<head> <meta charset="utf-8"> <link rel="stylesheet" href="members.scss" type="text/css"> </head> <h1> 会員登録 </h1> <body> <%= form_for(@user, url: users_path, method: :post) do |f| %> <p> <%= f.label :name, "アカウント名" %><br> <%= f.text_field :name %> </p> <p> <%= f.label :email, "メールアドレス" %><br> <%= f.email_field :email %> </p> <p> <%= f.label :password, "パスワード" %><br> <%= f.password_field :password
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https://starttoday-tech.connpass.com/event/96477/ オウチーノではもともとサービスごとに異なる言語やFWを用いてシステムが分かれており、担当者もそれぞれ別々でした。そのため各サービスに精通した担当者が少なく、担当者は日々の運用で手一杯という状況下で、…
高知県高知市に店舗を構える創業91年の老舗印章店「吉本三星堂」がこの春に生み出したヒット商品は、全国に約30人しかいないとされている「降谷(ふるや)」姓のハンコ。注文は年に一度あるかないかというほど珍しい名字にもかかわらず、2018年5月から約3カ月間で、4,000個以上も売り上げたといいます。 ブームのきっかけは、2018年4月に公開された劇場版「名探偵コナン ゼロの執行人」にキーパーソンとして登場した人気キャラクター・安室透。彼の本名が「降谷零」であることから、ファンの間で「降谷」姓のハンコを購入する流れが生まれ、映画の快進撃をなぞるようにじわじわと注文数が伸びていったそうです。 しかし、そのヒットの背景には、SNSを中心に広がっていた「降谷ハンコ」の盛り上がりをしっかりと捉え、自社のTwitterを活用しながら商品を展開し続けていた、仕掛け人の存在がありました。曽祖父の代から受け継が
“Can you get that to me by the end of the day?” isn’t a request many employees like to hear. But for many people, having shorter deadlines instead of longer ones — “Do you think you can do that by the end of the week?” — might actually help them complete a task and see their work as being less difficult.
Last month, in an article in the New York Times on the ever-escalating “war for talent” in Silicon Valley, Facebook CEO Mark Zuckerberg made a passing comment that has become the entrepreneurial equivalent of a verbal tick — something that’s said all the time, almost without thinking. Bill Taylor is the cofounder of Fast Company and the author, most recently, of Simply Brilliant: How Great Organi
医療法人財団松原愛育会 松原病院 ※日本の研究.com内の研究課題情報などから、最近の所属情報を取得しています。研究者の現在の所属とは異なる場合があります。 ※このページの内容は引用元からデータを取得した時点の情報のため、実際の情報と異なったり、古い情報が掲載されている可能性があります。 それぞれの情報の詳細や最新の情報については、各引用元サイトをご覧ください。
はじめに 「Easy Decal」とは Easy Decalはゲーム世界全体にデカールを配置して非常に簡略化されたワークフローを提供します。Easy Decalシステムはオクルージョンから透明までのParallaxのあらゆる種類のシェーダーとマテリアルをサポートしています。どこにいようとディテールを配置してゲーム環境を新たなレベルにアップグレード。大きな凹凸がある表面でもデカールを貼り付けることができます。動的ジオメトリージェネレーターがすべてのパラメーター(UV、接線、法線等)を自動的に調整しますので、デカールはどこにでも合います。 主な特長 Unity無料版、Pro版で動作 完全なエディターの統合 使いやすい カスタマイズされたマテリアルとシェーダー 様々な品質レベル すぐに使えるプレハブ入り 3D投影(平行移動、回転、スケール) 動的ジオメトリー 最適化されたパフォーマンス デカール
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ■公式サイト## http://monolizm.com/shizuoka-app 「Slack」も利用しています。 shizuapp で検索し、ご参加ください。 ◾️参加申し込み## しずおかアプリ部への参加申し込みはこちらから ■タイトル## 第53回 ■開催日## 2018年8月25日(土) 16:00~18:00 ■参加者## 12名 ■活動内容(概要)## ・部員さんプレゼン: C#と時の部屋~メソッドとデバッグ編~ ・部員さんプレゼン: Unity Rigidbodyの使い方 ・菅原プレゼン:「Unity始めるよ 〜Simp
