Dockerで簡単なCICDツールチェーンを構築 - Qiita
前回の投稿で作った環境にDockerコンテナでツールチェーンを作っていく。やってみるとDockerは偉いとつくづく思う。 GitLab CentOSでコマンド実行。 # docker pull gitlab/gitlab-ce:latest #docker run --detach --publish 442:442 --publish 80:80 --name gitlab gitlab/gitlab-ce:latest 母艦のブラウザでCentOSのポート80にアクセス、rootのパスワードを設定 Jenkins kubectlと、(後で使うかどうかも定かではないが)ansibleを仕込んだJenkinsコンテナを立ち上げておくことにした。CentOSで作業。あ、maven… 必要になったら入れよう。 作業ディレクトリを作成 # mkdir <WORK>; cd <WORK> # cu
fluentd-tcp-capturerを使ってFluentdのTCP inputに流れてくるメッセージをデバッグする - Qiita
WebアプリやIoTデバイスが吐くログをFluentdに集約する環境を構築したり運用していると、次のようなことをやりたくなってきます。 Fluentdに流れてくるメッセージの中身を確認したい メッセージを別のconfに流して動作を確認したい これらのことをやろうとすると、場合によっては今動いているconfをいじったり、Fluentdを再起動したりする必要がでてきます。 しかしながら、matchが定義されていないtagだったらconfをいじらなくてはいけないし、type stdoutを加えるためだけにそれをやるのは手間だし、もう少し気軽に新しい設定を試したかったりします。さらに、それがproduction環境であれば、ちょっと設定を変えてみる、とかはあまりやりたくなかったりします。 そこで、fluentd-tcp-capturer(https://github.com/takumakanar
特定時点のR環境をVagrantで再現する (Windows) - Qiita
動機 数年前に作成したRスクリプトやRmarkdownファイルを持ち出してきて現在の環境で実行すると、当時問題なかったはずのコードが思うように動かないことがあります。再利用するなら古いコードを書き直すことが望ましいですが、検証目的の場合など、改変したくない or できない場合もあります。 かといって、現在使っている解析環境でR本体やライブラリを依存関係を含めて入れ替えるのは大変ですし、他のプロジェクトの解析にも影響が出てしまう恐れがあります。 やりたいこと 「からだにいいもの」で紹介されていた versions パッケージのCRANページを読んで、 Microsoft R Openのサイト Microsoft R Application Network (MRAN) には、毎日のCRANライブラリのスナップショットが公開されていることを知りました。 そこからR本体やライブラリをインストール
面接で自分の短所を聞かれた時にはどう答えればいいのか？ - WORQLIP
転職活動の際、通常は応募した企業の書類選考を通過すると面接の予定が組まれます。 人事担当者による面接から、人事責任者や配属先責任者による面接、役員や社長による面接と、複数回にわたる面接を行う企業もあり、採用する側の企業が最も選考過程で重要視しているといっても過言ではありません。 面接では、応募者のスキルや実績を見極めると共に、さまざまなことを質問し応募者の素性や性格を判断することもあります。その中で、「あなたの短所はどういうところですか？」と聞かれることもあるでしょう。 今回は、そういった面接における短所の質問に対する回答について考察いたします。 転職活動における面接は非常に重要な意味を持つ 面接でよく質問されることとは？ 「あなたの短所は何ですか？」となぜ聞かれるのか？ 「あなたの短所は何ですか？」と聞かれた際の模範回答 短所を聞かれた時に絶対やってはならない回答例 まとめ 無料で転職（
Dockerで始めるDatadog - クラウドワークス エンジニアブログ
初めまして。インターンのasmsuechanです。以前はケーキ屋で働いていました。 これはDatadogにあまり馴染みのない人がDockerで立っているRailsアプリケーションにDatadogを導入するためのガイドです。 Datadogでわかること Datadogはサーバーやアプリケーションの状態等パフォーマンスなどの数値を送信して、それを時系列ごとに集計し見やすいグラフを作成する事ができるSaaS型のモニタリングサービスです。そのため、もし取得したいデータの内容が重要な場合は、適宜別のログ収集サービスと組み合わせて利用しましょう。 Datadogを見てみる アカウントがない方はまずdatadoghq.comの右上にあるGET STARTED FREEから登録します。 これがダッシュボードの様子です。ここで収集したデータのグラフを見ることができます。 準備 ここでは既にRailsが動くd
調整さんと整数線形計画 - Qiita
