You Don't Need jQuery - Qiita
注意とお願い この記事の内容はもはや古いです。ここに書いている方法では動かないものをいくつか見つけました。参考にする際は動作をよく確認してから使ってください。 ひとつお願いがあります。「あれ、動かないぞ」というコードを見つけたら是非コメントか編集リクエストで教えてください。解決方法までなくても結構です。「これはもう動かないよ」という印をつけたいのです。 この記事はYou Don't Need jQueryの日本語訳と同じ内容です。 先日ひょんなことからYou Don't Need jQueryの日本語訳をさせていただきました。著者のCam Songさんからも快諾をいただけたので1、Qiitaでも公開させていただきます。 なお、本家の英語の説明は継続的にメンテされているので、この記事の情報は古くなっている可能性があります。 追記 この記事は当初は「もうjQueryは必要ない」というタイトルで
大量メッセージが来ても安心なLINE BOTサーバのアーキテクチャ - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? 3月24日に発表になったLINEのBOT API Trial Accountが、いよいよ4月7日から実際に試せるようになりました。既に多くのBOTが開発者の手によって作られ始めたようですね。QiitaにもいくつかBOTの作り方が投稿されていますので、"LINE BOT"というキーワードで探してみてください。 実際の作り方の基本は他の投稿に任せるとして、BOT API自体は非常にシンプルな作りなので、試すこと自体はすぐにできると思います。しかし、シンプルな反面、仮に近い将来「Trial」が取れて、友だち50人制限が撤廃された時、それでも正しく安定的に動作するBOTとするには、アーキテクチャ上の工夫が必要になります。個人的に、既にLINE BusinessCo
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出 - Qiita
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出rdfスクレイピングWikipediaSPARQLdbpedia みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェック
Compute Engine インスタンスから Cloud Storage にアクセスする - Qiita
はじめに GCE インスタンスから Cloud Storage にアクセスしたい．プロジェクト内部からのアクセスなので OAuth 2.0 を直接用いた方法 より簡単なサービスアカウントを用いる． 認証 始めに，メタデータサーバからアクセストークンを取得する． import json import urllib2 METADATA_SERVER = "http://169.254.169.254/computeMetadata/v1/instance/service-accounts" SERVICE_ACCOUNT = "default" req = urllib2.Request("{0}/{1}/token".format(METADATA_SERVER, SERVICE_ACCOUNT)) req.add_header("Metadata-Flavor", "Google") da
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
Android Studioのgradleビルドを高速化する - Qiita
EclipseからAndroid Studioに移行したんですが、ビルドが超遅くなりました。 見てみると、なんか毎回gradle syncしてたりJVMのメモリ足りない感じだったりするみたいなので、こちらのStackOverFlowの記事を参考に高速化してみました。 1. gradle.propertiesファイルを変更 プロジェクトルートにあるgradle.propertiesを編集します。なかったら作ってください。 ここには、gradleビルドするときの引数を設定できます。以下のように設定します。 # Project-wide Gradle settings. # IDE (e.g. Android Studio) users: # Settings specified in this file will override any Gradle settings # configure
機械学習×Webアプリ診断：Cloud Vision APIでCAPTCHAを認識する - Qiita
前回は「Chainer」を使って多層パーセプトロンを実装し、CAPTCHA画像の認識を試みた。 今回はGoogleの画像分析API「Cloud Vision API」を使って同じことをやってみる。 アジェンダ 0.実装コード 1.やってみる 2.まとめ 3.参考文献 0.実装コード 今回は検証用にシンプルな画像分析用のクラスを作成した。 見て分かる通り、Cloud Vision APIで定義されたJSON形式のリクエストをPOSTするだけだ。 #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import base64 import json from requests import Request, Session # Cloud Vision APIで画像を分析 class RecognizeImage(): def __init__(self): return # CA
Android案件を見積もる場合に考えておくことリスト - Qiita
