一番分かりやすい OAuth の説明 - Qiita
はじめに 過去三年間、技術者ではない方々に OAuth（オーオース）の説明を繰り返してきました※1,※2。その結果、OAuth をかなり分かりやすく説明することができるようになりました。この記事では、その説明手順をご紹介します。 ※1：Authlete 社の創業者として資金調達のため投資家巡りをしていました（TechCrunch Japan：『APIエコノミー立ち上がりのカギ、OAuth技術のAUTHLETEが500 Startups Japanらから1.4億円を調達』）。Authlete アカウント登録はこちら！ ※2：そして２回目の資金調達！→『AUTHLETE 凸版・NTTドコモベンチャーズ・MTIからプレシリーズA資金調達』(2018 年 2 月 15 日発表) 説明手順 （１）ユーザーのデータがあります。 （２）ユーザーのデータを管理するサーバーがあります。これを『リソースサーバ
フロントエンド開発の基本知識（2017年夏） - Qiita
10年ぶりくらいに Web 開発に再デビューしなくてはならなくなった筆者が見た、現代のフロントエンド開発の基本知識についてまとめます。フレームワークを使ったシングルページアプリケーション開発が対象です。若干の不正確には目をつむってズバリ言い切るスタイルで書いていきます。 Node.js 現代のフロントエンド開発には Node.js を使います。フロントエンド開発を強力にサポートするいくつものツールが Node.js で実装されているからです。 Web 開発で言語処理系というと、Ruby on Rails のような Web アプリケーションフレームワークを思い浮かべるかもしれません。もちろん Node.js にもそのようなフレームワークはいくつも存在しますが、フロントエンド開発で使うツールはそれとは全然関係ありません。 これらのツールを使うことによって解決するのは、以下のような要望です :
機械学習、深層学習のプラットフォームの整理 - Qiita
PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします。
ExcelでPowerQueryを使ってデータ収集分析 - Qiita
はじめに Excelにデータを集めようとするとき、数式とVBAを駆使して行う方法が一般的です。 キーを使って複数のデータを結合するときには、Accessなども用いられます。 ですが、データが増えてくると下記のような課題が発生してきます。 収集に必要な手順が増え、数式やVBAが複雑化する データ収集に長い時間がかかる サイズが巨大化して格納しきれなくなる これらの課題を解消するツールとして PowerQuery を紹介します。 PowerQueryとは 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、Excel2010以降に対応しています。 ファイル・DB・Webサービス等からデータを読み込み、変換・加工してExcelのシートに出力できます。 VBAのマクロの記録と同じように、画面上で操作するとクエリ（読み込み手順の定義）が生成されます。 複雑な加工をしない
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます。（版権上の問題でPDFの形では配布できない＆してないそうです） この本は、ここ数年のディープラーニングの進歩のうち研究者の間ではメジャーとなっているであろうテーマはすべて書いてある、ともいえる内容の広さがありつつ、それぞれのテーマについて理論的背景と具体的
PythonでさくっとWebスクレイピングする (JavaScript読み込みにも対応しつつ) - Qiita
はじめに Webページから特定の要素を抽出してごにょごにょしたいときってよくありますよね。 （あるECサイトのある商品の在庫や価格を5分毎にウォッチしていたいとか、文書分類のために本文を正確に抽出したいだとか、などなど...） そういう要素抽出をWebスクレイピングと呼んだりしますが、そんなときにもPythonは便利です。 ところでそういう目的ぴったりの、クローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014というのがあって、以下の記事がよくまとまっています。（ちょっと前にその存在に気づいた） http://orangain.hatenablog.com/entry/scraping-in-python まずはやってみよう 前述の記事の最後にある通りPythonでスクレイピングするときにはrequestsとlxmlでだいたい事足ります。 ではさっそくテレ朝ニュースの以下のペー
JSなんてもう怖くない！JavaScript/ES2015速習ガイド - Qiita
はじめに 非フロントエンジニアの方々にとって、JavaScriptは独特でとっつきにくい言語だと思います。最近Reactが流行っていますが、JavaScriptが分からなくて手を出せない人も結構いるのではないでしょうか。 この記事では、普段JavaScriptをあまり触らない人を対象に、モダンなライブラリ等をさわるのに必要なJavaScriptの設計・思想・文法を解説します。関数オブジェクトや関数スコープ、thisに関しては知っておかないとES2015でも確実に躓くので、あえて比重を高くして説明しています。 ※厳密ではない箇所があるかもしれませんが、ご容赦ください。 JavaScriptとは 歴史 1995年にNetscape社により開発され、当時流行していたJavaの商標を使って「JavaScript」と名付けられました。文法は比較的似ていますが、JavaとJavaScriptはインドと