提出された調整さんから、ランチ会の最適な組み合わせを整数線形計画として定式化して解いてみました。 PuLPというpythonの最適化パッケージで解いてみました。 PuLPの使い方はこの記事がとてもわかりやすいです。 http://qiita.com/mzmttks/items/82ea3a51e4dbea8fbc17 要件 まず調整さんを出してもらいましょう。 ・一人あたりどこかの日程に必ず参加する ・日程ごとの人数はできる限り等しくする これを頑張って定式化しましょう。 まず、 $P$ = (メンバーの集合) $D$ = (日程の集合) とします。 $p\in P, d\in D$に対し、 \mathrm{hope}[p][d] = \left\{ \begin{array}{ll} 1 & (pがdに○) \\ 0 & (pがdに×) \end{array} \right. と調整さん
スクレイピング用のDockerコンテナをつくる - Qiita
FROM ubuntu:16.04 # Install. RUN \ apt-get update && \ apt-get install -y python3 python3-pip && \ pip3 install --upgrade pip && \ pip3 install selenium && \ pip3 install beautifulsoup4 && \ apt-get install -y wget libfontconfig && \ mkdir -p /home/roor/src && cd $_ && \ wget https://bitbucket.org/ariya/phantomjs/downloads/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 && \ tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x8
地味に便利なJenkinsプラグイン - Qiita
はじめに Jenkins2.0がでてPipelineのgroovyスクリプトですべてが書けると思っていた時期が僕にもありました… 最終的にはそこを目指しているのでしょうが残念ながら今現在の状態としては、個人的には一番良い使い方は条件分岐やパラメータの読み込みなんかがいいんだろうなぁとおもってます。（サーバーなんかのデプロイはpipelineで解決し思想ですが…） というわけでまだまだフリースタイルのジョブは健在なわけで…そんなフリースタイルジョブで地味に便利なプラグインをいくつか紹介したいと思います。 pre-scm-buildstep Jenkinsでgitなんかを使いたいときにgitの前に操作をしたいときがあります。 そんな時にこれを使えばgitの前の操作を指定できます。 ThinBackup 設定だけバックアップできます。 これをgitで管理しちゃうのが一番バージョニング楽だと思いま
[OS] メモリリークの調査方法 - th0x4c 備忘録
目的 メモリリークの調査方法をまとめる。 環境 OS: CentOS 5.5 Kernel: 2.6.18-194.el5 x86_64 GCC: gcc 4.1.2 20080704 GDB: GNU gdb 7.0.1-23.el5 Valgrind: valgrind-3.5.0 サンプルプログラム メモリリークが起きるサンプルとして以下を利用する。 leak_func() が実行される度に 2048 bytes メモリリークする。 合計で 101 回 leak_func() が実行されるので 206848bytes(= 2048 * 101 bytes) リークする。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
hawksnowlog: Jenkins の Docker Plugin を使って Docker と Jenkins を連携してみた
概要 Jenkins の Docker Plugin を使って Jenkins から Docker コンテナを操作できるようにしてみました 設定方法から簡単なサンプルジョブを作成してみます Jenkins と Docker サーバの準備は事前に行っておいてください 環境 Docker CentOS 7.3.1611 Docker 1.12.6 Jenkins CentOS 6.7 64bit Jenkins 2.10 Docker Plugin 0.16.2 Docker サーバの設定変更 Jenkins サーバから tcp で Docker サーバにアクセスできる必要があります ポートは好きなポートを指定することができます mkdir /etc/systemd/system/docker.service.d/ vim /etc/systemd/system/docker.ser
Visual Studio Codeのスプリット表示の地味に便利な小技 - SourceChord
