サブドメインの異なるサービス間で cookie を共有する - Qiita
https://www.nicovideo.jp // ニコニコ動画 https://live.nicovideo.jp // ニコニコ生放送 https://ch.nicovideo.jp // ニコニコチャンネル 例えば上記のように、異なるサブドメインにおいてもログインセッションなどのデータを共有したい場合があります。 セキュリティの都合上オリジン(<scheme>://<hostname>:<port>)の異なる場所と JavaScript 内でデータの送受信を行う場合はオリジン間リソース共有(CORS)の仕組みを利用する必要があります。 しかし、 CORS のような仕組みを信頼されうるサブドメインの違いだけで利用するのは面倒です。 今回は Cookie の仕様を用いて、データを共有出来るようにします。 要約 ;domain=example.com オプションを付けること。 doma
MarkdownとPlantUMLでソフトウェアの仕様書や設計書を書くための環境構築手順 - EurekaMoments
実践UML 第3版 オブジェクト指向分析設計と反復型開発入門 作者:クレーグ・ラーマンピアソンエデュケーションAmazon 目次 目次 はじめ Markdownで書くメリット Markdown記法一覧 環境構築手順 1. Visual Studio Codeをインストールする 2. PlantUMLをインストールする 3. Javaをインストールする 4. Graphvizをインストールする 5. Markdown Preview Enhancedをインストールする 環境構築後の動作確認 Markdownでドキュメントを書く際に便利な拡張機能 1. Paste Image 2. markdown-index 作成したドキュメントをHTMLやPDFに変換する 今回参考にさせていただいた記事 はじめ 自分はこれまでソフトウェア開発において仕様書や設計書を作成する際、Enterprise Arc
WSLでwindows上にLinuxのGUI環境を作る[メモ] - Qiita
0. 前提 64-bit Windows 10で、OSビルドが14393より後ろであること(詳しくは参考のURL) 1. GUI環境を起動できるようにする手順 Windows Subsystem for Linuxを入れる Windows Power shell に以下を入力する。自動的に再起動が始まる。 Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux 再起動後Ubuntu をmicrosoft.comからインストールする。 VcXsrvを入れる VcXsrvをsourceforgeから入手しインストールする。 xfceをUbuntuに入れる ubuntuを起動してアカウントを作る。 xfceをインストールする
![WSLでwindows上にLinuxのGUI環境を作る[メモ] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/038ca8fffd6b1314b4994ab6cee8410076a5f6d9/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-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9V1NMJUUzJTgxJUE3d2luZG93cyVFNCVCOCU4QSVFMyU4MSVBQkxpbnV4JUUzJTgxJUFFR1VJJUU3JTkyJUIwJUU1JUEyJTgzJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJTlDJUUzJTgyJThCJTVCJUUzJTgzJUExJUUzJTgzJUEyJTVEJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00OGNlZmUyZDQzYWQ3ZGE2YWE1MDhjM2E1NTFlYjkzMg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwTUVSSUsmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWRiNjZmZGRjNDg2YzVhZGY0MTU3YmRiMjkyNjc5OGFk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D85b99760df19eb6c15c6f71cc3693f0a)
Oracle DBの日時データ型とタイムゾーン - Qiita
複数のタイムゾーンでOracle DBを利用する場合の考慮事項をまとめておく。 夏時間についてはややこしくなるのでここでは触れない。 DBサーバはLinux系を前提として記載している。 知っておくべきタイムゾーンには下記の4種類がある。 DBサーバのタイムゾーン アプリケーションがNET(リモート)接続の場合 DBサーバOSのタイムゾーン DB起動時にTZ環境変数が設定されていればそちらが優先 Grid Infrastructure利用時は「srvctl setenv database -db SID -t TZ='タイムゾーン'」で環境変数を設定し再起動が必要。リスナには設定不要 アプリケーションがBEQ(内部)接続の場合 DBサーバOSのタイムゾーン(BEQ接続ではアプリケーションはDBサーバ上で稼働) アプリケーション起動時にTZ環境変数が設定されていればそちらが優先 DBTIMEZ
Bash: .bashrcと.bash_profileの違いを今度こそ理解する｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。社内Slackで見かけたmorimorihogeさんの以下の書き込みで目から鱗が落ちました。 ~/.bashrcで何かを出力してしまうと、rsyncなどのsshパイプで問題が生じることがあるそうです。 参考: 知らないとrsyncでもハマるシェル初期化 - Qiita これをきっかけに、できるかぎり一次情報を元になるべく一般的になるようにまとめてみました。 シェルスクリプト（.bashrcや.bash_profileなども含む）はあまりに自由に書けてしまい、LinuxディストリビューションやmacOSによって作法がまちまちだったりするので、外してはいけないポイントがどこかを知りたかったのでした。 対象はbashとsh（Bourne Shell）に限定します。また、デスクトップGUIの設定ファイルについては最小限にとどめます。 bashのmanページ 元記
PythonとMeCabで形態素解析(on Windows) - Qiita
はじめに Windowsでの形態素解析環境の構築を手伝うことが多くなってきたので、 一連の流れをまとめて備忘録的に書き留めておくことにしました。 以下、Python上で形態素解析器MeCabを使って 形態素の一覧出力が出来るようになることを目標に話を進めていきます。 導入するもの一覧 Anaconda3 64bit MeCab 0.996 64bit mecab-python-windows Anacondaのインストール Pythonの統合環境であるAnacondaのインストールを行います。 Anacondaは、以下のURLからダウンロードできます。 ダウンロードする際は、3.x の最新バージョンを使用OSのbit数に応じて選択してください。 本記事においては、3.xの64bit版の環境を想定して話を進めていきます。 なお、2.xの古いバージョンを使うことも出来ますが、サポートが限定され
Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
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