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
ウェブスクレイピングと形態素解析 - Qiita
rvest パッケージを使ってWEBから文字列を取得し、これをデータフレームにして RMeCab の doDF() で解析する。 前提 MeCab がインストールされた環境。OSXでのMeCabのインストールについては https://sites.google.com/site/rmecab/home/install を参照。 さら R がインストールされており、追加で以下のパッケージが導入されている。 install.packages(c("dplyr", "rvest", "wordcloud", "igraph"), depend = TRUE) install.packages("RMeCab", repos = "http://rmecab.jp/R")
OAuth 2.0 全フローの図解と動画 - Qiita
RFC 6749 (The OAuth 2.0 Authorization Framework) で定義されている 4 つの認可フロー、および、リフレッシュトークンを用いてアクセストークンの再発行を受けるフローの図解及び動画です。動画は YouTube へのリンクとなっています。 English version: Diagrams And Movies Of All The OAuth 2.0 Flows 追記 (2019-07-02) 認可決定エンドポイントからクライアントに認可コードやアクセストークンを渡す方法については、別記事『OAuth 2.0 の認可レスポンスとリダイレクトに関する説明』で解説していますので、ご参照ください。 追記（2020-03-20） この記事の内容を含む、筆者本人による『OAuth & OIDC 入門編』解説動画を公開しました！ 1. 認可コードフロー RF
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
ネットワークキャプチャデータを見る時のTips - Qiita
ネットワークのトラブルシュートなどをする時にtcpdumpやwiresharkといったツールを使ってキャプチャデータを取得し、正常ではない通信を特定するなど分析します。その時にIPアドレスやポート番号といったことは当然確認すると思いますが、本記事ではそれ以外に分析に利用できそうな小技をいくつか紹介したいと思います。お題は以下のとおりです。 MACアドレスからNICのベンダーが分かる IPヘッダからおおよそのホップ数が推測できる TCP/IPヘッダからOSを推定できる TCPの3-way-handshakeからネットワークの遅延を測れる TCPの再送状況からネットワーク品質の変化を見れる DHCP/mDNS/NBNS/LLMNR から同一ネットワーク内のホスト名がわかる TLSのclient helloから接続先のホスト名がわかる 【注意事項】 本職のネットワークエンジニアの方にとっては当た
JavaScript,jQueryの爆速コーディング、デバッグ方法論の勧め～実践向け逆引き(windows,chrome向け)～ - Qiita
JavaScript,jQueryの爆速コーディング、デバッグ方法論の勧め～実践向け逆引き(windows,chrome向け)～JavaScriptjQuery ※2017/4/21にオンロード時のデバッグ方法8を追記しました！ こんにちは！エイチーム引越し侍の加藤です！ みなさんJavaScript書いてますか？ console.logめっちゃ使うよねーって人は目からうろこのデバッグ方法を、 ケース毎に紹介していこうと思います。(僕はconsole.log使いません) サーバーにデバッグ用のコードをアップロードすること無いので、 消さずに意図に反してリリースしてしまう危険性がないのもお勧めです。 前提知識 F12で出てくるデベロッパーツール(Elements, Console, Source, Network)の知識 Ctrl+Shift+Fで外部ソース(js,css)に対して一括検索が
小〜中規模サイトのフロントエンド・コーディング規約 CSS・JavaScript編 - Qiita
2021/3/16 初めて記事を書いてから３年以上経過してしまったので、 内容を見直ししました。 関係者が10名以下の小〜中規模案件の開発・保守が多い弊社のCSS・JavaScript規約（にしたい）です。 長くなってしまったコーディング規約もようやく最後です。 ↓関連 環境構成編 HTML編 CSS、JavaScript は数年で書き方が変わってしまうので、 定期的に規約の見直しができると理想ですね。 小〜中規模サイトのフロントエンド・コーディング規約 CSS編 ディレクトリ構成 CSSに関するファイルの一般的な例を示します。 ルート ├ src ... 作業ディレクトリ │ ├ scss │ │ ├ lib ... 外部ライブラリなど │ │ ├ sprite ... spritesmith などで生成したファイル │ │ ├ foundation (base) ... 変数や mix