VS Codeのエディタ分割表示で、フォーカス切り替えとかの小技をメモしときます。 フォーカス切り替えのショートカット VS Codeのでエディタを分割した時には、 「Ctrl+1」「Ctrl+2」「Ctlr+3」でそれぞれ、左/中央/右の領域にフォーカスを移せます。 でも、これは小指がツライ。 また、"ctrl+alt+left"、"ctrl+alt+right"というショートカットで、 分割した左右のエディタ間で、カレントのフォーカス移動が割り当てられています。 しかし、このショートカット、インテルのチップセットのグラフィックドライバーでは、ディスプレイ上下左右の表示方向切換に割り当てられています。 coreシリーズCPUのオンボードグラフィックなどを使用してる環境でこのショートカットを入力すると、何だこりゃ？？ということになります。 ショートカットを変更する。 ということで、ショート
中置記法の数式文字列から計算結果を求める操車場アルゴリズム - $shibayu36->blog;
最近 Algorithms, Part I | Coursera の社内勉強会を開いている。そこで「Stacks and Queues」という章をみんなで学習し、議論したところ、中置記法の数式文字列から計算結果を求める操車場アルゴリズム(Shunting-yard algorithm)というものがあるということを知った。 操車場アルゴリズムというのは、中置記法の数式文字列から計算結果を求めるというようなことができるアルゴリズム。オペレータスタックと値スタックの二つがあるだけでトークンを一つずつ読みつつその都度計算するだけで計算結果を求めることができる。パースして構文木を作るというフローを取ることなく計算ができるというのが面白い。このアルゴリズムの説明は Wikipediaの操車場アルゴリズム - Wikipedia の説明が非常に分かりやすい。 このアルゴリズムを使うことで、例えば以下のよ
新人エンジニアに読んでもらいたい「7つの本 + α」 - なぎにゃぎのにょきにょきにっき
どーも。 なぎにゃぎです。 毎年4月になると多くの新人ＩＴエンジニアの方が職場に配属されますね。 僕は新人時代にしっかりとした研修を受けられず、苦労した記憶があります。 自分で色々と技術書などを買い漁って勉強しましたけど、その中でも特に若いうちに読んでおきたい書籍を紹介したいと思います。 追記 おすすめしたい本が増えてきたので随時更新していきたいと思います。 コーディング リーダブルコード プリンシプル オブ プログラミング3年目までに身につけたい一生役立つ101の原理原則 リファクタリング テクノロジー Webを支える技術 絵で見てわかる Oracleの仕組み アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム その他 入門 考える技術・書く技術 なぜ、あなたの仕事は終わらないのか 「納品」をなくせばうまくいく まとめ コーディング リーダブルコード リーダブルコード ―より良いコードを
wuzz - ターミナル上のHTTPクライアント
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました Web APIを使った開発などをしていると必要になるのがHTTPクライアントです。ヘッダーを確認したり、返ってくるデータを細かく見たいと思うはずです。しかし手元に良いソフトウェアがないとcurlコマンドを叩いてしまったりします。 そこで使ってみたいのがwuzzです。ターミナル上で使えるインタラクティブなHTTPクライアントです。 wuzzの使い方 起動したところです。CUIながら細かくペインが分かれています。 HTTP GETで実行したところ。一部日本語が文字化けしてしまっています。 HTTPメソッドを選択できます。 JSONを取得した例。 キーバインドも多彩です。 wuzzはHTTPヘッダーもでき、レスポンスもヘッダー、ボディがちゃんと確認できます。検索機能もあるのですが、筆者が
微分積分？何それ？Azure Machine Learning を使って実践から入る機械学習 - ぐだぐだ言ってないでコードを書けよ、ハゲ。
はじめに 機械学習、流行ってますね。 流行りに飛びつくのはシャクだが、少しは理解を深めたい。 しかし流行りに乗じて本を買っても数学などの基礎部分でつまずいてあきらめていた。 そんな自分にも機械学習を始められた。 そう、Azure ならね。 想定する読み手 機械学習に興味がある 地道に数学を学ぶモチベーションが維持できない 動くプロダクトを早く見たい 学習コストを低く機械学習を始めたい 「ゼロから作るDeep Learning」を途中で挫折した ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る 検証をはじめる前に 前提知識 さっそく手を動かしたいところだが、ちょっとだけこれを読んでほしい 一般
教師なしRNNによる連続した不完全情報（主にテキスト）の補完 - にほんごのれんしゅう
教師なしRNNによる連続した不完全情報（主にテキスト）の補完 背景 Google（や、過去の私のブログの投稿）などで低解像度の映像を高解像度化する方法は、GANを使うことでわりとうまくいきました。 テキストにも同じような問題が適応できるのかって思うことがあります。RNNはすでに記述されている文字をヒントとして次の文字を予想することができます。 その特性を利用して、情報が失われたテキストから復元を試みる例を示します。 (また、戦時中の戦艦に乗っていた搭乗員の劣化した手記から情報を復元したいという思いがあります。手記の海水に沈み腐敗が進んでいたり、筆記が乱れていて解析が困難であったりという点を補完できれば良いと思います。彼らの思い、可能な限り現代に蘇らせたいと思います。) 先行研究 今回は見当たらない（ほんとに存在しないんだったら、論文出したい） 手法 RNNで欠落した連続する情報を周辺の単語
