'app' フォルダを指定する WORKDIR /app # `package.json` と `package-lock.json` （あれば）を両方コピーする COPY package*.json ./ # プロジェクトの依存ライブラリをインストールする R

管理ツール lazydocker ctop portainer cadvisor ユーティリティ dive docker-slim docker-bench-security watchtower container-diff pumba container-structure-test Linter/Formatter hadolint dockfmt Dockerfileサンプル チートシート github.com awesome-dockerで紹介されているDocker関連の便利ツール、Dockerfileサンプル、チートシートなどをいくつか見てみる。 ざっくりとしか確認していないので実際には使えないものもあるかも。 管理ツール Repository スター数 jesseduffield/lazydocker 14,925 bcicen/ctop 9,823 lirantal/doc

なにこれ クロスプラットフォームアプリを開発する手段はいくつかありますが、とっつきやすそうなIonicについて調査しました。実装方法というよりは、全体像と、React Native・Flutterとの比較についてまとめています。 📝私はWeb開発の経験はありますが、Ionicの経験があるわけではなく、これからやってみようという段階です。 そのため本記事はあくまでも調査結果をまとめたもので、実際の開発の経験に基づくものではありません。 Ionic概要 クロスプラットフォームアプリをWebの技術（HTML/CSS/JS）を使って作るためのフレームワークです。 iOS・Android・Electron・Web(PWA)などの複数の環境で動作させ、ネイティブ機能にアクセスするためのCapacitorと、 WebComponentベースのネイティブ風なUI Componentから構成されます。 U

世界のデータは、まだバラバラ。5つ星オープンデータによってつながる未来、創りましょう！ 対策ダッシュボード、和歌山県、奈良県、埼玉県の速報連携を実施し、連携先都道府県は18になりました。 これで18/47、38%が連携できたことになります。（連携条件、オープンデータとして新型コロナウイルス対策を公開していて、退院数・死亡数がデータから分かること） この条件の都道府県の連携は完了。オープンデータと明記はなくても、政府・行政の公開は、オープンバイデフォルト。次は、オープンデータとみなし、連携拡大を図ります。 「COVID-19 Vocabulary 新型コロナウイルス対策ボキャブラリー」 HTMLによるオープンデータは、5つ星オープンデータにおいて、星いくつか？実は、1つ星にも5つ星にもなりえます。 肝心なデータが画像であれば1つ星ですし、きちんと他とつながる語彙（ボキャブラリー）が設定されて

Ruby on Rails + Docker + Capistrano + Puma + Nginx AWS EC2へデプロイ方法のメモRailsnginxCapistranoEC2Docker AWS EC2 インスタンスの準備 AWS コンソールにアクセスする 「Launch Instance」をクリックする Step 1: Enter nand and tags インスタンス名とタグを入力する Step 2: Choose an Amazon Machine Image (AMI) 「Ubuntu Server 22.04 LTS (HVM), SSD Volume Type　64bit (x86」を選択する Step 3: Choose an Instance Type and Key pair インスタンスタイプは「t2.micro」とSSH用のキーペアを選択する Step 4:

はじめに Djangoでユーザー登録・認証・ログイン機能周りを整備したいと思い、進めていたら詰まったので記録を残しておきます。 結論 Djangoでアプリ開発をする際はprojectを立ち上げる前に要件定義と設計は済ませておくこと 設計等で織り込み済みでない限り、基本的には1project、1アプリを守るほうがDjangoの開発になれるまではベター。 勉強で開発をしているときもめんどくさがらずにprojectを再度立ち上げること、使い回さない。 何が起きたか Djangoチュートリアルも終わったので、こちらの記事 と こちらの記事 を元に、 Djangoでユーザー登録・認証・ログイン機能周りを整備したTODOアプリの雛形のようなものを作ろうと色々とやっていたのですが、面倒くさがりでチュートリアルのprojectを流用していたところUserモデル及びSuperUserの仕様周りで詰まってしま

Node.js の開発では Docker for Mac が便利ですが、仕組み的にディスクアクセスが遅くなるので、処理性能が半分とまではいかないものの、３割くらい遅いです。そこで Docker for Mac のお手軽環境を諦めて、代わりに VirtualBox 上で Docker を使うと、ほとんど性能劣化なく動くようです。 VirtualBox 上で動かす VM は何でも良いのですが、プロダクション環境は AWS が多いので、今回は VM にも Amazon Linux 2 を使うことにします。各ファイルも VirtualBox 上の VM 側に置いて、Mac から NFS でアクセスします。 (1) VirtualBox をインストールする。 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads の「OS X hosts」から、VirtualBox をダ

〜コード全文〜https://qiita.com/sho_U/items/310ac5b653bdfcb99a2c ajax（非同期通信について） ajaxを用いて実装する部分は、「コメント作成」「コメント復元」した場合となります。「コメント作成」「コメント復元」については、非同期通信を用いてデーターベースにアクセスし、受け取ったデーターを元に、画面上の表示の一部を作り替えて変更します。 まずは「コメント作成」について説明したします。 動作イメージ 1. 「コメントする」をクリックしたら、jqueryが発火 2. 入力されたデーターを非同期でサーバーに送り、json情報を受け取る。 3. 受け取った情報を元に条件をif文でふるいにかけてhtmlを形成する。 4. 作成作成したhtmlをコメント一覧に追加する。 // =================================== /

Alpine.jsはHTMLの属性にディレクティブを指定してリアクティブな動作を実装できるJavaScriptフレームワークです vue.jsやreact.jsといったフレームワークのリアクティブ且つ宣言的な性質を低コストで提供してくれる、というもの 開発者はTailwind.cssのJS版のようなもの、と説明しています Alpine.jsでは13のディレクティブと、5のマジックプロパティと呼ばれるものを使う事が出来ます。Vue.jsとほぼ同じ機能を使える、という認識で良いと思います <script src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/alpinejs/alpine@v1.10.1/dist/alpine.js" defer></script> ↑ まずはスクリプトを読みこみます 試しに何か作ってみましょう <div x-data="{selected:nul