第662回 Docker+Selenium ServerでWebブラウザ自動操作環境を作る | gihyo.jp
今回は、Selenium ServerによるWebブラウザ自動操作環境を、Ubuntu上にDockerを使って簡単に構築する方法を紹介します。 Webブラウザの自動操作を可能にするSelenium Seleniumは、Webアプリケーションのテストを、人が操作することなく自動で行うために開発されているソフトウェアです。本来は「テストの自動化」のために開発されたソフトなのですが、Webブラウザを用いて行っている業務の自動化や、Webサイトの情報を自動収集するスクレイピングなどにも使われています。 今回、主に紹介するのは「Selenium Server」を使う方法ですが、他に「Selenium IDE」というFirefoxおよびGoogle Chrome用の拡張機能も開発・配布されています。Selenium IDEを使えば、デスクトップ環境でWebブラウザの操作を記録し、簡単に再実行させること
Google App ScriptをTypeScriptとClass構文で書く - 環境導入 | Trial and Spiral
GASは本当に手軽で便利。ほんのちょっと自動化したい、でもDB立てて、サーバー立ててまでやるのもなぁ、ってときにその溝を埋めてくれる良いところに収まってる感じがしますね。特にGoogleスプレッドシートとの連携もしやすいからスプシを簡易DBとして見たててやるとけっこういろいろできちゃう。 そんな感じで職場の社内ツール的なものをGASで作ってたりするんですが、昨年後半にClasp経由でTypeScriptがサポートされたのでちゃんと書きなおしてみました（以前はWebpackでやっていました）。それが一段落したのでせっかくなのでその知見をご紹介しようと思います。 書いてたら長くなってしまったので、いくつかに分けます。まずは環境構築から。 TL;DRGoogleAppScriptはClasp経由でローカルで開発できるぜローカルで開発できるってことはGitが使えたり、静的解析も使えるぜTypeSc
Infrastructure-as-Code-is-very-tired
ChatGPT関連情報の追い方、個人・業務での使い方、サービスへの組み込み方、 ABEJAでの取り組み4例、ここ2週間のトピックなど行けるところまで
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
「ベキ分布」：リンク集
ここでは \(\small 10000/x\) という関係でしたが， 一般には \(\small C/x^a\) というような関係にあるのが 「ベキ分布」です． ただし，このような関係をグラフにすると， 最初は非常に大きな桁数の値になり， その後は桁数の小さな値がダラダラと続きます． このように大きな値と小さな値が混在するときは， 縦軸の目盛りを常用対数にとるのが一般的です． 常用対数 常用対数は，要するにすべての値を \(\small 10^a\) のような 形で表して，その指数部分を考えようとするものです． たとえば，1光年は 約9,460兆メートルです． 大きめに見積もって「1京メートル」とすると， 「10,000,000,000,000,000 (m)」となりますが， この値を10のべき乗で表すと \(\small 10^{16}\) であり， 指数部分だけみると「16」という値に
私がMVCフレームワークをもはや使わない理由
数ヶ月前、私はなぜここにたどり着き、何が可能かを理解する旅に出ました。この旅は、私にアプリケーションアーキテクチャ、MVCという強烈な宗教に対する疑いをもたらしました。そして、リアクティブ、関数型プログラミングの真の実力に触れたのです。また、シンプルさに集中する旅でもあり、私たちの産業はうまくやっているという考えを捨てる旅でもありました。どんなことを見つけたか興味がある方もいるでしょう。 私たちの見ている画面の背後にあるパターンはMVC –Model-View-Controllerです。まだウェブがなくソフトウエアアーキテクチャも分厚いクライアントが単一のデータベースに原始的なネットワークでアクセスするのがせいぜい、という時代にMVCは生まれました。そして数十年後、MVCはまだ現役であり、衰え知らずでオムニチャネルアプリケーションの開発に使われています。 Angular2のリリースの前にM
潜在的意味インデキシング（LSI）徹底入門
LSI については「特異値分解とLSIの意味」でも触れたことがありますが、この時はまだ理解不足だったので改めて解説したいと思います。 LSI (Latent Semantic Indexing) 1は検索などに用いられる次元圧縮手法です。 例えば、「車で行く」と「自動車で行く」は意味として全く同じですが、単語そのものを見ると「車」と「自動車」が異なるため違う文として扱われてしまい、「車」で検索しても「自動車で行く」という文がヒットしません。 しかし、「車」も「自動車」も同じ意味なので同じ文として扱われるようにしたいですよね。 これを実現する手法の1つが LSI です。 ベクトル空間モデル LSI では Bag of Words によるベクトル空間モデルが使用されます。 要は単語の出現順を考慮せず、単語の出現頻度などによって文書をベクトルで表現するモデルです。 例えば次の4つの文書があったと