LLVM APIを使ってみよう！ 〜 Brainf**kコンパイラをIRBuilderで書き直してみた 〜 - プログラムモグモグ
先日LLVMの入門記事を書きました。 clangが吐くLLVM IR (Intermediate representation, 中間表現) を頼りに、Brainf**kのコンパイラを書いてみました。 itchyny.hatenablog.com この記事で書いたコードでは、直接printfでLLVM IRの命令を出力していました。 このステップを踏むことで、LLVM IRの命令をどう調べればいいかについて身についたと思います。 しかし、この「コンパイラ」は次のような問題がありました。 bf2llvmコマンドが出力するのがLLVM IRのために、lliやllcといったLLVM IRのランタイムやコンパイラが必要となる 最適化を行うにはさらにoptコマンドが必要になり、やはりLLVMツールチェインをインストールしている環境でしか使えない ソースコードから実行ファイルまでのパスの中で、LLVM
JVMはそんなに重くない | POSTD
Clojureに反対する大きな理由がJVMです。この役立たずは重いですからね。 これは、数週間前に ZA Tech のSlackで見た投稿です。休暇中にClojureの話題を何件か見たのですが、投稿者はJVMについても繰り返し言及していました。 私はこの投稿について Slack上で少しつぶやいていました が、もっと広く理解され議論されるように、本稿を書くことを決めました。 背景 以前は、私もJVMは重いと思っていました。2000年代の初めにJVMとPHPと比べていた頃の話です。当時は、.NETやColdFusionなど、別の重い製品が他にもありました。また、PerlやPythonという軽めの製品もありましたが、私はWindowsを使っていたのでActivePerlやActivePythonはやはり少し重めでした。 私が初めてJVMに対する“恐れ”を克服したのは、小規模な製品アプリを、JRu
爆勝ちFXシストレ論文「Learning to Trade via Direct Reinforcement」を再現させたい - Qiita
爆勝ちFXシストレ論文「Learning to Trade via Direct Reinforcement」を再現させたい機械学習DeepLearning強化学習FXSystemTrade FXシストレ論文 「Learning to Trade via Direct Reinforcement」 http://dustwell.com/PastWork/MoodyRLTradingPresentation.pdf http://people.idsia.ch/~juergen/rnnaissance2003talks/MoodySaffellTNN01.pdf が、シミュレーション結果を見る限り爆勝ちしているので、この実装を再現させようとしているが、うまくいかない（同じような性能が得られない）。 要は価格の予測に応じてトレードするんじゃなくて、トレードしたら勝てるかどうか自体を直接予測す
ゼロから始めるWebAssembly - Qiita
学習記録 WebAssemblyとは ブラウザ上でクライアントサイドのスクリプトとして効率的に動くバイナリフォーマットです。 現在JavaScriptより軽量で高速な処理を提供するためにベンダー各社で開発されています。 現時点ではDOM, WebAPIへのアクセスとかできません。GCもない。なので現状使いどころは重い処理をWebAssembly部分に投げ出すイメージです。 スレッドとかもFuture Workらしい。 https://github.com/WebAssembly/design/blob/master/FutureFeatures.md#threads もちろんWebを意識しているが、最終的にはWeb以外でも使えるような思想です。一つのバイナリを作ってしまえばどんなところでも動くようなReact Nativeのようなところを目指しています。 https://github.co
LinuxのCPU使用率の%stealについて - Qiita
はじめに Linux で採取できるCPU使用量(率)の情報として、%user や %sys 等に加えて %steal という量がある。これが追加されたのは、仮想化が広く使われはじめた10年くらい前だろうか。筆者は Xen を調べていて気づいたのだが、もっと前にs390のために追加されたのかもしれない。当時、ESXの場合も含めて調べていたのだが、最近、KVMの場合にどういう実装になっているのか、ふと気になって軽く調べてみたのでメモ。 CPU使用率の計算 まず最初に、sar や vmstat や mpstat 等、さまざまなツールでCPU使用率を取得することができるわけだが、どのような情報を元に、どのような計算を行って算出しているのか？ まず、kernel内ではboot以後の各種実行モードのCPU時間を分類して積算値として保持している。user モード、特権モード、割り込み処理に使った時間..