はじめに Unityプロジェクトを始める際 必ず入れているアセットを一覧にまとめました ほとんどEditor拡張系のアセットですが入れれば作業が爆速になります! スタメンが入れ替わる度に更新しようかなと思います Script Inspector 3 Unityエディタ上でスクリプトの編集ができます デスクトップではあまり使わくなったが(Riderを使っている)ノートPCみたいな一画面で作業する時やちょこっとスクリプトを直したい時に使っています https://assetstore.unity.com/packages/tools/visual-scripting/script-inspector-3-3535 参考ページ http://www.asset-sale.net/entry/Script_Inspector_3 http://urashitayawaraka.hateblo.jp
UnityのSkyboxシェーダーでレイマーチングをしてみました。 Skyboxシェーダーでは視線方向をTEXCOORD0で、カメラ位置を_WorldSpaceCameraPosを取得できるので、そのあたりを自分で計算せずにすぐにレイを飛ばすことができます。 Skyboxシェーダーの書き方自体は私が以前書いた記事を参考にしてください。 【Unity】Skyboxシェーダーの書き方 - Qiita やっていること自体はよくあるレイマーチングなので説明は割愛します。 Shader "Skybox/Raymarching" { SubShader { Tags { "RenderType"="Background" "Queue"="Background" "PreviewType"="SkyBox" } Pass { ZWrite Off Cull Off CGPROGRAM #pragma
趣旨 うちの会社では、シェーダ等の案件が多いので、メンバーの教育のため UNITYを使ってシェーダを勉強しよう! という目的だったのだが UNITYのシェーダは、組み込み関数など、独自に覚えることも多かったので その部分を 勉強しながらまとめていく とりあえず 今回は去年のUNITY UNITY2017.1.0f3 なので 今は少しコードが変わっているかもしれない シェーダーの種類 UNITYでは お手軽な SurfaceShader 本格的な UnlitShader ポストプロセス用 ImageEffectShader GPGPU ComputeShader シェーダーのプリロードを行う ShaderVariantCollection があるが、とりあえずは通常使う UnlitShaderから覚える ただし、SurfaceShaderも簡単にふれておく SurfaceShaderを試す
はじめに 条件分岐のネストが深くなると可読性が落ちてしまいます。 しかし、returnを使って「早期復帰」させることで条件分岐をシンプルに書くことができます。 条件分岐でreturnを使う方法 まず、以下がreturnを使わずに書いたとき。ネストが深くてパッと見分かりにくいですよね。 room.present?じゃない時でもtrueを返すけど、SPECIAL_ROOM_NUMがある時だけはfalseを返すっていう処理です。 class Room SPECIAL_ROOM_NUM = [104, 204, 304].freeze def stayable?(room) if room.present? if SPECIAL_ROOM_NUM.include?(room) false else true end else true end end end
要約 メモリ断片化は測定や診断が困難ですが、驚くほど簡単に修正できることもあります。マルチスレッドのCRubyプログラム(mallocのスレッド単位メモリアリーナ)におけるメモリ断片化の原因を追ってみましょう。本記事のボリュームは3343語、20分程度です。 単純な設定変更だけで問題を完全に解決できることはめったにありません。 私の顧客のSidekiqプロセスが大量のメモリを消費していたことがありました(1プロセスあたり1 GB程度)。開始当初の各プロセスは300MB程度でしたが、時間の経過とともにじわじわと肥大化してほぼギガバイトレベルにまで達したところで落ち着き始めました。 私は顧客にMALLOC_ARENA_MAXというたった1つの環境変数の変更を依頼しました。「2に設定してください」と。 プロセス再起動後、「じわじわ肥大化」現象はピタリと止みました。プロセスのメモリ使用量は以前の半
jemalloc is a general purpose malloc(3) implementation that emphasizes fragmentation avoidance and scalable concurrency support. jemalloc first came into use as the FreeBSD libc allocator in 2005, and since then it has found its way into numerous applications that rely on its predictable behavior. In 2010 jemalloc development efforts broadened to include developer support features such as heap pro
I've upgraded a project to Go 1.11 and enabled module support for my project, but it seems that CircleCI is re-downloading the dependencies on every build. I know CircleCI allows caching between rebuilds, so I've looked at the documentation for Go modules, and while it mentions a cache, I can't seem to find where it actually exists. Where is the source cache for Go modules?
