アクセス JR 中央線・総武線 御茶ノ水駅 聖橋口から徒歩 1 分 東京メトロ千代田線 新御茶ノ水駅 B2出口 直結 東京メトロ丸ノ内線 御茶ノ水駅 出口1から徒歩 4 分 都営地下鉄 新宿線 小川町駅 B3出口から徒歩 6 分
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元ネタ: Linux デスクトップ環境 2017 - k0kubun’s blog 20年以上 GNU/Linux でデスクトップ環境使っているので書いてみる ディストリビューション: Debian unstable か Ubuntu 16.10 慣れ. デスクトップPCなら Debian unstable で ノートPCなら Ubuntu. 次は Arch にしようかと思う デスクトップ環境, ウィンドウマネージャ: fluxbox 慣れ. 1つだけ Wayland 環境があり, ここでは GNOME を使っている キーリマッパー: xmodmap, setxkbmap ノートPC以外では必要とはしていない. ターミナル: gnome-terminal xfce4-terminal を使っているところもある. xfce4-terminal は 解像度の異なるモニタがある場合の挙動がおかし
「俺」(代表:俺 。東京都渋谷区 )はこのたび、プログラミング言語「Swift(スウィフト)」に関するカンファレンス/ハッカソンイベント「try! Swift Tokyo 2017」にゴールドスポンサーとして協賛いたします。 www.tryswift.co 「俺」は、今回のイベント協賛を通じ、世界のSwift開発環境の発展をサポート出来ることを大変光栄であると考えています。 「俺」では、スポンサーブースの不出展、懇親会の欠席、ハッカソンの不参加などでこれからも、さらなるSwiftの普及・発展に協力してまいります。 【沿革:「俺」について】 1981年 誕生 2016年 ジンバブエドル調達の失敗 2017年 「try! Swift Tokyo 2017」イベントスポンサード ※「iPad」「iPhone」「iPod touch」は、米国および他の国々で登録されたApple Inc.の商標です
株式会社ユビレジはこのたび、プログラミング言語「Swift(スウィフト)」に関するカンファレンス/ハッカソンイベント「try! Swift Tokyo 2017」にシルバースポンサーとして協賛いたします。 株式会社ユビレジ(本社所在地:東京都渋谷区、代表取締役:木戸 啓太、以下:ユビレジ社 http://go.ubiregi.com/ )はこのたび、プログラミング言語「Swift(スウィフト)」に関するカンファレンス/ハッカソンイベント「try! Swift Tokyo 2017」にシルバースポンサーとして協賛いたします。 ●プログラミング言語「Swift」について 「Swift」は、macOSやiOS(iPhone、iPad)のアプリケーションを作成するために開発されたプログラミング言語で、当社が運営・提供するクラウド型iPad POSシステム「ユビレジ」は、このSwiftを使用して開発
いまどきのデスクトップは色々モダンになっている. ただモダン化は API の裏側で進んでいるため, あまり興味を持たれていないらしい. 一見いろいろウォッチしていそうな知り合いと話していてわかった. 利用者視点の話題では, いまどきのデスクトップというとたとえばウィンドウが ヘナヘナ揺れるといったアイ・キャンディばかりが連想される. でもそのアイ・キャンディに至るにはきっと山ほど苦労があったはず. そのへんをちょっとねぎらってみたい. 念頭にあるのは Windows Vista, Mac OSX, XGL あたり. まず共通の階層化されたアーキテクチャを想定し, ケーススタディを交えつつその層を下から上へ順にたどっていきます. 復習: デスクトップ処理系の階層構造 そもそもデスクトップの中味はどんな構成をとっているのか. ざっと眺めておこう. 典型的なデスクトップ処理系のアーキテクチャはだ
TOPICS System/Network 発行年月日 2017年02月 PRINT LENGTH 784 ISBN 978-4-87311-790-4 原書 Systems Performance FORMAT PDF EPUB 本書はエンタープライズ環境とクラウド環境の両方を対象としたオペレーティングシステムおよびオペレーティングシステムのコンテキストにおけるアプリケーションのパフォーマンス分析と向上について解説します。主にLinuxとSolarisベースのオペレーティングシステムに含まれるツールとその使用例やチューニング可能パラメータの設定を通じてシステムパフォーマンスを引き出す手法を学びます。CPUやメモリ、ファイルシステムなど個別テーマごとに設けられた各章の前半では、用語、考え方、方法論について述べ、後半では実装の具体例を示しつつ、アーキテクチャ、分析ツール、チューニングなどを解
こんにちは、GANMA!の開発を行っているtakezawa(@to4iki)です。 今回は、fastlaneの紹介と導入方法・簡易的な使用例を紹介します。 また、ブログ内で使用しているサンプルコードは公開しているので良かったら参考にしてみて下さい。 Sandbox-iOS/FastlaneBox fastlaneとは fastlane/fastlane: The easiest way to automate building and releasing your iOS and Android apps fastlaneは主にiOS/Androidアプリのビルド、テスト、デプロイを行うためのRuby製のタスクランナーであり、 アプリ開発の様々なフローにおける自動化をサポートしてくれます。 Twitter傘下のFabricに取り込まれており、また幾つかのCIサービスにも標準搭載されるなど今
