ブラウザレンダリングを理解するため簡単にまとめてみた - Qiita
初投稿です。よろしくお願いします(/･ω･)/ 新卒入社してフロントエンドエンジニアとして働き始めて早半年。 最近は、自分の書いたコードが世の中にリリースされて嬉しさを噛み締めながら楽しく社会人生活を送っています。 こんな本を読み始めました Webフロントエンド ハイパフォーマンス チューニング -久保田 光則 (著) webパフォーマンスについて...要はサイトの 速度改善 について学べる本です。 冒頭に「ウェブパフォーマンスとは何か」が書かれてます。 ウェブパフォーマンスを改善することは、ユーザが目的の達成の為に費やす時間やリソースを節約させることであり、その節約した分ユーザを豊かにしているわけです。 ウェブページ遷移時の初期ロード時のパフォーマンスだけでなく ウェブページ内でのインタラクション(ユーザが起こした操作に対しての応答)の描画のパフォーマンスが重要になってきます。 読み込み
プロジェクトの残業を50%削減したタスク管理手法を惜しみなく公開する - Qiita
おしながき メンバーは3〜5名、協力企業は1〜2名の小規模チーム メインは某小売店の大規模ECサイト案件統括（開発は外部委託） サブで基幹連携等を担う周辺業務システム開発・運用 マネジメントが上手く回らず高残業が常態化。PM前任者異動に伴い、部下だった私にお鉢が回る 上長指示により残業削減へ そんな2〜3年前のお話です。 改善"前"のタスク運用 ※あくまで改善"前"の話です。 基本はRedmine + Kanbanプラグインでタスク（チケット）運用。 ナレッジ可視化の意識付けも目的の一つだったので、以下を徹底した。 作業に伴うタスク発行の徹底 進捗状況の逐次反映 そして、運用ルールの入念な教育（五十六メソッドを採用した） 当時はITSベースのタスク管理自体が社内で先進的な試みだったので、当時部下だった私もPMと協力して「できるだけ丁寧な運用」を心がけた。心がけた、のだが… おかしいな だれ
Docker上のCentOSにPython3と、関連ライブラリpip, virtualenvとフレームワークDjango, bottle, Flaskのインストール！これらをまとめたDockerfile付き！ - Qiita
Docker上のCentOSにPython3と、関連ライブラリpip, virtualenvとフレームワークDjango, bottle, Flaskのインストール！これらをまとめたDockerfile付き！PythonDjangoFlaskDockerbottle はじめに 「優しいIT」という理念の基、ITコンサルタントをしている亀井亮介と申します！ 現在、仕事では要求分析・要件定義を中心に上流工程をしていますが、プログラムも書きます！ 2016年7月17, 18日に友人と「Pythonハック会」をしています。 Python3系のDockerイメージは既にあると思いますが、今回作成したDockerfileを使えば、常に最新版のCentOSでPython環境を構築できるので、意味があるかと思います！ フレームワークはDjangoだけでなく、bottleとFlaskのインストールも記載して
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． #!/usr/bin/env python def main(): print('hello, hello, hello!') if __name__ == '__main__': main() pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
優秀な技術者を追い出してしまう方法 - Qiita
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集 組織運営編から記事を独立させました。 優秀な技術者ほど辞めてしまいやすいのは、多くの会社に共通していることです。 この文章では、どうして優秀な技術者が辞めていってしまうのか、その理由を探るとともに、そうならないようにするための対処方法を少しずつ書き足していきたいと思っています。 マネジャーのみなさんへの前書き 会社の資産であるソースコードはきちんと管理されてますか？ 「きちんと金庫にしまってある」ではありません。 開発が進みやすく、今のソースコードはどのように品質が保たれているのかがわかるようになって 管理されてますか。 ソフトウェアの開発などで生じている課題は、どのように管理されていますか。 「去年の△月ごろに問題になっていたあの件は、結局どうなったのかい。」 「担当していた○○さんがだったら知っているんですけれども、もうやめちゃい
Google Cloud MonitoringでCompute Engineインスタンスを監視する - Qiita
Google Compute Engine のインスタンスの監視をどうするかはサーバ管理者の悩みのタネだと思います。 sensuを入れたりMackerelを入れたりDataDogを試してみたり…選択肢は色々あると思うんですが、今ならGoogle Cloud Monitoringがオススメです！！！ Google Cloud Platform 運用管理 - Cloud Monitoring 編 というブログエントリに非常によくまとまっていますが、僕の方でもいくつか補足しながら解説したいと思います。 できること CPU Usage, Memory Usage, Disk Usage, Disk I/O, Network Traffic, Open TCP Connections, Processes などの基本的なシステム情報の監視 プロセスの死活監視 エンドポイントにHTTPリクエストを送っ
絶対にやってはいけない「Apple IDをテストで13歳未満にすること・・」