タイトルクソ長い。 8億番煎じ感はあるけどちょいちょい細かいところでハマッたりしたので同じ理由で時間を無駄にする人がもう出ないようにここに残す。 「画面のどこにそれがあるかわからんかった」って自分で躓いたもの以外は基本stringオンリー。 何をしたいんだ slackでコマンド打ち込むとgoogle calendar apiとキャッキャできる 構成 slackからpostされたらapigateway通してlambda関数動かす。 社内ツールだし、高い頻度で使うわけでもない。 が、使いたいときに動かなかったら困る。 => ec2を24365はもったいないからサーバレスでいこう!! AWS SAM 頑張ったけどだめだった。詳しくは後述。 googleCalendarAPIの有効化 これは色々なところで説明されてるので割愛。 自分の場合、Oauthがどうにもうまくいかなかったのでサービスアカウ
package main import ( "flag" "fmt" "github.com/golang/glog" "os" ) func DebugLog(v interface{}) { if os.Getenv("DEBUG") != "" { glog.InfoDepth(1, fmt.Sprintf("%#v", v)) } } func main() { flag.Set("stderrthreshold", "INFO") flag.Parse() os.Setenv("DEBUG", "1") DebugLog("hoge") // ここが20行目 DebugLog("fuga") // ここが21行目 }
GAE/Go SEで運用しているPJで、aetest.NewInstanceをキャッシュした結果50本くらいあるテスト実行時間が全体で5倍速くらいになったので共有します。 背景と概要 GoのWebサーバを立ち上げる時GAE/Goを選択する人は多いのではないでしょうか。 ただエンドポイントのテストを書こうとaetestを利用し始めると途端に問題が発生します。aetestを利用してテストを書くと、裏でPythonサーバを立ち上げるため1リクエストのテスト実行に2-3秒掛かり極めて遅いのです。 そこでaetest.NewInstanceのキャッシュ化に取り組み実行時間を改善することにしました。 singletonパターンでキャッシュを実装 Singleton Pattern in Go を読みながら実装してみました var instance *singleton var once sync.On
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: An analysis of memory bloat in Active Record 5.2 原文公開日: 2018/06/01 著者: Sam Saffron -- Discourseの共同創業者であり、Stack Overflowでの開発経験もあります。 翻訳には含めませんでしたが、元記事のコメントも興味深い内容です。 Active Recordの現在のパターンはリソースの大量消費につながります。以下はRails 5.2を用いた分析です。 Ruby 3x3計画は、Matz率いるRubyコミュニティの高貴な目標のひとつです。このアイデアは、Rubyインタプリタを3倍高速にできる現代的な最適化を広範囲に渡って用いることであり、野心的かつ崇高かつエキサイティングな目標です。このムーブメントは、just-in-timeコンパイラや
一度マインドマップとして紙にまとめたけど、結局なかなか見返さないのでブログに書いて復習する試み。 インスタンス全体で共有するメモリ領域 クエリキャッシュ SELECT文の実行結果をキャッシュする query_cache_sizeで容量を指定 テーブルが更新されるとキャッシュは無効になる query_cache_imit を超えるデータを返すSELECT文はテーブルキャッシュの対象外となる SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'; で統計情報を参照できる 一部のSQLをクエリキャッシュの対象外にしたいとき SELECT SQL_NO_CACHE ... 一部のSQLをクエリキャッシュの対象にしたいときは query_cache_type = 2 SELECT SQL_CACHE ... スレッドキャッシュ 接続終了後のサーバスレッドを再利用するためのキャッシュ。スレッド生成のオ
YYPHP#49「人のソースを読むコツ、PhpStormの良いところ、外部向けシステムを作る時気をつけること、Laravel5.5による『Paypal決済処理が失敗する問題』の回避、CakePHP3の情報を効率よく探す方法、エンジニア1年目に知っておきたかったこと」PHPWordPress初心者LaravelYYPHP これは2018年08月24日に開催したPHPerイベントYYPHP#49のイベントレポートです。 YYPHPは一言で「PHPerの部室」です。PHPについて、雑に、ゆるく、ワイワイ話し合う集いです。毎回お題を決めずに雑談を出発点にいろいろなことを突発的にやります。集まった人でコードリーディングをすることもあれば、一緒に開発ツールを触ってみたり、フレームワークについての情報交換をすることもあります。開催はほぼ毎週、高田馬場にて。 YouTubeでの配信映像はこちら-> #YY
JSFiddleやCodePenなど、HTML/JavaScript/CSSのプレイグラウンド的サービスが多数あります。多くのサービスは専用のURLが払い出され、そのURLにアクセスして使います。そして、そのサービスが落ちたりすると使えなくなるリスクがあります。 そんな中注目したいのがCodeWichです。コードを圧縮して専用のURLとする、URLを覚えている限りはあなたのコードがなくなったりしないプレイグラウンドサービスです。 CodeWichの使い方 入力はTypeScriptベースになっています。 CSSの入力補完も効いています。 テーマの変更や入力内容のlocalStorage補完に関する設定も可能です。 実行例です。 Canvasを使った表現もできます。 CSSを使ったものも。 CodeWichは共有を行う際にURLが生成されますが、 https://codewich.com/#
#フォロワーが絶対に持ってない画像 1998年、当時バイトしてたパソコン屋さんで展示してたカメラ付きVAIO C1に残ってたピエール瀧の写真 https://t.co/LK75ozzhpA
今回は久々のiPadの使用感のレビュー記事です。 Google検索でこのサイトに来てくださっている方はiPadは液タブとして使えるのかというところを気にして検索して来てくださっているようなので一年経った今回、改めて一年使ってみた使用感を書きます。自分でプロと名乗るのは少し恥ずかしいですがイラストの仕事して5年、フリーのイラストレーターとしては1年経ったのでいいかなと主にポジティブな感想になります。所々挟まる絵はiPadで描いたものです。 3年前の記事にもかかわらず、検索でこちらの記事を見てくださっている方が多いのでこちらでもアナウンスさせて頂きます。この3年間でiPad proは飛躍的に進化しているので最新の記事も合わせてご覧ください。こちらの記事で書いているiPa自体の魅力の部分は変わらないので是非読んでください。
