7. システム構成 API系 App Engine Batch系 App Engine wordpress App Engine 管理系 App Engine BigQueryLogging Cloud SQL Cloud Spanner Cloud DatastoreiOS Android Clients manager Task Queues Memcache Monitoring
昨年、青森県で起きた中1男子のいじめ自殺事件。「いじめがなければもっと生きていた」とのメモが見つかったという悲しい結末でしたが、男子生徒が亡くなる前に行った「いじめに関するアンケート」を学校側が破棄していたという衝撃事実が明らかとなり、大きな波紋を呼びました。今回の無料メルマガ『いじめから子供を守ろう!ネットワーク』では、相次ぐ悪質な「学校の隠蔽工作」への対策を具体的に紹介しています。 学校の隠蔽工作への対応 11月には小中学校で3回、それ以外でも3回程、いじめについて話す機会をいただきました。 ひとつの中学校では、「いじめフォーラム」として開催されました。生徒が発案し、主体的に行ったいじめアンケートの発表もありました。全生徒への27項目にものぼるいじめアンケートによると、全校生徒の48.8%もの生徒が「悪口などのいじめを受けた」と感じているという数字が出ていました。ちなみに、たたく、蹴る
フューチャーアーキテクトアドベントカレンダーに投稿したサーバーサイドレンダリングの代替としてPrerenderを試してみたに引き続き、JS系?ウェブ系?なエントリーです。 ECSとかEKSとか出てきて、コンテナを使うと、一つの物理ホストで、複数のコンテナをさばいて効率を上げる、というのが簡単にできるようになってきました。そのため、Node.jsのアプリもDocker化して配りたいですよね? 次のスライドを見ると、サイズが小さいほうが良いとされています。中には静的リンクが云々みたいなトリッキーな技もありますが、そこまでがんばらない&黒魔術にならない程度でがんばる方向でサイズを小さくしてみたいと思います。 お前のDockerイメージはまだ重い💢💢💢 by stormcat24 STEP1: Alpine + 標準ライブラリのみ 小さいというAlpine Linuxを使ってみます。クールな
tl;dr (要約) Kuromojiに代わる新しい形態素解析器「Sudachi」 なにが良いの? 最新の辞書 企業(ワークスアプリケーションズ)による継続的な更新 複数の分割単位 → 検索用途での再現率と適合率の向上 プラグインによる拡張 省メモリ Elasticsearchで使いたい プラグイン: WorksApplications/elasticsearch-sudachi 使い方は当記事の後半をご覧ください 注: この記事の執筆者はSudachiの開発に関わっています さまざまな形態素解析器 形態素解析は、伝統的な自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)において基盤となる技術です。そして世の中にはさまざまな形態素解析器が存在します。販売されているものもありますが、一般に公開されているものだけでもいくつか例をあげると、JUMANとRNNLMを利
10月中旬、弊社に一通の不審メールが送られてきました。 不審メールにはWordファイルが添付されており、簡易調査の結果、世界的な規模でメール拡散されたものであり、最終的にランサムウェア「Locky」を感染させる不正ファイルが添付されたメールであることがわかりました。 一般的に、複数のマルウェアが組み合わされた一連の攻撃では最終的に感染する目立ったマルウェアに注目が集まりがちであり、10月に全世界で確認された今回の不正メールまたは関連する攻撃キャンペーンによるメール拡散と思われるケースにおいても、最終的にダウンロードされる「Locky」と呼ばれるランサムウェアのみに注目する記事が多く確認されました。 11月下旬になり、我々は別件で本件について細かい動きを確認する必要が出てきたため、改めて独自に細かく解析を行った結果、以下にあげる注目すべきテクニックを組み合わせて作成された高度なマルウェアであ
https://cyberagent.connpass.com/event/69975/
こんにちは。DMM.comでフロントエンド開発を行っている@ma9toです。 DMMでは各プロダクト毎でフロントエンドの技術選定が違いますが、私が担当しているしているプロダクトでは、一部Reactを採用しています。 この記事では、ReactのComponentの設計をチームで行ったときの反省と、次はどのように行うと良さそうか、現時点で思うところをまとめておこうと思います。 Componentとは まず、Componentとはどういうものか振り返っておきたいと思います。 Componentとは、UIを構成する一部分と考えることができます。 ReactはComponentを組み合わせることので、より複雑なUIを構築していくようなComponentベースのViewライブラリです。 Reactを利用することで、Componentのコードのカプセル化を容易にし、独立したComponentの実装を可能
はじめに私のお金の使い方は無茶苦茶です。 というか、今までまともにお金を管理したことはなかったという方が正しいですね。 贅沢三昧してきた、というのではなくて、お金についてきちんと考える機会がなかったのです。 そんな自分がお金の使い方を見直してみました、という話です。 そして、給与が年収162万から年収1,000万を超えるまでの簡単な軌跡でもあります。 (しかし、残念ながらこの方法は再現性がないので他の人には何の役にもたたないのです) 給与をあげる話とか、自慢したいという話ではないので落ち着いて聞いてほしいです。 色々な人の経験を聞く限り、給与というのはほぼほぼ選択と運とタイミングですので、給与が上がらない、正しく評価されてない、という人はまず転職(社内の異動でも可)を考えましょう。 他で通用するスキルが身についているかどうかは不断の努力次第ですので、それでもダメならあとは方法を変えるしかあ
