月額課金サービスをボクはこう設計した - ボクココ
ども、@kimihom です。 Stripe Meetup というのが渋谷の Tokyo Otaku Mode さんのオフィスで開催された。そこのイベントでサブスクリプション型サービスの設計について話をした。 speakerdeck.com こちらの内容は、以下の記事の続編的な感じとしてご紹介した次第である。 www.bokukoko.info 以下は補足 プランのプライシングは慎重に SaaS サービスをいくらで販売するか？ 実際に事業を始める上で重要だけど決めることは難しい。見込み顧客に「いくらなら買いますか？」と聞いてみたところ思っていたよりも安めの金額を言われたり、今後のスケールを考えれば安くてもなんとかなると思って、金額を安めに設定しがちだ。だけども、多くの SaaS サービスは料金設定をミスって(なのかは定かではないが)、あとで値上げするという手段を取る傾向があるようだ。 値上
golang.tokyo＃4でGo開発環境Goglandのライブデモを見てきた | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリアッテのAPIチームでGoエンジニアをしている@sonatardです。 この記事は弊社ソウゾウの社員である@tenntennが運営しているgolang.tokyo #4のブログ枠として書いています。 golang.tokyo #4では、ゲストスピーカーとしてJetBrains社のSergey Ignatov氏にご登壇いただきGoglandをライブデモ形式で紹介して頂きました。 メルカリアッテではGoogle App Engine for Go (GAE/Go) を全面的に採用しており、サーバサイドエンジニアの中でもGoglandの利用者が増えています。そこでSergey Ignatov氏に紹介して頂いた機能とソウゾウ エンジニアたちが利用しているお気に入りの機能をまとめてご紹介したいと思います。 ソウゾウがGAE/Goを採用した経緯は@ttsuruokaのatte 開発
Webカメラ + Azure Logic Apps + Azure Face API で訪問記録 - Qiita
はじめに Azureのサービスを利用してWebカメラの前に現れた人を記録する環境を構築したため、一例として記載します。 構築イメージ カメラの画像は、Webカメラ + Raspberry Pi + Windows 10 IoT Core + UWP で定期的にAzure Storageにアップロードするようにしました。 Azure Functionsを トリガー: Azure Storageへの格納 アクション: Logic Appsをキックするように設定しました。Azure Functionsの設定 Logic AppsはFace APIのDetect facesを使用して画像に人がいるか否かを判断しています。存在した場合はDocumentDBにjsonと画像を格納します。 Azure Storageの設定 Webカメラの設定 Azure Functionsの設定 参考 https://
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
ピコピコ音を作れるツール「sfxr」の Unity のエディタ拡張実装「usfxr」 - 強火で進め
sfxr というピコピコ音を作成するツールが有ります。 DrPetter's homepage - sfxr http://www.drpetter.se/project_sfxr.html こちらを Unity エディタに移植した(※)「usfxr」というものを見つけました。 ※正確には sfxr/as3sfxr/bfxr から移植したみたいです。 zeh/usfxr: A Unity port of sfxr/as3sfxr/bfxr https://github.com/zeh/usfxr Asset Store にも公開されています。 usfxr - Procedural Sound Effects - Asset Store https://www.assetstore.unity3d.com/en/#!/content/18619 Asset をインストールした後、メニューから
Selenium WebDriverでテスト作業の効率化を図る - Qiita
はじめに 既存システムの保守作業の中で、 シナリオテストなど業務に沿った検証を行うために 既存のWebアプリケーションを実行しテストデータを作成する場合がある。 そこで頻繁にテストデータ作成に使われるWebアプリケーションについては Selenium WebDriverでブラウザ操作を再現するテストコードを用意し、 都度の手作業によるブラウザ操作を削減する。 実行環境について 今回はSelenium WebDriverをJunit上で起動させるケースについて記載します。 使用するブラウザはInternet Explorerです。 テストメソッドの実行前後処理について setUpBeforeClass 一番最初のテストメソッド実行前(setUp()よりも前)に呼ばれるメソッド @BeforeClass public static void setUpBeforeClass() throws
定番じゃなさそうだけど便利なMacアプリたち - Qiita