Google is facing new scrutiny in the wake of revelations that it stores users’ location data even when "Location History" is turned off. Last Friday, Google quietly edited its description of the practice on its own website—while continuing said practice—to clarify that "some location data may be saved as part of your activity on other services, like Search and Maps." As a result of the previously
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Babel 7がリリースされたということで、気になる点について調査を行っていたのですが、その過程で一部のプラグインにlooseモードがあるということを知ったので、それについてまとめてみます。 looseモードとは JSXのようなそもそもJavaScriptにないものは別として、Babelのプラグインが変換する各文法構造については、EcmaScriptとして厳密な動作仕様が決まっています。 ただ、変換して実行する過程で、「厳密に言えば仕様どおりになっていなくても、重箱の隅はつつかないから処理が早い/コードが短い、実用充分なコードになればそ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 私は35歳になるまでプログラミングの経験は全くありませんでした。真っ黒な画面に難解な英数字を並べるのは、特別な人がするものだと思っていたからです。自分には一生関わることさえないと思っていました。しかしBitcoinに出会い魅了され、その仕組みを応用したシステムを開発したいと考えた時、プログラミングが避けて通れないことに気がつきました。それから一念発起しいざプログラミングの世界に飛び込もうとした時、そもそも何をどう初めたらいいのか分からず途方に暮れました。 それから1年後、暗号通貨業界にプログラマとして転職することが出来ました。
JavaScriptでやる必要があるのだろうか…… サーバ側が対応してくれないので、rest apiを駆使してブラウザでcsvを作るとかでしょうか……? まぁ、それは一旦横に置いておくとして。 utf-8だったらそんなに難しくないんですけれどもね。 その形式だとexcelに優しくないので、ShiftJISの形式にして頑張ってcsvを作ってみようと思います。 実装例とデモ https://github.com/fumihiko-hidaka/create-sjis-csv https://neko-tech-test-storage.storage.googleapis.com/create-sjis-csv/index.html こっちの方が楽だよ! とかあれば、コメントやprいただければ 動作確認はchromeだけです 使ったライブラリ 日本語の変換用にencoding-japanese
AWS Systems Manager から AWS API を呼び出すことができるようになりました。CloudFront のキャッシュクリア(Invalidation)を例に、実際に試してみます。 本日(現地時間の 8/28)、AWS Systems Manager に AWS API を直接呼び出す機能が追加されました。控えめに言って 革命です。 何が出来るようになった? YAML を書くだけで、AWS CLI から出来ること はたいていのことが AWS Systems Manager のマネジメントコンソールから実行可能になった もちろん従来通り、実行前に承認を待ったり、権限をその YAML (ドキュメント)に AssumeRole させることも可能 オペ業務的にいえば、AWS CLI を順に実行するだけのようなシェルスクリプトは ほぼ全てこれに置き換えることが可能 と言えば良いでし
決定木で分類できるのはいいんだけど、どういう基準で分類していることが多いのか整理したい。そこで、決定木による分類基準を概観する方法を検討しました。 参考にさせていただいたのは scikit-learnの決定木系モデルを視覚化する方法 決定木の詳細を見るのは Graphviz (Graph Visualization Software) で視覚化するといいらしいですが、そこに出力された木を一個一個眺めるのってしんどいじゃないですか。なのでその結果を集計して概観したいなと。 iris のデータをインポート %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import re from sklearn.datasets import load_iris from sk
This SO answer describes how scala.collection.breakOut can be used to prevent creating wasteful intermediate collections. For example, here we create an intermediate Seq[(String,String)]: val m = List("A", "B", "C").map(x => x -> x).toMap By using breakOut we can prevent the creation of this intermediate Seq: val m: Map[String,String] = List("A", "B", "C").map(x => x -> x)(breakOut) Views solve th
How can you test if an object has a specific property? Appreciate I can do ... $members = Get-Member -InputObject $myobject and then foreach through the $members, but is there a function to test if the object has a specific property? Additional Info: The issue is I'm importing two different sorts of CSV file, one with two columns, the other with three. I couldn't get the check to work with "Proper