REST APIの設計で消耗している感じたときのgRPC入門 - Qiita
REST APIによる設計 最近のシステムは様々なデバイスやスケーラビリティを重視するため、各システムを分割し軽量なAPIで連携するマイクロサービス的なアーキテクチャスタイルが増えてきています。 そして、そのAPI連携で広く採用されているのが、REST APIです。 しかし、こうした設計を行っていくには、適切に考慮、選択しなければならないことも多くあります。 URL、パラメータ、エラーなどの設計 各言語ごとのライブラリや、サーバ、クライアントの選定、設計 認証、認可 ドキュメント管理 ユニットテスト、インテグレーションテスト、モック、Consumer-Driven Contracts 開発用ツール 絶対的スタンダードがない状況下で、こういった問題はシステムやメンバーが増えるにつれ複雑化していき、設計や管理、その仕組み作りに時間を取られ、本来の目的となるべき機能開発の時間を失っていくことにな
【Azure】 Managed Diskを使って仮想マシンをデプロイしてみた - システムエンジニアの仕事感とか
2/9にAzureでManaged DiskがGAしました。 これによりストレージアカウントを作成しなくても仮想マシンを作成することができ、かつストレージアカウントによる様々な制約から解放されるようになりました。 前回はドキュメントベースでManaged Diskとは何かを読み解きました。 enjoymylife.hatenablog.com 今回は実際にAzureポータル上でManaged Diskを使用した仮想マシンを作成し、気になるところを確認していきます。 <目次> 仮想マシン作成 気になったこと まとめ 仮想マシン作成 今までと変わらないところは割愛します。 今回のManaged DiskのGAに伴い、設定画面に「管理ディスク」という項目が追加されていました。 左が管理ディスクを使わない場合、右が管理ディスクを使う場合です。 右はストレージアカウントの項目がなくなっていることがわ
Azure Managed Disks が GAしました - Azureの小ネタ （改）
Azure Managed Disks （管理ディスクと訳されるようになったようです）がGAしました。今まで仮想マシンのディスク（VHD)は、明示的にストレージアカウントを作成しBLOBを紐付ける必要がありましたが、これらが不要となります。AWSからするとやや判りにくかった部分が解消されるのではないかと思います。 Announcing general availability of Managed Disks and larger Scale Sets | Blog | Microsoft Azure Azure Premium and Standard Managed Disks Overview | Microsoft Docs 過去のVM Diskの管理 ちょっとだけ過去をさかのぼってみると。 クラシック VM時代もBLOBを利用していました。ただし、内部的にImage管理がなされて
Azure Disk Storage の概要 - Azure Virtual Machines
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 適用対象: ✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ フレキシブル スケール セット ✔️ 均一スケール セット Azure マネージド ディスクは、Azure によって管理されて Azure Virtual Machines で使用されるブロックレベルの記憶域ボリュームです。 マネージド ディスクは、オンプレミス サーバーの物理ディスクと似ていますが、仮想化されています。 マネージド ディスクを使用した場合、ユーザーは、サイズと種類を指定してディスクをプロビジョニングするだけで済みます。 ディスクのプロビジョニング後、残りの作業は Azure によって行われます。 使用できるディスクの種類は
【Azure】Managed DiskがGAしました - システムエンジニアの仕事感とか
AzureのManaged Diskが2/9にGAしました。 本記事ではドキュメントベースでManaged Diskのメリットについてまとめたいと思います。 <目次> Azure Managed Disk Simple and scalable VM deployment Better reliability for Availability Sets Better security その他 ちなみに まとめ Azure Managed Disk 英語ですがいかにドキュメントがあるので、読み解いていきます。 docs.microsoft.com Simple and scalable VM deployment 今まではストレージアカウントごとにIOPSの制限があるため、それ以上のIOPSを出したい場合は、複数のストレージアカウントを作成して、それぞれのストレージアカウントにディスクを作成