数学の練習問題プリント
正負の数実力確認テスト(計算) 整数の性質・正負の数_基礎の確認 加法減法_基礎の確認 乗法除法_基礎の確認 四則計算_基礎の確認 整数の性質・正負の数_基本問題1 23 整数の性質・正負の数_標準問題123 4 5 加法減法_基本問題123 4 5 加法減法_標準問題1 2 3 乗法除法_基本問題1 2 3 乗法除法_標準問題1 2 3 4 5 四則計算_基本問題1 2 3 四則計算_標準問題1 2 3 絶対値 正負の数の大小 1 2 3 正負の数・3数以上の加減 正負・分数小数の乗法 累乗 正負の割り算 割り算掛け算 四則計算(整数1) 四則計算(整数2) 四則計算(整数3) 四則計算(整数4) 四則計算(かっこ) 四則計算(分数1) 四則計算(分数2) 四則計算(小数) 四則計算(総合) 素数・素因数分解1 2 3 正負の数・応用問題 正負の数 総合問題 基本1 正負の数 総合問題
WebAssemblyで遊んでみるその2〜web_sysでブロック崩し〜 - 虎の穴開発室ブログ
こんにちは。とらのあなラボ所属のY.Fです。 前回のWebAssemblyの記事ではチュートリアルを通して環境構築&JavaScriptとWebAssemblyを連携する方向でアプリケーションを作成しました。 (前回の記事はこちら) toranoana-lab.hatenablog.com 今回は、web_sysというCrateを使ってRustのみでMDNのCanvasチュートリアルで紹介されているブロック崩しを作ってみます。 (MDN) developer.mozilla.org (web_sys) rustwasm.github.io web_sysとは 前回の記事では説明していませんでしたが、中身では wasm_bindgen というCrateを使って、RustとJSの世界の結びつけを行っていました。 今回は更に web_sys というCrateを使って見ます。 これはRustからD
【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） 反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning, CFML）齋藤 優太（東京工業大学） はじめに機械学習の応用において，反実仮想（Counterfactual）─起こり得たけれども実際には起こらなかった状況─についての情報が得られるとうれしい場面が多くある．例えば，「今動いている推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたときにコンバージョン率はどれくらいになるだろうか？」や「あるユーザに仮にクーポンを与えた場合に離反率はどれくらい減少するだろうか？」などの実務現場でよくある問いに答えるためには，反実仮想についての情報を知る必要がある． 反実仮想機械学習（CFML）とは，因果効果
Faster CI Builds with Docker Layer Caching and BuildKit
This article takes a look at how to speed up your Docker-based builds on CircleCI, GitLab CI, and GitHub Actions with Docker layer Caching and BuildKit. Contents Docker Layer Caching Docker caches each layer as an image is built, and each layer will only be re-built if it or the layer above it has changed since the last build. So, you can significantly speed up builds with Docker cache. Let's take
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Comparing approaches to experimental analysis | Blogs
Unable to install grpcio using pip install grpcio
Sample: Python Poetry installation in Docker container
How to read WebAssembly file it JavaScript from the local file system with native tools
１次方程式～aの値
https://www.kamishima.net/archive/clustering.pdf
AWS SAM Configuration for API Gateway Binary Response / Payloads
ZeroGram ゲームプログラミングの素
How to get your Amazon Athena queries to run 5X faster - BryteFlow