sed バッチだときついけどPowerShellならreplaceオペレータでがんばれます 文字コードとか改行コードとか気を使ってGet-ContentとAdd-Content -encoding Stringとともにやってみました unzip バッチだときついけどPowerShellならExpand-Archiveでいけます PowerShellからbatをつくる こちらもini同様に気を使ってBOMなしファイルになるようにAdd-Content -encoding Stringでいけます Out-FileだとBOM付Unicodeになっちゃいました 環境変数 バッチだときついけどPowerShellならdotNetの力を借りて[System.Environment]::SetEnvironmentVariableでいけます できあがり @powershell -NoProfile -E
はじめに SpringBootとDockerで簡単なAPIを作成してみました。 全くの0から説明している記事があまり無かったため自分で作って投稿して見ます。ただ正直ApiやDockerについて知識はぜんぜん浅いので間違った事などがあったらご指摘くださいませ! また、今回はMacで構築することを前提にしていますので御容赦下さい。 制作環境 ・OS:Mac ・DB:MySQL(mariaDB) ・VM:Docker ・言語:SpringBoot(Java8) ・ビルドツール:Maven 各ツールのインストール Dockerのインストール https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/ こちらのURLからダウンロードしてインストールしてください。 Javaのインストール こちらからダウンロードしましょう http://www.oracle.com/
FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel RUN apt-get update -y \ && apt-get install -y \ apt-utils \ git \ wget \ unzip \ lsof \ lsb-core \ libatlas-base-dev \ libopencv-dev \ python-opencv \ python-pip \ && apt-get clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* RUN git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git WORKDIR openpose RUN git checkout tags/v1.3.0 \ && git submodule update --ini
TL;DR Dockerはとても便利なので使っている方も多いと思います。 しかし、Dockerやdocker-composeを本番環境で使うことは スケール ネットワーク 管理 等の問題があるため コンテナオーケストレーションサービス(GKEやEKS,ECS等)を使うことになるかと思います。 本番環境でコンテナオーケストレーションツールを使う際に、 Docker周りについて、個人的に気をつけていること をまとめてみました。 〜気をつけていること〜 Summary イメージのサイズを小さくする 認証情報をイメージに含めない ステートレス タグをつける Dockerfileを簡潔に書く イメージのサイズを小さくする イメージを小さくすることには、メリットが多くあります。 イメージのpullにかかる時間が少なくなる オーケストレーションサービスはコンテナを起動するたびに都度イメージをpullして
I'm in a progress to migrate to kuberenetes from docker-compose. One of the services we're using is rabbit-mq. When I try to deploy rabbit-mq 3.6.16-management I receive the error: /usr/local/bin/docker-entrypoint.sh: line 382: /etc/rabbitmq/rabbitmq.config: Permission denied. While it works in docker-compose deployment. Kuberentes: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: rabbi
Google playでのリワードアプリリジェクトからの今後のマネタイズ手段について インタースティシャル広告×クロスプロモーション-
先日『Flux – Dispatcher【日本語訳】と実装のポイント』という記事を投稿しました。Fluxの理解を深めるために、その実装の核となるDispatcherを理解することが大事だと思ったからです。おかげで、ある程度Fluxの理解進みました。今回さらにFluxを実装することで、理解を深めたいと思い、簡単なサンプルを作ってみることにしました。このサンプルを通して、Fluxの実装方法について説明していきたいと思います。だいぶ長くなりましたが、ぜひ参考にしていただければと思います。 Fluxの実装サンプルまずはサンプルを見てください。フォームに入力したテキストを表示させるだけのものとなっています。とても単純ですが、Fluxを使って実装しています。 Flux実装サンプルコード – GitHubFlux実装の説明の前にFluxとは FluxFluxは「クライアントサイドのWebアプリケーション
「今日からReactを始めたい」 「とりあえずReactで何か動かしてみたい」 ここは、そういった方が、Reactを始めみるためのチュートリアルです。 今回は、Reactを使ってFacebookのいいねボタンのようなコンポーネントを実装していきます。 > 今回作る「いいねボタン」のデモ今回作る「いいねボタン」のデモ 実際に押せます↓ > チュートリアルの目標チュートリアルの目標 Reactのコンポーネントを実装できるようになる Reactコンポーネントのイベントをハンドリングできるようになる Reactコンポーネントの状態(state)を実装できるようになる Reactの雰囲気をつかめる! > このチュートリアルについてこのチュートリアルについて なお、このチュートリアルは、下記のバージョンで動作確認しています。 npm 2.14.2 react 0.14 react-dom 0.14 w
このサイトについて Reactの日本語リファレンスです。 Reactの本家サイト(英文) の内容を翻訳して作成していますが、誤訳や誤記があると思いますのでその点についてはご了承ください。 もし、誤訳などの間違いを見つけましたら、 @tomof まで教えていただければ幸いです。 JUST THE UI 人々の多くはReactをMVCのVとして使用します。 Reactは他の技術スタックについて想定を行わないため、 既存プロジェクトの小規模の機能でこれを試すことは簡単です。 VIRTUAL DOM ReactはDOMを論理的に取り出し、シンプルなプログラミングモデルとより良いパフォーマンスを提供します。 また、ReactはNodeを使用するサーバー上でも描画可能であり、 React Nativeを使用したネイティブアプリも動かすことが可能です。 DATA FLOW Reactは一方向のReact
