【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/
サーバーレスを使用して最初の６ヶ月で学んだ６つのこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こちらの記事は6 things I’ve learned in my first 6 months using serverlessの和訳になります。 サーバーレスの世界は適切なツールさえ見つければミドルレイヤーを省けるのでとても良いものです。 10月に行われたServerlessconfの後、自分の会社を全てサーバーレスにすることに決めました。最初の２ヶ月は Python Flask appにLambdaを導入するのに必死でしたが、そのおかげでより良い方法を思いつきました。 そして６ヶ月後、私たちにとって４番目に大きいプロジェクトをサ
Japont (日本語Webフォントのダイナミックサブセット化) について - 3846masa's memo
Japont (日本語Webフォントのダイナミックサブセット化) について Japontの実装のお話です． わかりやすく書くつもりです． これを読んで，もっといいダイナミックサブセット化OSSを作ってくれると僕が喜びます． 日本語Webフォントの問題点 データ量が多い 必要な文字だけを抽出したフォントを作っておく(静的) サブセッティング（サブセット化） 使う文字列が固定である必要がある 必要な文字を動的に調べ，抽出したフォントを作る(動的) ダイナミックサブセッティング（サブセット化） フォントを抽出するためのサーバとシステムが必要 今回やったこと フォントを抽出するためのシステムの開発(OSSとして公開) おおまかな仕組み 必要な文字を調べる(javascript) 必要な文字をサーバに送信(javascript) 受け取った文字のコードを調べる(python, fontforge)
Pythonにサヨナラを - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！ この記事はここでも公開されています。 Original article: Saying Goodbye To Python by Ian Bicking ずっと先延ばしにしてきた記事を書きます。決別宣言ではなく（ずいぶん前に離れていますし）、ただ自分が歩んできた道を振り返ったに過ぎません。Pythonの世界に別れを告げてずいぶん経つのに、これまでサヨナラを言う勇気がなかったのです。 何年も前にPythonを卒業したとはいえ多少の愛着は残っており、戻る可能性もあると思っていました。PyCon 2013への提議が却下されたことは頭にきましたが（面白い話をしようと思っていたのに！）、この件で自分はもうPythonコミュニティの一員ではないのだと確信しました。 Pythonは私が初めて（もしかした
「サーバーサイドの知識の無さに全俺が泣いた」レベルの入社当時の人に読ませたら少しはアドバイスになったであろうPythonとDjangoの前提知識メモ - 憧れ駆動開発
あの頃は青かった。教えるどころか無知をさらけ出すというのはこの事だった。死ぬほど恥ずかしいので消したかったけれど、この記事が一番アクセスがあって長い間いくらか読まれていたらしい。ためらった。ただ、かつての自分といくらかの人に参考になればうれしいけれど、そろそろ役目を終えたと信じたい。もし書きなおすのなら、もう少し違う言い方か伝え方にすると思う。 内容としては 当時の自分のスペック Pythonの言語で、当時の自分が知った方法(3項演算子とか) mercurial の基礎(init, commit, push, update, log) WAF(Django)の知識 URL(ディスパッチャ)をトリガーにして Viewで処理をかく ModelにDBの内容がある ORMでリレーションを簡単に記述できる テンプレートでViewで処理した内容を表示させる チラ裏に移動させた。
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