#insideFE slide with @tokimariri. Web App Checklist😉: 💡Rendering patterns 💡CDN 💡Perf Budget 💡a11y 💡PWA 💡WASM in Web Worker 💡Monitoring tools …
2017/10/05 scrollRestorationは、Historyのプロパティです。「戻る」や「進む」などでブラウザの履歴エントリー間の移動があった時、スクロール位置を復元するか否かを指定できます。 概要名前scrollRestoration所属HistoryIDLattribute ScrollRestoration scrollRestoration; enum ScrollRestoration { "auto", "manual" };仕様書https://html.spec.whatwg.org/multipage/history.html#dom-history-scroll-restoration説明下記のキーワードを文字列で指定する。 auto初期値。スクロール位置を復元する。manualスクロール位置を復元しない。プロパティの値は、履歴エントリーごとに保持されます
「Nuxt.jsで中規模サービスを統合した話」 InsideFrontend 2019のA-3で発表した内容です。Read less
Felix Rieseberg Senior Staff Engineerat Slack Twitter:felixrieseberg GitHub:felixrieseberg At Slack, we use one JavaScript codebase to build a multi-threaded desktop application, routinely interacting with native code. Managing large JavaScript codebases is challenging - we need a guarantee that the individual pieces fit together. In the desktop world, a small mistake is likely to result in a cras
このスライドは令和元年5 月18日に東京で開催された Inside Frontend #3で発表した資料に簡単な説明を追加したものです。 フィーチャーフォンからデスクトップまですべてのデバイスで動くマインスイーパークローン(proxx.app)を作った経緯と開発の過程を発表しました。 な…
dependencies: sample_plugin0: ^1.0.0 sample_plugin1: path: ../sample_plugin1/ sample_plugin2: git: url: git://github.com/flutter/sample_plugin2.git ref: sample_branch sample_package1: git: url: git://github.com/flutter/packages.git path: packages/sample_package1 DeviceInfoPlugin deviceInfo = DeviceInfoPlugin(); if (Theme.of(context).platform == TargetPlatform.android) { deviceInfo.androidInfo.then
これは FOLIO アドベントカレンダー2018 の23日目の記事です。 さて、昨日の@minodiskの記事でも触れられている通り、FOLIOのWebフロントエンドではStorybookを中心に据えた画像回帰テストを実践しています。 この記事では、FOLIOに画像回帰テストを導入するためにやってきた取り組みについて書いていきます。 大まかなワークフロー画像回帰テストのワークフローを簡単に説明します。 まずは対象となるコンポーネントについてStorybookでStoryを用意します。 StorybookこのStoryからCIで生成されるキャプチャ画像がスナップショットファイルとなります。 さて、仕様変更などによって上記のコンポーネントに変更が生じたとします。
Easily add high-quality animation to any native app. Lottie is an iOS, Android, and React Native library that renders After Effects animations in real time, allowing apps to use animations as easily as they use static images. Get Started Learn more › Why Lottie? Flexible After Effects features We currently support solids, shape layers, masks, alpha mattes, trim paths, and dash patterns. And we’ll
↑は先ほどダウンロードしたBodymovin.zxp(プラグイン)をAfterEffectsにインストールする為に使います。 [Download Mac OS X] または [Download Windows]からDLしてください。私はMacなのでMacOSを選択しますがWindowsの方はWindowsで。 最後に、[ZXP Installer]を使って[bodymovin.zxp]をインストールします。 先ほどダウンロードした [ZXP Installer] を起動して、これまた先ほどダウンロードした [bodymovin.zxp] をドラック&ドロップで放り込めばインストール完了です。 ✔︎をクリックでインストール完了! 2020/08/22追記 久しぶりにBodymovinを使おうとしたら、なんと拡張機能の中から消えてしまっていて使えなくなっていました😭 再インストールしようとす
この記事は、フロントエンドでTDDを実践する(理論編)の続編として書きました。 本記事では、react-testing-libraryでReactでTDDする方法をサンプルを使って解説します。 react-testing-library react-testing-libraryは、PayPalのエンジニアでありフロントエンドのTDDの第一人者であるKent C Doddsが、enzymeのリプレイスを意図して作ったReactのための新しいテストユーティリティです。 設計思想は、The more your tests resemble the way your software is used, the more confidence they can give you. enzymeのように実装そのもののテストをするよりも、ユーザーが使うようにテストされるべきというフィロソフィーがAPI
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は リクルートライフスタイル Advent Calendar 2018 8日目の記事です。 2018/12/10更新:続編で フロントエンドでTDDを実践する(react-testing-libraryを使った実践編)を書きました。 はじめに 自分のフロントエンドチームでは、TDDでの開発フローを実施することでフロントエンド開発の課題に向き合っていきます。 今回は、一般的に難しいとされるフロントエンドでのテストについて、どんな方針でテストを書けばいいかについて書いてみたいと思います。 フロントエンド開発の課題 プロジェクトにより
みなさんは体重が115kgを超えたことがあるでしょうか。私にはあります。冒頭の写真は2015年1月撮影のもので、当時の健康診断の結果はほとんどが「要精密検査」。何度もダイエットをしようとしては、失敗を繰り返していました。5年後の今、私の体重は75kgほどです。体脂肪率は33%から18%へ。身長は175cmですから、標準的な体型になったと言えるでしょう。この数年はゆるやかに減量に成功し続け、健康管理への自信もついてきました。 【画像】体重115kgからマイナス40kgのダイエット、ビフォー・アフターの変化はこちら しかし、ここで一つの疑問が浮かびます。なぜあんなに失敗ばかりしていたダイエットに、成功することができたのでしょうか。調べてみると、人が肥満から脱することを阻む「健康格差」の存在がわかりました。(withnews編集部・朽木誠一郎) 体重が100kgを超え、増え続けていた2014-1
品質と開発速度を 両立させるために 捨てたものと守ったもの Inside Frontend 2019 Abema Towers, Shibuya 2019.05.18
今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材(原典を確認したところAI人材ではなかったようですね)が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。
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