概要 ある開発中プロジェクトで、これまで JS のテストカバレッジを活用出来ていなかったため軽い気持ちでやっていきをしたら、 開発環境では設定した閾値を越えるのに CI 上ではパスしないためデプロイできないという状況が起こりました。 環境 開発マシン OS: maxOS 10.12.6 Node.js: 10.8.0 npm: 6.3.0 CI (Wercker) OS: Debian stretch-slim Node.js: 8.x npm: 6.x どちらも Jest のバージョンは 23.4.1 を利用しており、 設定も package.json に記述しているため共通のものを利用しています。 また、カバレッジに関する設定は閾値の設定しか行っていません。 Jest 実行時のコマンドは以下。
I'd like to test a gRPC service written in Go. The example I'm using is the Hello World server example from the grpc-go repo. The protobuf definition is as follows: syntax = "proto3"; package helloworld; // The greeting service definition. service Greeter { // Sends a greeting rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {} } // The request message containing the user's name. message HelloRequ
なお、上記パラメータはParameter Groupの内容を上書きしないので、明示的にParameter Groupでperformance_schemaに0を設定している場合には0のまま無効となります。performance_schemaが無効の状態の場合はPerformance Insightsが待機内容を判断できず待機内容を表示できません。 やってみる 通常の状態 以下の内容でRDSを起動します。 リージョン: 東京 DBエンジン: MySQL バージョン: 5.7.22 インスタンスクラス: db.m4.large Parameter Group: デフォルト状態の内容 [詳細設定] の設定の中でパフォーマンスインサイトという項目が増えています。ここでパフォーマンスインサイトの有効化を選択します。 あとは普通のRDSを起動します。 起動後にperformance_schemaのパラ
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 今回は、メインサービスで使っているDBを、RDS for MySQLからAmazon Auroraへ移行した話について書こうと思います。 Auroraの良さについては、一つ前のブログにまとめているので気になる方はこちらをご覧ください。 tech.connehito.com なぜAurora移行を行ったのか 可用性を担保しながら、コストメリットが享受できる RDS for MySQL時代は可用性を確保する為に、マスター、レプリカ全て MultiAZ構成で組んでいました。しかし、MultiAZだとアクティブ-スタンバイ構成なので、スタンバイ機はトラフィックを捌かず寝ている状態になります。 Auroraにすることで、マスター - レプリカ間のフェイルオーバーが可能になり、全てのRDSインスタンスをアクティブに運用することで、同じマスタ
I'm trying to get a record from a GSI and I'm stucked. API Schema: type DriverInfos { id: String! status: Int lastLat: Float lastLng: Float idDriver: String # GSI } type Query { getDriverInfosByDriver(idDriver: String): DriverInfos } Resolver : { "version" : "2017-02-28", "operation" : "Query", "index" : "idDriver-index", "query" : { ## Provide a query expression. ** "expression": "#idDriver = :id
4 後続は、デフォルトのまま次へ次へで、作成します。 作成する前に、下記のチェックをつけること AWS CloudFormation によってカスタム名のついた IAM リソースが作成される場合があることを承認します。 5 状況が CREATE COMPLETEになれば、ELBとEC2の1台の構築が完了です。 6 管理コンソールの下部の出力から、構築したELBとEC2の情報を確認できます。 ここで、キーがEC2InstanceEIPとELBDNSNameの値をメモしておきます。 7 メモしたEC2InstanceEIPを元に、構築したEC2にSSHでログインし、httpdをインストールして、起動します。 (テンプレートに組み込むこともできますが、ここでは手動で) AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09" Description: ELB and EC2
--- AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Description: 'Template for Kafka Broker' Parameters: KeyName: Description: Name of an existing EC2 KeyPair to enable SSH access to the instance Type: AWS::EC2::KeyPair::KeyName ConstraintDescription: must be the name of an existing EC2 KeyPair. Default: test-key InstanceType: Description: WebServer EC2 instance type Type: String Default: t2.micro AllowedV
Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS) にはアップデートされた EKS に最適化された Amazon Machine Image (AMI) と CloudFormation テンプレートがあり、AWS でお使いの Amazon EKS クラスターへのワーカーノードのプロビジョニングが容易にできるようになりました。 これまで、EKS クラスターに対するワーカーノードの起動に使うために EKS に最適化された AMI と CloudFormation テンプレートは、緊密にカップリングされていました。EKS に最適化された AMI は、EKS クラスターを適切にブートし、確認するために CloudFormation テンプレートからのユーザーデータを必要としましたが、そのため EKS クラスターに対するワーカーノードのプロビ
