Founder at MachineBox.io — Gopher, developer, speaker, author — BitBar app https://getbitbar.com — Author of Go Programming Blueprints
本サイトでは、ラーニング・パターンの考え方や個々のラーニング・パターンについて紹介します。 ラーニング・パターンは、自律的で創造的な学び方のコツをパターン・ランゲージという形式でまとめたものです。どのような状況でどのような問題が生じやすく、それをどのように解決すればよいのかの発想がまとめられています。このようなコツを「言語」として共有することで、個人の自律的で創造的な学びの支援と、学びのコミュニティの活性化を目指しています。 ラーニング・パターンは、2009年4月から毎年、慶應義塾大学総合政策学部・環境情報学部の全学生(一学年約900人)に配布されているほか、本ウェブサイトやtwitter等で、幅広い世代の方に広まりつつあります。ぜひご活用ください。 ラーニング・パターン(Learning Patterns)のtwitter配信をしています! よりよい学びのコツを記述した「ラーニング・パタ
社内勉強会でいろいろ教えてもらったのでメモ。トレンドと呼ぶには一、二年遅い。なお自分の考えを整理するために書いているものなので正確さは保証しませんしツッコミも不要です。 前提: 仮想マシンと仮想マシンイメージ VirtualBox とか、 AWS なら AMI とか。ホストマシン上で動作しているものが仮想マシンで、仮想マシンイメージは仮想マシンのスナップショットだったり、それをもとに新しい仮想マシンを作れる雛形だったり、くらいに理解しておけばよい。 Vagrant と Packer 仮想マシンと仮想マシンイメージの技術があるおかげで、作業環境(Mac とか Windows とか)上でプロダクション環境により近い環境を手軽に用意できるようになた。しかし仮想マシンの管理(起動したり、設定を変えたり)は手作業でやる必要があった(VirtualBox なら GUI でぽちぽちやったりとか) Vag
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