概要 AppleIDの生年月日を13歳未満にすると、 そのアカウントが成長!？して13歳になるまで修正できないというお話（；；） Apple IDとは -> iPhoneとかMacとか使うというに使うアレ 公式サイト説明：https://support.apple.com/ja-jp/apple-id Apple ID とは？ Apple ID とは、App Store、Apple Music、iCloud、iMessage、FaceTime などの Apple のサービスを利用する時に使うアカウントのことです。たった一つの Apple ID とパスワードで Apple のすべてのサービスにサインインできます。 詳細 今回やりたかったこと →ファミリー共有のテストをしたい（未成年のアカウントで） 子供のアカウントでアプリで課金したりするときは、親のアカウントに承認リクエストが飛びます。 →
目指せ！落ちない高可用性サーバ、ハードウェアの選び方 - Qiita
10年以上金融機関で働いているインフラエンジニアの落ちないサーバにするための考察です。 ハードウェアの専門家ではないので、正確ではないかもしれません。 今までの経験からの個人的考え方になります。 私たちオンプレ重視のインフラエンジニアは、 クラウドサービスではできない高可用性サーバを導入したり、 複数台構成で１台故障しても問題ない構成のサーバはコスト重視するなど、 システムに最適なサーバを導入しようとしています。 高可用性サーバを追求する目的 ■アプリに影響を与えないように Active/Standby構成にしていて、インフラ的にはダウンタイムが数秒だとしても、 アプリによっては復旧に時間がかかったり、問題ないことの確認にも時間がかかってしまいます。 また、正しくサーバが落ちればアプリが問題ないとしても、 サーバが中途半端な状態のままになってしまい、なんだかおかしいということもあります。
pythonでweb画面キャプチャ取得 - Qiita
webデザインまとめサイトを作ろうと思い、web画面キャプチャをお手軽に作成する方法を模索中。とりあえずpythonとseleniumで実装してみた。 前提 max os sierra python 3.5 準備 seleniumのインストール import time import re from selenium import webdriver #URLのドメイン抽出パターン作成 pat = r"https?://(www.)?([\w-]+).[\w.]" # コマンドラインよりURL取得。「,」区切りで複数入力可能 inp = input("URLを入力\n") # 「,」でリストへ分割。さらに左右の空白消去 URLS = list(map(str.strip,(inp.split(",")))) # プラウザ起動（Chrome） driver = webdriver.Chrome
主要クラウドサービス別 機械学習アルゴリズム機能比較 - Qiita
はじめに AzureのMachineLearningで使用している機械学習アルゴリズムを調査するついでに、他の主要クラウドサービスで提供している機械学習についても調べてみたので、機能比較としてまとめてみました。 対象クラウドサービス 以下ベンダーのクラウドサービスを対象としました。 Microsoft Azure Machine Learning Amazon Machine Learning Google Prediction API IBM Bluemix(Watson) 比較内容 １．機能有無 機械学習アルゴリズムを「学習分類」と「アルゴリズム分類」のカテゴリに分類し、その観点での機能有無の比較を行いました。 学習分類 アルゴリズム分類
【PowerBIメモ】初心者が見るべき情報まとめ - Qiita
マイクロソフトが提供しているセルフBIツール「PowerBI」。 Desktopダウンロードしたはいいものの、 「そもそも使い方がわからない・・・」 「身の回りに詳しい人いないし、参考図書も無いし・・・」 などと困っていませんか？ 初心者の方が最初に見るべき情報をまとめました。 ※私が見てきた足跡でもありますので、役立つ情報の抜け漏れがあるかも・・・ 2017/11追記！ 英語コンテンツなどが追加！「初心者が見るべき情報まとめ」が更にバージョンアップしました！ 「英語は苦手だけど・・・」って方。 私も同じです。 でも、PowerBIの役立つ情報は大部分が英語で初期リリースされます。 英語の勉強とPowerBIの勉強、どうせなら一緒にやっちゃいましょう！ 2018/4追記！ コメントでご紹介いただいたサイトや、テーマギャラリーなどMVPの方注目のサイトを追加！ 対象読者 ・最近話題のBIツー
Numpyによる乱数生成まとめ - Qiita
Python標準にも random というモジュールがあるが、ベクトル演算の可能な numpy のほうが「大量に乱数を生成してなんかの処理をする」という場合に高速に動く。あと分布関数が山ほど用意されている。 一様乱数 numpy.random.rand() で 0〜1 の一様乱数を生成する。引数を指定すれば複数の乱数を生成できる。乱数の範囲を変えたい場合は後からベクトル演算をすれば良い。 from numpy.random import * rand() # 0〜1の乱数を1個生成 rand(100) # 0〜1の乱数を100個生成 rand(10,10) # 0〜1の乱数で 10x10 の行列を生成 rand(100) * 40 + 30 # 30〜70の乱数を100個生成 from numpy.random import * """ 標準正規分布。いわゆるガウシアン。標準正規分布ならば
機械学習、深層学習のプラットフォームの整理 - Qiita
PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします。
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
ブロックチェーン技術は本当に有望なのか？ - Qiita
（2017年6月時点において）ここしばらくでのブロックチェーン技術の盛り上がりには圧倒される一方で、いざ、その技術的な実装内容について調べると共に、期待と現実との間での若干のギャップにとまどうところもあります。この記事ではそうした（個人的な）とまどいの内容を、「ブロックチェーン技術の有望性」という命題を軸とする形で、簡単な解説を交えつつ共有させていただきます。 （本記事の筆者と同じく）「熱狂の只中にあるブロックチェーン技術に飛びついて良いものか？」と自問されている各位にとっての参考としていただければ幸いです。 本記事のまとめ ブロックチェーン技術の一義的な効用はビジネスネットワークへの参加者の「信用」を補完することである。そのため、既に十分な「信用」を獲得している主体によるブロックチェーン技術活用の余地には疑問符が付く。 ブロックチェーン技術の活用余地を拡大するにあたっては、ブロックチェー
