DHHはどのようにRailsのコントローラを書くのか | POSTD
私たちの救世主DHH™は最近の Full Stack Radioのインタビュー で、 Basecamp の最新版で彼がどのようにRailsのコントローラを書いたかを説明しています。下記は、彼のすばらしい話を書き取ったものです。 これまでに思うようになってきたのは、「RESTの原則に従うには、どのタイミングで新たなコントローラを作るべきかを一度決めたら、ほぼ異例なくその原則を遵守するべきだ」ということです。いつだってその方がうまくいくんです。自分の作ったコントローラの状態を悔やむのは決まって、作ったコントローラの数が少なすぎた時です。多くの処理を任せようとしすぎてしまうんです。 そこでBasecamp 3では、ある程度理にかなったサブリソースがあれば、毎回コントローラを分割していきます。フィルタなどの場合ですね。例えば画面があって、それがある状態になっているとします。もしこれにいくつかのフィ
Elasticsearchと機械学習を実際に連携させる
SensorBeeとfluentdを使ってElasticsearchに機械学習適用後のツイートを流し込んで検索や可視化を助ける話
デュアルディスプレイなときに顔の向きでアプリ切り替えてみた | GREE Engineering
SAO The Beginningのαテストに落選したふじもと (@masaki_fujimoto) です。当選されたかたは、無事ログアウトできるといいですね (負け惜しみ感)。 相変わらず長い前置き それはそれとして、最近ディスプレイが余った (別のフロアに1台おきっぱにしてたのを回収してきた) ので、久々にデュアルディスプレイにしてみました。で、画面がひろびろとするのはいいのですが、なんか思ったより快適じゃない感じがしまして、なんでかなぁと思ったら、隣のディスプレイを見たときにアクティブなウィンドウをスイッチするのがかったるいんですよね。一応図にしてみるとこういう感じで: それぞれ27inchで結構大きいので、基本は左側のディスプレイを正面にみておしごとしてます。で、右側にはchatを表示させてて、通知きたらそっちみて、って感じでまぁありがちな感じですね。 で、それはいいんですが、問題
sshした先に.bashrcや.vimrcを持って行きたい人のためのsshrc - Qiita
いろんなサーバーにsshしてちょろっと設定を確認したりするときってあると思います。 ただその時にllがつかえなかったり、vimのタブが空白4つがいいのに8文字分の広さのtab文字だったりして、ちょっとずつストレスが溜まっていきます。 やっぱりserverfaultでもおなじ苦労をしている人がいました。 vim - How to bring .vimrc around when I SSH? - Server Fault http://serverfault.com/questions/33423/how-to-bring-vimrc-around-when-i-ssh ただここにあるようにdotfilesとして保存して先でcloneするのもとても面倒くさい。第一各サーバーへ変更を入れないといけないし。SSHの秘密鍵みたいに携えていきたい。 そこで探していたらsshrcというツールを見つけて
テレビ放送に向けての負荷対策(AWS x Rails の場合)[後編]
Housmart高松です。 先日、テレビ東京のWBS（ワールドビジネスサテライト）で弊社サービス「カウル」をご紹介いただきました。 前編ではテレビ放送に向けたAWS上のシステムの事前準備について説明しました。後編では放送当日と事後の振り返りについて書いていこうと思います。 ※前編をご覧になっていない方はこちらを先にご覧ください。 WBSサイト(不動産流通に革新は起こるか): http://txbiz.tv-tokyo.co.jp/wbs/feature/post_107290/ 仲介手数料無料の不動産サイト「カウル」: https://kawlu.com/ 内容 前提 [前編] 事前準備 [前編] 放送当日 直前の放送時間変更 放送内容 アクセス数まとめ 振り返りとまとめ アクセス予想振り返り まとめ 3.放送当日 直前の放送時間変更 WBSは通常23時からの放送なのですが、この日は前の番
![テレビ放送に向けての負荷対策(AWS x Rails の場合)[後編]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f50c09d34c48d6392ee3b239bbd2f9346f513394/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Ftechblog.housmart.co.jp%2Fimages%2F20160310_top.jpg)
特定のコミットが含まれるGitHub Pull Requestを開く
今日たまたまあるコミットが含まれているGitHubのPull Requestをサクッと探したい事案が発生した。というのも自分が以前書いたコードがどうしてこうなっているのかというのを知りたかったんだけど、commit messageだけじゃよくわからんかった(〜を実装したみたいなことを英語で書いてあっただけ)。 Pull Requestは割と丁寧に説明を書いているのできっとPull Requestのdescriptionを見ればわかりそうという感じはしたのだけれどパッとそれを開く手段がわからず、色々ググったりtwitterで教えてもらったりした結果下のようなfunctionをzshrcに書いた。 function find-pr() { local parent=$2||'master' git log $1..$2 --merges --ancestry-path --reverse --
Big Sky :: コマンドラインから JSON が簡単に作れるツール jo