これにインスパイアされたのでMacアプリを紹介してみます。 全てのWindowsユーザを幸せにするツールたち - Qiita 自分では便利に使っているけれど、そんなに皆が皆使っているわけじゃなさそうな気がする、というアプリを筆者の独断でまとめました。皆が使っていそうというのは例えばAlfredとかDashとかですかね。。定番の定義は人によると思うのでその辺は適当に流してください。 あとは、プログラミングに直で効くようなものは、便利かどうかがその人のやっている内容に依存しそうなので外しています。 Snap Snap を Mac App Store で 最も重用していると言っても過言ではないのがSnapです。Snapはアプリケーションのランチャーで、アプリケーションごとにホットキーを割り当てることができます。 アプリケーションによってはアクティブ・非アクティブを切り替えるホットキーがある場合が
FPGAでDeep Learningしてみる - Qiita
はじめに XilinxがBNN-PYNQというプロジェクトを公開したことにより、FPGA初心者でも簡単にDeep LearningをFPGA実行することができるようになりました。早速ボードを購入してデモ実行まで試してみました。 事前説明 PYNQ Xilinxのオープンソースプロジェクトで、XilinxのZynqに実装したFPGAロジックを、Pythonから簡単に使えるようにするためのもののようです。 通常、Zynqでプログラムを実行する際は、CPUで実行するPS(Processing System)と、FPGAで実行するPL(Programmable Logic)に分かれています。Deep Learningでは、Deep Learningを利用するアプリケーションをPSに実装し、並列化による高速化が見込める畳み込み処理やニューラルネットワークの各層の計算処理などをPLに実装するイメージで
なんとなくで来ちゃった人向けのデリゲートとイベントハンドラ再復習 - Qiita
この記事の目的 今までなんとな～くでやれてきちゃったけど、とうとう逃げられなくなって明日までにデリゲートとイベントハンドラ使えるようにしなきゃいかん！という人向けの、復習記事です。 こいつらのポイントを理解して、 ①何故コードが動かないのか ②どうしたらコードが動くようになるのか 上記二点の仮説を立てられる位になることを目指します。 対象読者 ・今までイベントハンドラやる機会なかったけど、明日やらなきゃいけなくなった ・イベント周りの処理よくわかってないけど動くからいいや～って気持ちでいたら、とうとう何やっても動かなくなった ・全部気合で乗り切ってきたけど、気合だけでは乗り切れなくなった そんなあなたのための記事です。 復習① デリゲートってなんだっけ？ delegate：委譲、譲渡 用語の意味なんかどうでもいいですね。 デリゲートは、メソッドをオブジェクトの一種として使うことができる機能
Slackを導入して直面する疲れ（利用者視点）
前提：Slackの利用状況など メールからSlackに転換して、その恩恵を感じていますが、一方でSlackに変えてから生じた新たな課題（＝利用者の疲れ）について、書き出していきます。 Slackを導入してから1年弱です。（2017年4月時点） Slackチームへの参加人数は、約300人です。（ゲストアカウント含む） チャンネル数はパブリックだけで約130個です。 1チャンネルあたりの参加人数は、おおよそ平均で8〜10名前後です。(アラート通知など閲覧中心のチャンネルは除く) 一番人数の多いチャンネルは #generalで約100名です。 利用プランは「Standard」です。 ＜書かないこと＞ Slackの機能紹介、操作説明、用語説明 アプリ連携やBotなどの技術的な課題 ＜補足＞ 課題が収束しないので、随時、追加していく予定です。 解決策も随時、更新していく予定です。（策があれば） 本題
OSカーネルを0から作り始めてみた - Qiita
1. 概要 OSカーネル[^1]をフルスクラッチで（0から）作り始めてみました。 本稿では下記について記載します。 カーネルを自作し始めた背景 カーネル自作における方針 本稿執筆時カーネルの機能概要 カーネルの実行方法 プロセスを起動してみる 今後の課題 2. 背景 私がカーネルを自作し始めた理由は次の2点です。 1.コンピュータがどの様に動いてるのか知りたかった 2.使用しているOSに不満があった 2.1 コンピュータがどの様に動いてるのか知りたかった かれこれ10年以上前に遡りますが、私が大学に入学した頃、VisualBasicやBasic、Cなどの言語を使って簡単なソフトウェアを作ることが出来ましたが、どうして簡単なコードでウィンドウが表示できるのか、どうしてprintf文を書けばコンソールに文字が出力できるのか、コンピュータはいったいどんな風に動いてるのか全く分からず、不思議で仕方
テンプレートを使って爆速で機械学習プロジェクトを作成する - Qiita
あなたは機械学習のプロジェクトを毎回違う構成で作っていませんか？ 何をどこに配置するかで悩んで時間がかかっていませんか？ そんな方に朗報です。 機械学習のプロジェクトはコマンド一発で作れます。 以下のようなプロジェクトを数秒で作れます。 ディレクトリ構造 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this project. ├── data │ ├── external <- Data from third party sources. │ ├── interim <- Intermediate data that has been transfor
DynamoDB + Lambda + SSM でテストサーバーをポコポコつくる仕組み - KAYAC engineers' blog