複数ストレージアカウントを持つ HDInsight クラスタの作成 - Qiita
HDinsight クラスタ作成時の制約 通常 Azure ポータルより HDInsight クラスタを作成する場合、ストレージアカウントは1つしか指定できません。また構築後に Azure ポータルからストレージアカウントを追加する事もできません。 PowerShell による HDInsight クラスタの作成 これに対し PowerShell による HDInsight クラスタの作成では、ストレージアカウントを追加して構築する事が可能です。これにより HDInsight コンピュートクラスタは複数のストレージに格納されているデータへアクセスする事が可能になります。 # Azure サブスクリプションへのログイン Login-AzureRMAccount # 作成済みストレージアアカウント２つを利用 $storageAccountResourceGroupName = "rg-stor
[翻訳] LLVMコーディング標準3.9.1（３/４）機械的なソースの問題 - Qiita
ソースコードのフォーマット コメント コメントは、可読性と保守性について重要な部分のひとつです。皆さんご存知の通り、コードにはコメントすべきです。コメントを書く場合、適切な句読点と大小文字の英文で書きます。コードがなにを行おうとしているのか、またなぜ行おうとしているのかを記載することに焦点を絞り、微細に どうやるか を書くことは避けてください。ここでは、文書に重要な事柄がいくつかあります： ファイルのヘッダ すべてのソースファイルには、ファイルの基本的な目的を説明するヘッダが必要です。ファイルにヘッダがない場合、ツリーにチェックインしてはいけません。標準のヘッダは次のようになります： //===-- llvm/Instruction.h - Instruction class definition -------*- C++ -*-===// // // The LLVM Compiler
![[翻訳] LLVMコーディング標準3.9.1（３/４）機械的なソースの問題 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8b885afffed7cada89edd4586afd91083deda568/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0ZW5teW8mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTlkYTZiZTk3ZWRiMWE1ODZmOWZkZDY4ODMwYzk0MDA0%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dff70913b56d42bb495bdd03f6f44751b)
スタートアップはお金を払ってでも使うべきプロダクト14選 - Qiita
2020年最新版をnoteの方に公開しました！ スタートアップはお金を払ってでも使うべきプロダクト12選 2020 下記は以前のものです。ご注意ください。 株式会社スピカは女性向けのネイル写真共有サービス「ネイルブック」を運営しているスタートアップです。 弊社もそうですが、どこのスタートアップでもリソースは足りない状態だと思います。ヒト・モノ・カネ、全てが貴重なリソースです。 少しでもお金を倹約したいフェーズなので、有料サービスを契約するのは抵抗があるかもしれません。 しかし、素晴らしいプロダクトはあなたの会社の成長を助けてくれます。 素晴らしいプロダクト使うことでメンバーから無駄な業務をはがすことができ、あなたの会社を成長させるために優先して取り組むべき課題に集中することができます。 ということで私が「お金払ってよかったなー」と思ったサービスをご紹介します。 社内システム Google
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bashのそれって実はこういう書き方できるよ一覧 - Qiita
258億語の日本語コーパスをウェブで公開～国立国語研究所 言語研究や自然言語処理技術開発での基礎資料
3分でわかる Azure Managed Diskのしくみ