« golang で画像アップロードが簡単に出来る go-imageupload を使ってみた。 | Main | SQLite3でカジュアルにズンドコキヨシ » コマンドラインから JSON を扱うツールとしては jq が一般的ですが、例えば ls を実行した結果を JSON の Array にしたいであったり、コマンドライン引数から簡単に Object を作りたいといった場合には一旦考え込まないといけないくらい使い方が難しかったりします。そんな中でひょいと現れたのが jo です。 GitHub - jpmens/jo: JSON output from a shell JSON output from a shell https://github.com/jpmens/jo 作者である jpmens さんがなぜ jo を作るに至ったかをブログに書いています。 Jan-Piet Mens
ディープラーニングを活用したマイクロサービスを構築し、画像から商品カテゴリの分類をしてみる - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 iQONの中ではクローラーと検索サーバーを担当しています。 iQONのクローラーには提携ECサイトさんからクロールした商品を商品カテゴリー(Tシャツ、ワンピース、etc.)に自動的に分類する機能があり、商品タイトルや商品説明文などのテキスト情報を元に分類を行っています。 しかし、一部のカテゴリー(セーター・ニット帽)の商品はテキスト情報だけからでは精度の良い分類を行うことができません。 そのため、これらのカテゴリーの商品については画像を用いたカテゴリー分類を導入しました。 これらの機能を実現するために、当社のデータサイエンスチームとも協力を行い、ディープラーニングを用いたカテゴリー判定器を開発しました。 また、この機能は既存のクローラーの機能からの独立性が高いので、クローラーに組み込むときにはマイクロサービス化をして組み込みまし
人工知能が描いたアスカのイラストが幼児レベルでじわじわくるけど何気にすごい
エヴァンゲリオンが大好きな幼児が書いたアスカの絵かな？ 明るい茶色の髪の毛に赤いプラグスーツっぽい胴体が小さく配置されたこのイラストは人工知能が頑張って描いたものなんだとか。 趣味でキャラクター名を与えると絵を描いてくれる人工知能を制作しているenpitsu（@enpitsu）さんがTwitterに投稿すると「これすごくないですか？」「成長途中の子どもの描く絵のよう」「このAIの絵心は3歳くらいですかねぇ」とたちまち話題になった。 人工知能が描いたアスカさん ネット上のアスカさん。Google画像検索での赤率高い enpitsuさんによると、「特徴検出や素体生成にDeep LearningやOpenCVを使っていて、その情報をもとにProcessingで絵を描かせています」とのこと。なるほど分からん。キャラクター名をリクエストすると、ネット上の画像を探して参考にする仕組みで、他のキャラクタ
ディープラーニングの勉強用参考書まとめ - あれもPython,これもPython
ディープラーニングタノシイ! イラストで学ぶ ディープラーニング イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 以前、『初めてのディープラーニング』を紹介した時に、 こっちのほうがおすすめだよ、と言われた書籍です。 私はあくまでも初めてのディープラーニングのが好きですけど! レベルとしては初めてのディープラーニングとほとんど一緒。 こちらのほうが、Chainer,TensorFlowと多彩なフレームワークの説明あり。 初めてのディープラーニング 初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き 作者: 武井宏将出版社/メーカー: リックテレコム発売日: 2016/02/19メディア: 単行本（ソフトカバー）
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
ウェブアプリケーション開発に新言語を採用したときにインフラで考えたこと - ゆううきブログ
この文章は、サーバサイドのウェブアプリケーション開発において、社内実績の少ない新しい言語を採用したときにインフラ面で考慮したことを社内向けにまとめたものです。 はてなでは、長らくPerlでウェブアプリケーション開発を続けてきた一方、ここ数年で社内でScalaまたはGoの採用事例も増えてきました。 今後開発が始まるプロダクトにおいても、Perl、Scala、Goもしくは他の言語を採用するかどうかを開発開始時に選ぶことになるでしょう。 新言語を採用するときに、考慮すべきことの一つとして、「インフラ」への影響があります。 新言語に関する雑談をしていると、ウェブアプリケーションエンジニアに「インフラ」への影響について聞かれます。 もしくは、ウェブオペレーションエンジニアから考慮するポイントを伝えることもあります。 ScalaやGo以外に、Node.jsやサーバサイドSwiftはどうかというのも雑談
ロードバランサのアーキテクチャいろいろ - yunazuno.log
少し前に，Facebookのロードバランサが話題になっていた． blog.stanaka.org このエントリを読んで，各種Webサービス事業者がどういったロードバランスアーキテクチャを採用しているのか気になったので調べてみた． ざっくり検索した限りだと，Microsoft, CloudFlareの事例が見つかったので，Facebookの例も併せてまとめてみた． アーキテクチャ部分に注目してまとめたので，マネジメント方法や実装方法，ロードバランス以外の機能や最適化手法といった部分の詳細には触れないことにする． 事例1: Microsoft Azure 'Ananta' MicrosoftのAzureで採用されている(いた？)ロードバランサのアーキテクチャは，下記の論文が詳しい． Parveen Patel et al., Ananta: cloud scale load balancing