はじめまして。カヤック技術部の杉山です。 主にクライアントワークでサービスを開発しています。 今回は、クライアントワークで運用している、テストサイトの仕組みに関して書きます。 「テストサイト」の概要 クライアントワークでは、日々たくさんの案件を開発しています。 それぞれの案件では、多くの場合、Webサイトもしくは、WebAPIを公開するためのサーバーが必要になります。 実際の公開時には、案件ごとに専用のクラウドコンピューティングサービスを契約し、セットアップすることになりますが、 利用して良いサービスの確認が必要であったり、サービスの契約まで時間がかかったりするため、すぐには決まらない場合があります。そのため、開発時や検証時には、カヤック側でテストサイトを用意し、確認やプレビューを行っています。 さらに以下のような要望にも対応する必要があります。 出来るだけ時間をかけず開発環境を用意したい
転職エージェントに良い人材を紹介してもらうポイントまとめ - なべはるの人事徒然
いかにエージェントに良い人材を紹介してもらうか ここ数年、ITベンチャー企業を中心に人材不足の状況が続き、各社の採用担当はそれぞれの工夫をこらして採用競争を闘っています。 ひと昔前では中途採用といえば求人媒体に広告を出して応募を待つというやり方が一般的でしたが、現在はダイレクトリクルーティング、リファラルリクルーティングなど様々な手法が生まれていますね。 わたしのブログの中では、ダイレクトリクルーティングに焦点をあてた記事を書いています。 nabeharu.hatenablog.com 今回は、そういった流行りのやり方ではなく採用手法としてはごく一般的な、転職エージェントに良い人材を紹介してもらうためのポイントをまとめてみました。 尚、今回の記事は、ある大手転職エージェントで10年間務めている知り合いに3時間かけて話を聞いたこと + 自分自身のエージェントとしての経験をまとめたものです。
佐藤優が毎日やっている｢資料整理｣5大極意
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最適な設計でアプリを作る
CAMPFIRE iOS #1での発表資料です。 https://yj-meetup.connpass.com/event/51735/ #yjcamp
エンジニアの情報収集法まとめ - nesheep5's blog
※二重管理になってしまうため、エンジニアの情報収集法まとめ - Qiitaに情報集約することにしました。 今後はQiita記事を参照してください。こちらの記事は情報更新しません。 はじめに プログラミング系の時事ネタは能動的に情報収集しないと入ってこないのですが、若手だった頃はどうやって情報を仕入れればよいのかさっぱり分かりませんでした。 情報収集のコツを掴んでからパッと視界が開けた経験があるので、特に新米エンジニアの方は参考にしてみてください。 ニュースアプリ Gunosy、SmartNewsなど色々試しましたが「はてなブックマーク」がプログラミング系記事多めでした。 通勤時間などに流し読みして、気になるものは深く調べると良いです。 はてなブックマーク はてなブックマーク - 人気エントリー - テクノロジー ITニュース Webサイト TechCrunch Japan TechCrun
Wi-Fiの種類、危険性と対策：10分でわかるWi-Fiの基礎知識 - 久保清隆のブログ
「ノートン」の『フリーWi-Fiセキュリティに関する説明会』に参加してきた。 最近はカフェや空港、ホテルなど、フリーWi-Fiを使える場所が広がってきて便利になったが、その反面リスクも増えてきている。 フリーWi-Fiは、そのリスクについてしっかりと理解した上で使ったほうがよいと思う。 今回、Wi-Fiの種類とフリーWi-Fiの危険性、その対策について基本的な知識を得ることができて、非常に勉強になった。 目次 1. Wi-Fiとは Wi-Fiはどんなときに使うのか：活用シーン Wi-Fiの種類 2. フリーWi-Fiの危険性 フリーWi-Fiとは？ フリーWi-Fiの危険性 暗号化技術について 乗っ取られた場合の被害事例 ハッキングのデモムービー 3. フリーWi-Fiのリスクへの対策：安全に利用するための方法 誰でも今すぐ無料でできる対策 お金をかけて万全を期す対策：楽に簡単に安全にフリ
Semicolonless Java を実現する話 - Doge log
Semicolonless Java を実現する話 デンジャラス！ゾンビ！！！ こんにちは！ゲームマスターこと 檀 黎斗 です！ 2000 年問題でバグスターウィルス見つけたの僕ですから！！ からのー ジュリアナー！！トーキョー！ こんにちわ、ジョン・ロビンソンこと半ズボンの宇宙人です。 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ どうです？なんていうかアメブロっぽい感じっていうの？ムカつくでしょ？？ そうでしょう！そうでしょう！ ところでみなさん、Java 書いてますか？Generics 理解してますか？ 無駄にドリコムのスライドに釣られてませんか？ 今回は Semicolonless Java について書いてみたいと思います。 Semicolonless Java Semicolonless Java とはその名の通り、セミコロンを使わずに Java でプログラミングすることです。 ある種のパズル、コ
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