UbuntuにPythonの環境構築 - Qiita
Python環境構築 環境: Ubuntu 16.04.2 LTS pyenv + Anacondaを使って環境を構築する。 パッケージインストール % sudo apt-get install -y make build-essential \ libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev wget curl llvm \ libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev % git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv % git clone https://github.com/yyuu/pyenv-pip-rehash.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-pip-rehash % echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyen
Chainer を活用したニューラルネットの学習 〜 Web API サーバの作成 - Qiita
画像の前処理を行う Chainer の imagenet では、256×256 の画像を扱うことが前提となっているようなので、収集した画像をリサイズします。また、imagenet で学習を行う際に、画像のパスとその画像のラベルを記述したテキストファイルが必要になるので、ここで作成します。 # coding: utf-8 import os import shutil import re import random import cv2 import numpy as np WIDTH = 256 # リサイズ後の幅 HEIGHT = 256 # リサイズ後の高さ SRC_BASE_PATH = './original' # ダウンロードした画像が格納されているベースディレクトリ DST_BASE_PATH = './resized' # リサイズ後の画像を格納するベースディレクトリ LAB
[Deprecated] Chainer v1.24.0 ビギナー向けチュートリアル - Qiita
警告 この記事はすでにサポートが打ち切られているChainer v1の最終リリース（v1.24.0）向けに書かれた笑えないレベルで古すぎる記事です。 2017年12月時点での最新安定版のChainer v3向けに書かれた記事がこちらにありますので、どうしてもv1に入門する必要があるという超特殊事情を抱えた方以外は、今すぐそちらに飛んでください。 Go!! -> Chainer v3 ビギナー向けチュートリアル 第1回 Chainer Beginner's Hands-onを大手町にあるPreferred Networksオフィスの多目的室にて開催いたしました。この記事は、このハンズオンで行った内容を記事化したものです。 ハンズオン当日に使用した資料等は以下のGithubリポジトリにまとめられています。 mitmul/chainer-handson 当日は、さくらインターネット様より4つのP
![[Deprecated] Chainer v1.24.0 ビギナー向けチュートリアル - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1d414a56e435b8e7ef9019ff1eabbf457952690e/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGVwcmVjYXRlZCU1RCUyMENoYWluZXIlMjB2MS4yNC4wJTIwJUUzJTgzJTkzJUUzJTgyJUFFJUUzJTgzJThBJUUzJTgzJUJDJUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJUUzJTgzJTgxJUUzJTgzJUE1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJUEyJUUzJTgzJUFCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz00Y2I2NGI3YTk1NDMwYjZhYWZjMDgyMTcyN2M3OTE0Nw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtaXRtdWwmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWIwMWQzYzM1YzFiZDBlMmNhNGQwNzJmMGZkMmM1Mjdm%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5b48d067d875ec5923f450cbad5d8ac2)
同じマシンで複数のgithubアカウントを使い分ける - Qiita
例えば、個人ではGithub、会社ではGHEのアカウントを持っているなどの場合、同じマシンでアカウント(コミッター名)を使い分ける方法。 単純に、--globalを付けなければリポジトリ単位で設定できるので、使用頻度が高い方を--globalで設定し、もう一方はリポジトリ単位で設定する。 ファイルでいうと、--globalをつけるとhomeの設定~/.gitconfigに、つけないとそのリポジトリ内の設定./.git/configに書かれるということになる。 メインのアカウント(~/.gitconfig) git config --global user.name "メインアカウントのユーザ名" git config --global user.email "メインアカウントのメールアドレス"
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