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
SVN脳患者から見たGit - Qiita
はじめに 僕はSVN脳患者である。SVN脳とは、SubversionのポリシーでGitを理解しようとしたり、使おうとしたりする病気で、中年プログラマに発症例が多い(気がする)。それまでSubversionを使ったことがない人がGitを使う場合には問題にならなかったことが、SVN脳患者がGitを使おうとすると問題になることが多い。特に、SVN脳を発症したプログラマは、そうでない人に比べてGit学習コストが爆発的に増大する。最初からGitに触れた人は、なぜSVN脳患者がGitを理解できないのかを理解できないだろう。 これは、SVN脳患者である僕1が、なぜGitを長いこと理解できなかったかをつらつら書くポエムである。病人の書いたポエムであるからして、所謂マサカリの類はほどほどにしていただきたい。 以下、「SVN脳患者」という大きな主語を多用するが、要するにこれは僕のことであり、言うまでもなくSu
世界で通用するエンジニアになるための高度な技術記事（英語） - Qiita
英語サイトでは、日本語のサイトでは絶対に手に入らないレベルの記事がわんさか読めます。今日はCodeProjectよりシステム構築をする上で知っておくべき深い知識を解説した記事を3行要約と共にご紹介します。 C#と.NETの記事 C#や.NETのかなりディープな記事たちです。日本語ではあまり見かけない深い部分まで知れます。 ■高パフォーマンスなクラスのデザイン方法 Performance Considerations of Class Design and General Coding in .NET - CodeProject ・クラスvs値型のメモリ使用の詳細 ・値型のGetHashCodeとEqualメソッドをオーバーライドする ・シールドクラスによりVirtualメソッドを避ける ・インターフェースのDispatchについて ・ボクシングを避ける ・for vs foreachはfo
Webページのスクレイピングと分析・可視化 - Qiita
先日、2016年アドベントカレンダーのはてブ数の分析というブログ記事を投稿した。このデータの可視化には様々な技術が使われている。本記事では、どのような技術を活用して作成したのかについて説明する。 ソースコードはこちら。 概要 このVizは、QiitaとAdventarに投稿された、全アドベントカレンダー及びそこに登録された記事のはてなブックマーク数を元に、どのカレンダーや記事が人気なのか、あるいはQiitaとAdventarのどちらが人気なのかを視覚化することを目的として作成された。データソースは、Qiita及びAdventarに登録された、アドベントカレンダー2016の全カレンダーページである。カレンダーには記事のメタデータが含まれている。記事そのもののページやユーザページのクロールはしていない。 システムの概要 データの収集→ETL→BIという流れで処理を行った。 データ収集 Webク
Swiftのエラー4分類が素晴らしすぎるのでみんなに知ってほしい - Qiita
これは Swift Tweets の発表をまとめたものです（次回開催はこちら）。イベントのスポンサーとして Qiita に許可をいただいた上で投稿しています。 ありがとうございました！Q&Aは他の人の発表中でも構わないのでリプを飛ばして下さい。 続いては僕 @koher の発表で、タイトルは "Swiftのエラー4分類が素晴らしすぎるのでみんなに知ってほしい" です。 #swtws — koher (@koher) 2017年1月14日 第 1 部: Swift の 4 種類のエラーについて あまり知られてませんが、エラー処理について、 Swift 2.0 設計時に Core Team がまとめた "Error Handling Rationale and Proposal" というドキュメントがあります。このドキュメントは、僕が去年 try! Swift で発表した際にも参考文献にしまし
たぶんこれが一番分かりやすいと思います React + Redux のフロー図解 - Qiita
【追記】 もうこれ古いから参考にしないでください https://t.co/mXtcc73Orf — もし Laravel が流行しなくなってこられてきてたとしたら、絶対に捨てられてこられてたと思うか (@mpyw) January 26, 2021 Redux にはその昔 connect()() とかいうクソ API と， Redux-Saga とかいう宗教がありました という考古学です — もし Laravel が流行しなくなってこられてきてたとしたら、絶対に捨てられてこられてたと思うか (@mpyw) January 26, 2021 読者対象 Tutorial: Intro To React - React Example: Todo List · Redux 「チュートリアルそれぞれ一周した！Reactは何とか理解できたが，Reduxがさっぱりわかんねぇ！」 ぐらいの人向け。自分
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