アプリ自体のコーディング見積もりのみに注力してしまうと忘れがちで、たまにつらい目に遭うので、必要に応じて追加していく予定。 アプリ仕様 仕様はそもそも決まっているか 「仕様は決まっている。動かない」「移植なのでこれ以上はありません」と言ったな。 それは嘘だ。 既に仕様がガッチリ確定していることはありえない。要求仕様（必要機能リスト）がある程度固まっているならばまだ良い方で、「今から仕様を一緒に考えていきましょう」「アイディアレベルです」まで様々。 その他にも、GCM/FCM等のアプリ外サービスと連携する場合、遅延コスト等どの程度許容できるかも事前に確定させる。特にプッシュ系サービスでは、ありえないレベル（全端末遅延1秒以内必須、とか）を既定路線に含めないように留意する。 改修か、新規開発か これは見積もりの前提として大きな影響力をもつ。 テクノロジーや設計の自由度・柔軟性をある程度コントロ
Pythonでスクレイピング - Yahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する - Qiita
この記事について Pythonとlxmlを使って、webスクレイピングでYahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する方法を解説します。 [追記] Yahoo!ファイナンスからのデータスクレイピングは規約上禁止されているようなので、代わりの方法を利用ください。 Pythonでスクレイピング - 投信協会webから投資信託の基準価格を取得する 環境 Windows10 x64 Python 2.7.11 lxml 3.5.0 変更履歴 2016/1/16 lxml.html.parse()にurlを直接渡すようにした。urllib2のimportを無くした。 url生成の際に引数をdictに取ってからformat()で展開するようにした。 forの回し方を変更 ElementTreeからXPathで取得した要素に.encode('utf-8')する処理をあらかじめmap()でやって
BitCoinとBlockChainにまつわる誤解ーそんなことはできない - Qiita
言いたいことを一行で BlockChainはいろいろと面倒な制約がありますので，KISSの原則を忘れないようにしましょう．権力分立の原理をどうやっても守りたいという政治的な主張がない限り，BlockChainを応用するのはナンセンスです． はじめに BitCoinの中核をなすBlockChainと呼ばれる技術が今ホットですね，いろんなところで耳にします．BlockChainとはようは皆で合意（AさんがBさんにXを渡したという取引記録）を形成していく分散型合意形成アルゴリズムです．ボランティアで参加したコンピュータ全員で協力して改ざんが困難な取引記録を作っていこうというアルゴリズムです． BlockChainアルゴリズムを銀の弾丸，あるいは魔法の杖か何かだと勘違いしている人がたくさんいて，音楽や電子書籍のデジタルライツ，はたまたマイナンバー制度の管理に使えると主張している方々をちらほら見かけ
ホワイトボードの画像からポストイットを検出する - Qiita
こんばんわ。mixiグループ Advent Calendar 2015 14日目の記事です！ 実は Diverse Advent Calendar 2015 にもちゃっかり登録させてもらっています。 重複登録は出来ないようでしたm(_ _)m よろしくお願いします。 背景 突然ですが、みなさんホワイトボードは使っていますか？ ミクシィグループでは、開発手法にスクラムを取り入れている部署もあり、多くでホワイトボード+ポストイットがタスク管理の一端を担っています。 IT時代のIT企業でも部分的とはいえタスク管理にアナログな方法が使われているのは喜べないことかもしれませんが、デジタルとアナログ、それぞれの良い所を上手く使うことが大切ですね。 さて、私もそんなIT企業に勤める人間なので、当然自宅にもホワイトボードがあります(↓自宅のホワイトボードの図)。 (汚かったので頑張って掃除しました) それ
Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
天気情報を取得する - Qiita
天気情報を取得できるAPIはたくさんありますが、 今回は、OpenWeatherMap - actual and forecast weatherという無料サービスを使って、天気情報をjsonで取得します。 都市名で取得する http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q="都市名","国" //例 http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Tokyo,jp http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?lat="緯度"&lon="経度" //例 http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?lat=35&lon=140 { "base": "cmc stations", "clouds":
そろそろ真面目に、HTMLで帳票を描く話をしようか - Qiita
帳票といえばPDFとして生成するのが一般的でしょうか? でも、2015年の今、あえてHTMLで描くのがホットです(個人的に)。ミリ単位で設定された高度な帳票も、CSSを駆使して簡単に作ることができます。業務システムでもモダンブラウザを選択することが増え、@pageなども積極的に使えるようになったこと、SPA(Single Page Application)の台頭、いろいろと条件が揃ってきました。 書いてたら結構長くなっちゃったので、さくっとコードだけ見たい方は、Paper CSSリポジトリをどうぞ。 はじめに HTML帳票のメリット 2015年現在、HTML帳票を選択する幾つかのメリットがあります。 ライブリロードで、リアルタイムなスタイル調整 バックエンドではなくフロントエンドで生成できる 前者は、gulpやGruntの普及で、CSSにしろHTMLにしろ、リアルタイムにプレビューできる環
