スタートアップスクリプトを使ってGitLabをセットアップしてみよう | さくらのナレッジ
さくらのクラウドにはスタートアップスクリプトという機能があります。これはサーバの起動時に予め設定したスクリプトを実行することでサーバのセットアップや起動時に繰り返し行っておきたい処理を自動的に実行してくれるものです。 予め幾つかのスクリプトが公開されていますが、今回はGitリポジトリを管理するGitLabをインストールするスクリプトを自作してみたいと思います。 スクリプトを作成する まず最初にスタートアップスクリプトを作成する必要があります。これはさくらのクラウドの設定画面の中にあるスクリプトメニューにあります。 そして、スクリプトを作成していきます。これは特別な設定は殆どなく、シェルスクリプトを書いていけば良いだけです。 今回のスクリプトは次のようになります。 #!/bin/bash # @sacloud-once # @sacloud-desc Ubuntu 16.04にGitLabを
Managed Disks への変換に失敗した件 – Made in container
Managed Disks を検証していたら、エラーで変換できない事象に遭遇したのでメモ。 変換元が SSE (Storage Service Encryption) で暗号化されたストレージだとダメみたい。 <アクティビティ ログ抜粋> { (中略) "properties": { "statusCode": "Conflict", "statusMessage": "{\"status\":\"Failed\",\"error\":{\"code\":\"ResourceDeploymentFailure\",\"message\":\"リソース操作が完了し、ターミナル プロビジョニング状態は 'Failed' です。\",\"details\":[{\"code\":\"InternalDiskManagementError\",\"message\":\"An internal d
英語をやっていくためのDuo3.0デスクトップアプリを作った話 - 解せぬ日記
以前、英語をやっていくためのDuo3.0アプリを作り直した話 - 解せぬ日記で書いたとおりReactNativeで作ったモバイルアプリを使ってDuo3.0をやってきたわけだけど、それをやっていると今度はデスクトップアプリが欲しくなってきた。やっぱりタイピングはそっちのほうが早く時間も節約できる。僕は普段、ArchLinuxを使ってて、仕事ではMacOSXを使っているので、気がついたらElectronを使って作ってた。Duo3.0アプリ芸人みたいな様相を呈してきたけど、僕はボキャビルがしたいだけなんだ。 成果 以下、成果になります。 vimeo.com ソースコードも置いとく。小さいのでElectronやってみたい人が雰囲気を眺めるには良いかも知れない。 github.com TL;DR Electronに関してはサンプル程度だが前に書いたこともあり、中身はJavascriptとHTMLで書
ユーザー体験に影響する重要な７つの要素
Interaction Design Foundationはグローバルにデザインレベルの向上を目指す、デンマーク発の非営利団体です。 ユーザー体験（UX）は、製品が市場で成功するか、失敗するかを左右する重要なものです。改めて、UXとはどういう意味なのでしょうか。 UXは、製品の「使いやすさ」を示す「ユーザビリティ」と混同されがちです。 実際、教養としてのUXはユーザビリティから始まったものの、次第にユーザビリティを包括するものになっていきました。優れた製品を市場に提供するために、ユーザー体験のあらゆる側面に配慮することが重要です。 UX分野のパイオニアのPeter Morville氏は、同分野のベストセラー著者です。フォーチュン誌に載る上位500の会社にも、UXに関するアドバイスをしています。 ユーザー体験に重要な要素として、彼は以下の７つを挙げました。 役に立つ：Useful 使いやすい
六本木ではたらくソフトウェアエンジニアへのよくある質問とその答え (FAQ) (2015 - 2017) - hayato
グーグルではたらくソフトウェアエンジニアです。 ご意見やご質問 あるいは Typo 等を見つけたときは GitHub Issues にお願いします。答えられる範囲でできるだけ答えますね。 この記事は不定期にアップデートしてできるだけ最新の状態を反映させるようにしていますが、いくつか内容が古い可能性があります。 連絡先は？ (Contact Info) Mail: mailto:hayato@google.com Google+: google.com/+HayatoIto GitHub: github.com/hayatoito Twitter (inactive): @hayatoito Twitter: @shadow_hayato IRC freenode: hayato テックリード (Tech Lead) Google における Tech Lead (テックリード) とはどのよう
3Dモデラーのためのsketchfab入門
9. ダウンロード VRビュー アプリ製作 注目すべき機能 フリーダウンロード設定で オープンに配布が可能 3DモデルをVR上で閲覧可能 （Vive/Rift/Gear VR/ Cardboard対応） APIビューワーを用いれば コンフィギュレーターや interactive presentationsで 3Dアプリのカスタム製作ができる 配布やVR表示も自在に設定OK 10. » アップロードできる数：上限なし » ファイルサイズ上限：50MB(無料利用)・200MB(プロアカウント)・500MB(ビジネスアカウント) » 対応ファイル数：35種類 » 対応テクスチャー形式：すべて » 対応プラグイン： 3D Slash, 3ds Max, Blender, Cinema 4D, form•z, Grasshopper, Inventor, IronCAD, Lightwave, Ke
Domain-Driven Design & REST
Slides of the talk I gave at Spring I/O 2016. @springcentral
組合せ最適化を使おう - Qiita
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
ディープラーニングでイラスト画像分類 - Qiita