Firebase CLI コマンドを使用するか、関数のソースコードでランタイム オプションを設定することにより、関数をデプロイ、削除、変更できます。 関数をデプロイする 関数をデプロイするには、次の Firebase CLI コマンドを実行します。 firebase deploy --only functions デフォルトでは、Firebase によってソース内のすべての関数が同時にデプロイされます。プロジェクトに 6 つ以上の関数が含まれている場合は、特定の関数名で --only フラグを使用して、編集した関数のみをデプロイすることをおすすめします。このようにして特定の関数をデプロイすると、デプロイ プロセスが迅速化され、デプロイの割り当ての問題を回避できます。例: firebase deploy --only functions:addMessage,functions:makeUp
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Ansibleもくもく会(第5回) ネットワーク編 こんにちは。レッドハットでAnsibleのビジネス開発をしている中村@fideleruuthです。 2018年8月28日にレッドハット3階セミナールームにてもくもく会を実施いたしました。いつもの通り、備忘録までにもくもく会で利用しましたEtherpadを備忘までに残しておきたいと思います。 今回の参加者はリモートも含めて23名でした。当日急遽業務都合で来れなくなった方がまあまあいましたが、想定ないというか、しょうがないですね。来れなくなってしまった方は、次回よろしくお願いいたします。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに お久しぶりのエントリになります。 新卒でインフラエンジニアをしている小心者のひよこです。 このような職種に身をおいてはや5ヶ月というところで、 世の中を幅広く見渡してみると、どうやら世は大クラウド時代を嚆矢として、 様々なレイヤーでの自動化、KubenetesによるMonolithから Microservicesへの移行など大きな転換の潮流が生まれているようでした。 GoogleのSREの成功もその一つですかね。1 その流れの中、人生は得てしてめんどくさいという怠惰の海を漂流していた僕は、 その行く末に構成管理ツールというユー
「ghqを使ったローカルリポジトリの統一的・効率的な管理について」というエントリで書かれているように、 ghq.root と $GOPATH/src を一緒にする運用で長年やってきて、goimports が遅いことに少し困っていたのだが、以下でめちゃくちゃ快適になった。 .goimportsignore を使う goimports-update-ignore で自動生成をする 最新の dragon-imports を使う どれくらい快適になったかというと、エディタの保存時に goimports を気兼ねなく実行させられるようになったくらい。以下解説。 .goimportsignoreを使う 最近の goimports には $GOPATH/src/.goimportsignore という除外リスト機能がある。ここにインポート対象外にしたいディレクトリを $GOPATH/src 以下の相対パ
目的 Google Lighthouse PWAスコアで100点とる やったこと 対応前の把握 → PWA 56点 対応 対応後のチェック → PWA 100点 (宣伝) PWA対応したサイトの紹介 dokode 個人で作成している研究者向けイベント紹介サイトです! アプリ環境 Rails 5.2 Bootstrap 4 Heroku (Hobby plan) Postgresql 10.0 このアプリをPWA対応してゆきます 対応前の把握 Google Lighthouseでチェックします Progressive Web App は 56/100点 です。 対応 Google Lighthouseからの指摘 Does not respond with a 200 when offline. User will not be prompted to install the Web App.
RefineDetとは Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection ⇒ RefineDet (Shifeng Zhang, Longyin Wen, Xiao Bian, Zhen Lei, Stan Z. Li:2017/11/18) ソースはこちらから。 物体検出アルゴリズムのひとつで、SSDよりやや速度は劣るが、認識精度が高い。 Two-Step Cascaded Regressionという仕組みで、 より小さな物体に対しての認識が可能なようです。 ※以下の記事で日本語でも解説されているので、是非ご一読ください。 リアルタイム物体検出向けニューラルネット、SSD(Single Shot Multi Detector)及びその派生モデルの解説 その他のアルゴリズムと比べるとこんな感じ。 System VOC200
Dopamine is a research framework for fast prototyping of reinforcement learning algorithms. It aims to fill the need for a small, easily grokked codebase in which users can freely experiment with wild ideas (speculative research). Our design principles are: Easy experimentation: Make it easy for new users to run benchmark experiments. Flexible development: Make it easy for new users to try out res
word2vecや系列モデル等で学習した分散表現の埋め込みベクトル(word embeddings)は、単語の意味をベクトル空間上で表現することが可能です。最も有名な例では「King - Man + Woman = Queen」のように意味としての加算や減算がベクトル計算で類推可能なこともあり、ベクトル空間の解釈として低次元へ写像する形で分散表現の可視化が行われています。 可視化の際に用いられるツールとしては、TensorFlowのツールの一つであるTensorBoardが、豊富な機能とインタラクティブな操作性を備えていて一番使い勝手が良いと思います。ただ、TensorFlowと組み合わせた可視化は容易なのですが、他のツールやパッケージで作成したコードをそのまま読み込めないなど、かゆいところに手が届かないと感じる部分もあります。 そこで今回は、すでに学習された単語の分散表現を可視化するため