iOSのビルド・テスト・iTunesConnectへのサブミット作業をCircleCI+fastlaneで自動化 2016年 12月 07日 こんにちは、Eレシピを担当しています小林です。よろしくお願いします。 今回はiOSのビルド自動化にfastlaneとCircleCIを導入した話になります。 弊社のiOSアプリのサブミット作業自動化は、Jenkins+shellスクリプトで行っておりましたが、今年になってからCircleCI+fastlaneに移行しました。 この記事はそれの導入手順になります。 準備Xcode8でビルドできるようにしておく Xcodeコマンドラインツールを最新にしておく xcode-select --install ローカルにbundlerをインストールしておく sudo gem install bundler CIから使用する以下の共通アカウントを作成しておく。
Jan 9 2017 , Swift 3, iOS 10, Xcode 8 Swift 3, iOS 10, Xcode 8 In this fastlane tutorial you’ll learn how to take advantage of many of the tools provided to automate large and laborious parts of your life as an iOS dev! By Lyndsey Scott. Sign up/Sign in With a free Kodeco account you can download source code, track your progress, bookmark, personalise your learner profile and more! Create account
Fastlane + Crashlytics Beta + Slack = Awesome!! Mundane and repetitive iOS tasks are a hassle for any iOS developer and Fastlane knocks that problem right out of the park. Unfortunately investing time to understand how all of it works becomes a tough ask considering strict timelines we have to deal with at our jobs. Also, sometimes we just want to see some automation results quickly to justify ini
Example results on several image-to-image translation problems. In each case we use the same architecture and objective, simply training on different data. We investigate conditional adversarial networks as a general-purpose solution to image-to-image translation problems. These networks not only learn the mapping from input image to output image, but also learn a loss function to train this mappi
はじめに 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年~2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。 科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学
はじめに この記事では、筆者の独断と偏見でAndroidのプレゼンテーション層アーキテクチャについて紹介していきます。 感想・つっこみコメント、編集リクエストはWelcomeです。 パターン紹介 パターン1: Smart UI ViewのコードビハインドであるActivityやFragmentに直接ロジックを書くアーキテクチャです。 別名マッチョActivity。 アンチパターンとして有名ですが、条件によっては選択肢に含めるべきです。 具体的には保守が行われないことがわかっているケースです。 数日で使い捨てるアプリに凝ったアーキテクチャは必要でしょうか? スピードが最重要であり、とりあえずプロトタイプが必要な場合でもSmart UIはアンチパターンでしょうか? 答えはケースバイケースです。 メリット 小規模アプリやプロトタイプ程度であれば素早く作ることができる デメリット テスタビリティが
当初は better AppCache1 として開発が始まった Service Worker2 ですが、ページとは独立したライフサイクルを持つことでイベント駆動型のサービス3実行基盤としての色合いが強くなっています。本記事では、イベント駆動型のサービス実行基盤とは何なのか、そこへと発展していった流れについて紹介します。 なお本記事は Service Worker の使い方を紹介するものではありません。Service Worker をある程度理解している開発者を想定読者としています。また、本記事はすべて私の個人的な意見や調査に基づくものであり、所属する組織、団体とは一切関係ありません。前置きおわり。 AppCache、そして Service Worker へ 冒頭でも述べた通り、Service Worker は当初 better AppCache として開発が始まりました4 5 6。AppC
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