はじめまして Yuji Sugiura / @leader22 フロントエンド・エンジニア at PixelGrid Inc. 最近はWebRTC(ついに)、普段はReactとかMobXとか ブログもよろしく console.lealog(); 今日の発表の元ネタ記事もあります まずはおさらい 10.2 MediaDevices Interface Extensions | Media Capture and Streams partial interface MediaDevices { Promise<MediaStream> getUserMedia(optional MediaStreamConstraints constraints); }; ・使い方 navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints) .then(stream =>
こういう書き方にしてしまったせいで、テストの時にうまくモックできず困ったよというメモ。 問題のコード こういうやつ。 function foo(id) { bar(id); // ... } function bar(id) { // some heavy logics... } module.exports = { foo, bar, }; モジュール内が関数だけで構成されてるのは○。 ただし、テスト的には都合が悪い。 何に困るか テストでこの関数をモックしたい・・って時に困る。 さっきのコード例で、`foo()`をテストするときに、`bar()`をモックしたいとする。 jestだとこんな風にするはず。 const mod = require('../mod'); describe('foo test', () => { let barSpy; beforeEach(() => { ba
JestいいですよねJest。 あれこれプラグインとかライブラリとか入れなくてもだいたいのことができて。 さて、この1ヶ月くらいひたすらJestでテストを書き続けて、ハマったとこをメモ。 逆に言えば、ここに書いてないことでは一切困ってなくて、Jest最高って感じ。 Karmaみたいなブラウザでテストする機能さえつけばもう一生ついていきます感すらある。 before / afterでもasync Docsにそれらしいコードはないけどできる。 beforeAll(done => { // some async tasks done(); }); beforeEach(async () => { await asyncTask(); }); afterEach(async done => { await asyncTask(); asyncTask2(done); }); afterAll(()
間違ってたら教えてください。 Chrome バージョン: 60.0.3112.78 あいかわらず要拡張。 WebRTC-Experiment/getScreenId.js at master · muaz-khan/WebRTC-Experiment · GitHub Screen Capturing - Chrome Web Store 例のごとくのこういう組合せ。 自作してもいいし、ありものを使ってもいい。 { video: { mandatory: { chromeMediaSource: 'desktop', chromeMediaSourceId: '', // 取れたscreenId }, } `desktop`固定でも、拡張からscreenIdをもらうときにダイアログで選べるので関係ないっぽい。 ただしCanaryだと、`--enable-usermedia-screen-c
このエントリは KLab Advent Calendar 2017(兼 mruby Advent Calendar 2017)の 12 日目の記事です。 今年は(前半は)Keepalived にフルタイムでコントリビュートしていたり(後半は)ひたすら mruby をいじっていたりと、実に OSS 充な一年だった @pandax381 です。 タイトルにある試みについては、2015 年の時点で東京大学の品川先生が「mruby を Linux カーネル内で動作させる」という素晴らしい記事を書かれていて、Kernel module に組み込んだ mruby が動作することを実証されています。 mruby をカーネル内で動作させるために大きく問題となるのが、浮動小数点演算です。mruby は Float を標準的なクラスとして提供していると共に VM 内部でも浮動小数点演算を行っている一方で、Ke
2. 顧客発見 【ニーズ検証】 顧客実証 【売って検証】 組織構築 【本格拡大】 Problem/Solution Fit Product/Market Fit Scaling Retention CAC < LTV 売上 課題解決可能 な最小限 売り方最適化 / 売上最大化売る 品質 モデル 魅力的品質 最低限の性能品質 魅力的品質 当たり前品質 アップセル/クロスセルに向けた性能品質 魅力的品質 当たり前品質 指標値例 検証アク ション 検証 ポイント MVP 目標 MVP作って壊す MVP 品質 最低限の 売れる状態 セグメントに応じて売れる状態 検証が既存ユーザに影響与えない 独自な価値提供を出来ているか 深い課題を抱えた顧客がいるか その課題の解決策は妥当か 開発 モデル例 独自な価値提供を出来ているか 顧客は本当に買ってくれるか コスト構造に無理がないか 顧客開拓 【リーチ検証
Shibuya.XSS techtalk #10 の発表資料です。
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