リアルタイム広告システム最前線
秒間5万リクエストを処理する リアルタイム広告システム / BS3-3 新しい潮流：ビッグデータのリアルタイム応用：ユーザ事例 #QConTokyoTakahiro Yasuda
Railsの基本理念 : Railsの生みの親が掲げる8つの原則 | POSTD
(訳注: 2016/3/2、頂いたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Ruby on Railsは最近、急激に注目を集めていますが、その原因はほとんど、この言語が斬新なテクノロジーとしてもてはやされたことと、タイミングにあります。技術的な優位性は時間の経過とともに失われますから、タイミングがよかっただけでは、一過性のブームに終わり、このムーブメントの隆盛は長続きしません。従って、「Railsがいかにして、適切な技術としての位置を維持し続けるるだけでなく、影響力とコミュニティを拡大し続けてきたのか」をより多くの人に説明していく必要があります。そして、その維持・拡大を可能にした/していく要因は、物議を醸すことさえあるRailsの基本原則にあると考えています。 この基本原則はここ10年ほどの間に進化を続けてきましたが、最も強固な柱となっているルールはやはり、公開当初から制定されてい
マハラノビス距離を使ってKintoneの監査ログからいつもと異なる挙動のログを抽出する - Qiita
Kintoneの管理者をしていると、自社の従業員が良からぬことをしていないか気になることがありますよね？そのために監査ログという機能がありますが、どのイベントが日常的なことで、どのイベントが普段と異なるイベントなのかを判断するのは難しいかと思います。 そこで、統計学の手法でいつもとは異なる挙動のログを抽出してメールでレポートするプログラムをRubyで作ってみました。 定期的に起動するプログラムなので、サーバなどに設置してcronで動かしてもいいのですが、今回はHerokuにデプロイすることにしました。 下図のようなレポートをメールで送信します。 機能の概要 基本的には良からぬことが起きていないかを緩やかに監視することを目的にしていますので、Kintoneの監査ログの中から、以下の３種類のログを抽出しています。 書き出しを行ったログ（データエクスポートログ） Kintone上で重要と位置づけ
プログラマ向けノートアプリQuiverが素晴らしい(Mac用アプリ) – namaraii.com
プログラマ向けノートアプリQuiverが素晴らしい(Mac用アプリ)Markdownをサポートしたメモアプリは数多くありますが、技術系のメモやスニペットを書き溜めるのに適したものはそれほど多くありません。 個人的な要件としては、 データフォーマットがオープンで好みのクラウドサービスで同期できることMarkdown(GFM)を扱えてプレビューできることコードの取り扱いが簡単なこと(できればシンタクスハイライトも)ファイルを意識しないで使えること(ファイル名を考えたりしなくて良い。オートセーブされる)ノートブック、タグなどでノートを整理・分類できることぐらいなのですが、すべてを満たしたアプリをなかなか見つけられず、Day OneやUlysses、Kobitoなどを併用して凌いでいましたが、最近、知ったQuiverというアプリがこれらの要件をすべて満たしており、これに一本化することに。 あまりに
Vim幼稚園からVim小学校へ - Qiita
emacsキーバインドに慣れ親しんだせいで長らくVim幼稚園のままだった私が来ましたよ。キーバインドを一度に覚えようとすると挫折しやすいので、以下のように少しずつボキャブラリーを増やすのがたぶん吉。 特記しない限りノーマルモードが前提。後、.vimrcでの設定については最小限にしか触れない (emacsでつい設定ファイルをいじってしまいがちだった反省から) ので各自好きにしてください。 Level 1 最小限の使い方だけ覚えて、ぶっつけでサーバーの設定ファイルを更新したりしていた。10年以上この状態。 iでその場でインサートモード aで直後の文字にインサートモード :wqで保存終了 :q!で保存せずに終了 移動はひたすらカーソルキー xでカーソル下の文字を削除 困ったらEscキーを連打 上はもともと、vimの先祖でずっと機能の少ないviの操作なのだけど、viならほぼどんなたいていのUnix
Web API設計指針を考えた｜デロイト トーマツ ウェブサービス株式会社（DWS）公式ブログ
小文字のみを使用する。 単語をつなげる必要がある場合はダッシュを利用する。 単数形よりも複数形をつかう。なお、実装がRailsの場合でテーブルの複数形が誤っている場合には、URLは正しい複数形としてRails側を修正する。（APIに実装を反映させるべきではない。） スペルミスをしない。 URLの階層は浅く保ち、複雑さはクエリパラメーターに押しこむ。 クエリパラメータ名は配列で複数渡すものについては複数形、一つだけ渡すものについては単数形とする。 ページングにはper_page、pageというパラメータ名を使用する。 と書いてきたが、ただし、RESTには必ずしもこだわらず、あくまで利用側の利便性を重要視した設計とする。 1つの作業を完結するために複数回のアクセスを必要とするようなAPIの設計はChatty APIと呼ばれる。これはネットワークのトラフィックを増加させ、クライアントの処理の手間
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ウェブを速くするためにDeNAがやっていること - HTTP/2と、さらにその先