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
YAPC Asia 2015「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」のまとめ - Qiita
YAPC::Asia Tokyo 2015、ロゴのとおりに熱いイベントでした...今年で最後なのはほんとに惜しいです。最初にして最後の参加となった私は、「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」というタイトルでトークをさせていただきました。 スライドはここに上げてありますが、これだけ見ても意味不明と思われるので、話した内容の要約をまとめブログ代わりに書こうかな、と思ったらかなり長文となってしまいました。基本ポジショントークですが、しかしGoogleに入る前からGoogleクラウドに対して持ち続けている気持ちでもあるし、ここはイケてないなーと思った部分は素直にそう書くようにしました。 しかし謎は謎のまま... Twitter上の反応まとめを見ますと、「謎が謎のまま終わった」とのご指摘も多く、これはほんとに私の不徳の致すところです、申し訳ありません……。スライド
Electron + Mithrilで、ふつうのデスクトップアプリを作る - Qiita
最近は、Mithrilのお陰で、シングルページアプリケーションが大分作りやすくなりました。仕事でも使ってます。あ、ドキュメントの日本語訳もありますよ。本もあります！ http://mithril-ja.js.org/ http://www.oreilly.co.jp/books/9784873117447/ 社内ツールを作るのにMithrilとElectronで作ってみたのですが、ふつうのデスクトップアプリを作るのにちょっと手間が多いので(これはMithrilを使わなくても)、ふつうを実現するためのフレームワークについて考えて実装してみました。特にまだ名前はありません。 Electronとは？ Electronはウェブ的なスキルがあれば、それが簡単にデスクトップで動くようになるという仕組みです。元々はatom-shellと呼ばれていました。類似のものに、NW.js(元node-webkit
機械学習クソ素人の俺がプロダクトをリリースするまでの2ヶ月で覚えたこと - Qiita
scikit-learnでちょっとした機械学習をするのは、LAMPでちょっとしたWebアプリをつくるよりも簡単です。 下記に自分が入門してから2ヶ月間で覚えたことをまとめました。 ハイライト 重要だと思ったこと3つ 機械学習の概要 scikit learnについて Google Prediction API,Mahout,Spark,Cythonについてそれぞれ一言所感 重要だと思ったこと3つ 1.機械学習に明るい友人をもつこと どんな技術でもそうだけど、友人に聞いて概要を先に掴んでおくと自信を持って進めることができます。この自信を持っていると心が折れにくくなります。 @fukkyyに「入門サイトは難しい用語つかってビビらせてくるけど、ライブラリを使えば機械学習はこわくない」と教わり、巷にある入門サイトを無視してライブラリをたたき始めたので入りやすかったです。 @ysks3nに次元削除や各
AtomでローカルのPackageをインストールする方法 - Qiita
こんなときに必要になります 例えば、自作のPackageをUpdateするために、ローカルで開発中のものをインストールしたいとき。 apm link hoge hogeはインストールしたいPackageのディレクトリへのパスを指定してください。 同名のpackageがすでにインストールされている場合は、先にそちらをアンインストールする必要があります。 よくわかってないこと apm linkには--devというオプションがあり、開発中はそっちを使ったほうがよさそうな雰囲気。けど、同名のpackageがdevでない方にインストールされている場合、いい感じにdevの方を優先実行する仕組みがあるのかよくわかんない。 dev modeだといけるっぽい？ https://discuss.atom.io/t/load-developing-package/2554
Atom で Package のインストールに失敗する件と解決方法 - Qiita
背景 vim-mode 入れたかったんだけど、node 弱者のためすんなり行かなかったのでメモしておく。 問題 自分の環境だと Preferences -> Packages で install ボタンを押しても、apm install <package>でも上手く行かず、以下のエラーログが表示された。 どうもオレオレ証明書があるらしくて動かないっぽい。 Installing “command-logger@0.15.0” failed. Less… npm http GET https://registry.npmjs.org/d3-browserify/3.3.13 npm http GET https://registry.npmjs.org/humanize-plus npm http GET https://registry.npmjs.org/underscore-plus n
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