タクです。(立花 拓巳 (@steveperry1373) | Twitter) 今回はブログの話です。 2017年の4月から4〜5ヶ月更新を続けてきたこちらのブログ。こんかいの記事で150記事目の更新となりました。 いつもお読みいただき、本当にありがとうございます。 ちなみに100記事目の更新がこちらの記事です。 www.takumoney.com よく「ブログは100記事まで粘り強く書け」という記事がありますが、気がついたら150記事目を書いていました。 筆者は20歳のときに半年間、大学をサボって留年した「プータロー気質」の人間です。 勉強も嫌いで、社会人になってから3回も資格試験に落ちています。 ちなみに平日は本業のサラリーマン(システムエンジニア)をしていて、平日は21時〜24時退社とまあまあ忙しいです。 そんな「時間がない中」で「意識よわい系」の筆者でもほぼ毎日ブログを更新して1
こんにちは。SREの @kazeburo です。8月17日に株式会社ハートビーツ様が主催する「hbstudy#75」において、メルカリSREの取り組みについての発表をしてきましたので、資料を公開します。 hbstudyでは、SRE大全というテーマで、#74において先日発売となりました「SRE サイトリライアビリティエンジニアリング ―Googleの信頼性を支えるエンジニアリングチーム」の翻訳者の発表があり、また#76にてXFLAG スタジオのSREによる発表が予定されています。 発表内容 トークの時間が2時間ありましたので、前半、後半にわけて資料を作成しました。内容も多く盛り込んでおります。 メルカリがSREを採用した理由 メルカリSREチームの紹介 OnCall/運用当番について 先日のCDN変更での個人情報漏洩について PHPアプリケーションの最適化 セキュリティの取り組み(パスワード
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
記念すべきShiny100ノックの第1回を執筆してから3週間近くたってしまいました。 ちょっと忙しくて更新が止まってしまっていましたが、今後は週1本以上の更新ペースで頑張って執筆していくので、皆さま応援お願いします。 さて、前回は皆大好き(?)Google アナリティクスのAPIをShinyから叩いてデータを取得してみる、ということをやってみました。 www.randpy.tokyo これはGoogleが提供するQuery Explorerというツールを簡単にRで実現したものになります。 せっかくRを使っているので、第2回では前回やったデータ取得に加えてグラフ化までをやっていきましょう。 ちなみに、Google Data Studioをご存知でしょうか? Google Data Studioとは、GoogleアナリティクスやGoogle Adwords などからAPI経由でデータを取得して
どうも! 縦横無尽に好き勝手飛び、すべてにおいて下手の横好き極めてるねもはるです。 皆さんは自分の死ぬとき、どういう死にかたしたいか、考えたことありますか? 自分は美少女と美女に囲まれながら安楽死したい、発想がくそ童貞のねもはるです。 そんな自分がバイト中考えた、こんな死にかたは嫌だと思う死にかたシチュエーションBEST5をご紹介。 第5位 彼女のビンタで脳震盪。そのまま死亡。 いやー、この死にかたは嫌ですね。まさか彼女も怒ったついでにしたビンタで死なれたら嫌ですよね。未来の彼女のためにもビンタで死なない男になりましょう。 第4位 宝くじが当たった衝撃で心臓麻痺。そのまま死亡。 まさか幸福の瞬間、嬉しすぎて心臓止まっちゃいましたね。別にいいことで死ねるのでこれで死ぬの自体はいいんですけど、そのお金が気にくわないやつに取られたら、化けて出てくる自信しかないですね。 第3位 喧嘩吹っ掛けておい
tensorflowを使ってうなぎと寿司の判別するClassifier(分類器)を作ってみました. (今の季節に旬なものを分類したいというのが今回の記事のきっかけです.) おおまかな流れとしては,コンピュータでモデルの学習を行って完成したモデルをandroidに入れて使用するという感じです. 記事の内容は任天堂のキャラを分類するこの記事をかなり参考にさせてもらいました.記事では多クラスですが,今回はtensorflowの理解を深めることが目的なので,2クラス分類問題としました. (もちろん2つ以上のものを学習させることは可能です.3個でも100個でも200個でも...) では早速やっていきましょう! まずは分類したいものの画像を集めましょう! だいたい40〜60枚ぐらいだといいですね.最低でも30枚は必要です. 多い分には問題はないのが深層学習ですが,極端に多い枚数20000枚とかだと精度
AngularはSPA(Single Page Application)なので初回以外は ページ遷移のイベントがとらないとアナリティクスに反映されない Angularだけじゃなく他のSPAでも多分同じの Googleタグマネージャーの設定を記載する 1・Googleアナリティクスのトラッキングコードを取得 2・Googleタグマネージャーのコンテナ作成 3・Googleタグマネージャーのトリガーをつくる 4・Googleタグマネージャーのタグをつくる 5・Angularのソースに反映 6・アナリティクスのリアルタイムで確認する 1・Googleアナリティクスのトラッキングコードを取得 自分が説明するより、このサイトをみた方がはやい 参考URL junichi-manga.com 2・Googleタグマネージャーのコンテナ作成 コンテナをつくる所は 参考URL liskul.com コンテナ
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