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2017年12月15日のブックマーク (5件)

  • 株式会社ベーシック

    多くの企業は、これまで携わったことのないWebマーケティングというものに頭を抱えています。だから我々は、難しいことを簡単にする「Webマーケティングの大衆化」へ向けた挑戦を行っています。そうすることで、企業が固有の強みを発揮し、価値を生むための仕事に専念できる世界の実現を目指しています。

    株式会社ベーシック
    mfham
    mfham 2017/12/15
  • Solr JSON Facetのススメ - 一休.com Developers Blog

    この記事は一休.comアドベントカレンダー2017の6日目です。 一休.comレストラン 検索・集客担当のにがうりです。 一休.com、一休.comレストランともに、検索には主にSolrを利用しています。 (一部、RDBで検索しているところもあります) RDB(SQL)ベースでの検索と比べると色々とメリットがありますが、その中でもファセットナビゲーションに必要な機能が揃っているのは大きな魅力と言えるでしょう。 ファセット例 Solr5.xからは、旧来のファセットとは異なるJSON Facetという機能が新たに提供されており、特に問題(後述の注意点を参照)が無いのであれば、こちらのほうが利用しやすいでしょう。 しかし、JSON FacetはSolrのサイト上では言及がなく、開発者のサイトがドキュメントになっている状況のためか、いまいちマイナーな存在に留まっているように感じます。 このエントリ

    Solr JSON Facetのススメ - 一休.com Developers Blog
    mfham
    mfham 2017/12/15
  • 超高速な静的Webページを作ろう! - Qiita

    PageSpeed Insights 計測結果 モバイル/パソコン 共に100点 速度という点に絞ると信用できるものではないかもしれませんが、100点という数字は単純にうれしい:) それでは!以下が私のやったことです リクエスト数を極限まで減らす CSSはstyle属性やstyleタグで設定 複数箇所で使う場合はstyleタグに、要素固有のスタイルはstyle属性で設定してしまいましょう。 style属性で設定する場合はセレクタでの捜索が発生しないので、ごく僅かながら速くなると思います。 画像はbase64で埋め込む こことかでデータURIスキームに変換してhtmlに埋め込みます。 base64エンコードすると容量が1.3倍くらいに増加するため大きな画像には向かない方法ですが、小さなアイコン程度ならリクエスト数減らすほうが効果的な場面があります。 複数箇所に使う画像の場合はCSS変数でba

    超高速な静的Webページを作ろう! - Qiita
  • Seleniumでスクリプトを書くのに使える記録ツールあれこれ | MagicPod Tech Blog | MagicPod: AIテスト自動化プラットフォーム

    Seleniumの記録・再生ツールといえばSelenium IDEやSelenium Builderが有名ですが、これらのツールはFirefox55以降動作しなくなっていました※1。そこでSeleniumプロジェクトチームによって新バージョンの開発が進められ、先日ついに、Chromeで動作する新しいSelenium IDEのバージョン1.0がリリースされました。 今日は、この新しいSelenium IDEをはじめとする、無料で使える様々なSeleniumスクリプトの記録ツールについてご紹介します。 なおこの記事では、プログラマー向けに、「プログラミング言語によるスクリプト作成の補助ツール」という観点から各種ツールを比較します。プログラミング言語でスクリプトを書く場合も、スクリプト記録ツールは下記のような用途に活用でき、非常に便利です。 ブラウザ上の要素のロケータ※2 を簡単に取得する テス

    Seleniumでスクリプトを書くのに使える記録ツールあれこれ | MagicPod Tech Blog | MagicPod: AIテスト自動化プラットフォーム
  • 【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト

    データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる!笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足

    【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
    mfham
    mfham 2017/12/15