Akka Streams を使って Twitter の画像をダウンロードする で、ふぁぼった画像がいい感じに集まってきました。集めた画像を仕分けしたいところですが、1回で約 3000 画像集まりますので、人の手でやるのは大変です。そこでコンピュータに分類させたいと思います。 ちなみに私は機械学習についてはまったくのど素人です。参考資料にあげたリンクの内容以上のことはやってません…… データ 自動ダウンロードを始める前に収集した、分類済み画像が下記のとおり存在しています。これを使って学習させます。画像は基本的にイラストですが、イラストやフィギュアを撮影した写真などもあります。 内容 枚数(学習用) 枚数(検証用) 艦これ 6130 681 ガルパン 4157 462 その他 778 87 「その他」の枚数が少なくてバランスが悪いです。仕方がありません。これしかないので。 画像の内容はこんな感
GitHub - nejumi/kaggle_memo
まずは、素うどんのXGBoostにかけて、plot_importance, feature_importances_を確認する。しかる後に、各特徴量をF-SCOREの高い順にExploratory Data Analysis (EDA)を行い、データに対する感覚を掴む。特徴量の数が少ないのであれば、初めからEDA。 情報を含まないcolumnsを除く。[Kaggle Kernel: R, Python] 標準偏差が0の説明変数 (constant cols) を除く。 重複した説明変数 (duplicated cols) を1つだけ残して他を除く。 相関係数が1である説明変数の組 (perfectly correlated cols) を探し、1つだけ残して他を除く。 各列について、値が0である説明変数の数を数えて、合計値を追加の説明変数として加える (count 0 per row)。逆
PEGとC++11で作る言語処理系 - Qiita
PEGとC++11で作る言語処理系 言語処理系の作成と聞くと、難易度が高いと感じるかもしれません。しかしパーサージェネレータなどのツールを活用することによって，その敷居はぐっと低くなります。 この分野では、BNFからパーサーを生成するYaccが有名です。最近では PEG（Parser Expression Grammar）も知られるようになってきました。PEGの特徴の一つは，構文ルールだけでなく字句ルールも同時に定義できることです。現在、主要なプログラミング言語のほとんどにPEGパーサージェネレータが存在します。中には抽象構文木（AST）まで生成してくれるものもあります。 こうしたツールの助けを活用すると，言語処理系の作成はかなり容易になります。PEGで文法を定義し，ASTを実行する評価器を実装すれば，あとはPEGライブラリの助けを借りて言語処理系を完成させることができます。 今回は拙作の
LeetCode Weekly Contest 27 - Qiita
週末にはLeetCodeのコンテストが開催されている。最近はアルゴリズムから離れすぎていたので、これからは復習がてら積極的に参加していこうかと思っている。相変わらず厳しさしか感じないのだけど、それでも問題が綺麗に解けるとスッキリする。今回の４題のうち解けたのは最初の２つ。一番最初のeasyのは飛ばして、下記のmediumの方について書いてみる。 554. Brick Wall 長さの異なるレンガが綺麗に長方形状に並べられている。これを縦に斬るとしたらどこが一番抵抗が少なそうかという問題だ。（違う？） まぁとりあえず、斬らないといけないレンガの数が列ごとに分かればいいよね。普通にインプットの２次元配列をループで回すけど、次の行に移ったときに、各列の抵抗を覚えておかないといけないから、ハッシュテーブルが便利そう。列の番号をkey、レンガの切れ目数をvalueとしてハッシュテーブル（Python
JUnitをバッチ実行してカバレッジも取得する方法 - Qiita
#はじめに 自分へのメモ的な意味合いも兼ねて書きます。 私はまだSE歴も浅く技術力も知識も未熟なため、間違っているところがあるかもしれません。 もし間違っているところがあれば、指摘していただけると嬉しいです。で、できれば優しく。。 #＜前提条件＞ ・Windows10 64bit ・Java7 ・eclipse Version: Luna Service Release 2 (4.4.2) 以下のプラグインがインストール済み ・junit ver 4.12 ・maven 4.0.0 ・EclEmma 2.3.3 ・Hudson/Jenkins 1.4.0 #１．jacocoをMaven依存関係に追加する。 ・pom.xmlファイルに以下の文を追加 <!-- jacoco --> <dependency> <groupId>org.jacoco</groupId> <artifactId>j
Declarative PipelineでJenkinsfileを書いてみた(Checkstyle,Findbugs,PMD,CPDとか) - Qiita
のように書くDeclarative Pipelineという記法が導入されて、 そっちのほうがシンプルでわかりやすく書けるよ!ということだったので書き直してみました。 確かにすっきりしたし（特に最後のメールおくるとことか、デプロイするとことか）、 いざとなったら従来のScripted Pipelinesもミックスできるのでいい感じです。 追加したプラグイン Jenkins初期設定時のSuggested Pluginに入っていないもの Checkstyle Plugin（v3.47） - Checkstyeの結果収集用 FindBugs Plugin（v4.69） - Findbugsのレポート生成用 PMD Plugin（v3.46） - PMDのレポート生成用 DRY Plugin（v2.46） - CPD(重複コードチェック)のレポート生成用 Step Counter Plugin（v2
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Microsoft、入門者向け開発環境「Small Basic」を“ストア”でリリース
http://www.h5con.cn/endymecy/awesome-deeplearning-resources
木製ケースでクリア軸のErgoDox作ってみた - Qiita
GitHub - mitmul/chainer-handson: CAUTION: This is not maintained anymore. Visit https://github.com/chainer-community/chainer-colab-notebook/
Chefのいいところそうでないとこ
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