Googleは8月27日、強化学習研究のためのフレームワーク「Dopamine」をオープンソースで公開した。強化学習アルゴリズムのプロトタイプを高速に実装できるという。 強化学習は入力に対する「報酬」が最大になるような行動を学習によって決定する手法。人間の囲碁棋士に勝利したGoogle DeepMindの囲碁ソフトウェア「Alpha Go」などで採用されている機械学習手法の1つ。 Googleによると、強化学習の課題として既存の強化学習フレームワークは研究者が効果的にイテレーションするのに十分な柔軟性と安全性がなく、新しい研究の方向性を探ることが難しいという問題があるという。また、既存のフレームワークからの結果の再現も時間がかかるという。 Dopamineは機械学習ライブラリのTensorFlowを土台としたオープンソースの強化学習フレームワーク。ベンチマークテストを簡単に実行できる、新し
from keras.callbacks import Callback, LearningRateScheduler import numpy as np class LearningRateCallback(Callback): def __init__(self, lr_max, lr_min, lr_max_compression=5, t0=10, tmult=1, trigger_val_acc=0.0, show_lr=True): # Global learning rate max/min self.lr_max = lr_max self.lr_min = lr_min # Max learning rate compression self.lr_max_compression = lr_max_compression # Warm restarts params s
はじめに 本記事は、私が独学で学んだ事をまとめている記事です。 CNN については出来るだけわかりやすく噛み砕いて説明していきます。 詳細を知りたい場合は参考URLを貼っておきましたのでそちらをご覧ください。 想定読者 ・CNN をやってみたい人 ・CNN が何をしているかわからない人 上記にも書いてある通り独学のため、間違えている部分がございましたらご指摘のほどよろしくお願い致します。 CNN (Convolutional Neural Network)とは 主に画像や動画認識に広く使われているニューラルネットワークです。 通常のニューラルネットワークと異なる点は、畳み込み層とプーリング層がある点です。 畳み込み層 畳み込み層とは、特徴を抽出している層になります。 上記画像のように、黒い部分の特徴を残しながら縮小することができます。 このような解像度縮小を行っているのが畳み込み層です。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前回 https://qiita.com/mokoenator/items/4d106d682f1b4bc7d0e3 からの続き 途中経過 普通はグラフを書いて過学習や!!とか書くんですかね。 イメージの数とepochでどんなかんじなのか?見てみたくなった。 画像内の黄色がアウター、ピンクがトップス、青がフェイス、明るい緑がパンツ、くらい緑がバッグ いつもの ぱくたそ 350イメージ19epoch 1300イメージ11epoch 1300イメージ52epoch 1300イメージ81epoch イラスト屋1300イメージ81epoch
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Semantic-Segmentation Dataset SVGファイル変換</title> </head> <body onLoad="start()"> <h3>Semantic-Segmentation Dataset SVGファイル変換</h3> <p style="display:inline-block">[<a id="linkImage">Download Image</a>] </p> <p style="display:inline-block">[<a id="linkSeg">Download Segmentation</a>] </p> <input type="file" accept="image/svg+xml" onChange="
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前回では 機械学習における学習とは一言で言うと **「重みを訓練データから自動的に決定する」**ことです。 前回示した通り、ステップで示すと以下のようになります。 **ステップ①:ある重みからなるニューラルネットワークに訓練データ[入力]**を入力する。 ステップ②:ニューラルネットワークは順伝播を行い、演算結果を出力する。 ステップ③:出力したデータと教師データ(訓練データ[出力])を比較し、損失関数を計算する。 ステップ④:****損失関数を基に逆伝播を行い、勾配を計算する。 ステップ⑤:****勾配方向に重みを少しだけ更新する。
# generate toy data n_s = 1000 n_t = 1000 n_classes = 3 p_s = [0.4, 0.3, 0.3] p_t = [0.4, 0.3, 0.3] mu_s_1 = [0.0, 0.0] sig_s_1 = [0.2, 0.2] mu_s_2 = [0.0, 1.0] sig_s_2 = sig_s_1 mu_s_3 = [0.5, 0.5] sig_s_3 = sig_s_1 # pattern 1 # mu_t_1 = [2.0, 0.5] # sig_t_1 = sig_s_1 # mu_t_2 = [2.0, 1.5] # sig_t_2 = sig_s_1 # mu_t_3 = [2.5, 1.0] # sig_t_3 = sig_s_1 # pattern 2 # mu_t_1 = [0.5, 0.5] # sig_t_1 =
mitamaeとは Chefに比べ、よりシンプルかつ依存(chef server, cookbook, berkshelf, data_bags)が少なく実行できるItamaeというツールがあるんですが、mitamaeはmrubyを使うことでそこから更に依存(Rubyインタプリタ, RubyGems)を減らしシンプルにしたツールです。 歴史: https://k0kubun.hatenablog.com/entry/itamae-mruby https://k0kubun.hatenablog.com/entry/mitamae 何故mitamaeは便利なのか itamae sshを使うとサーバーに何も入ってない状態のまま気軽にサーバーをプロビジョニングできるため非常に便利なのですが、itamae ssh は各コマンドごとにssh越しの通信が発生してしまい非常に遅く不快なため、通の間ではo
# frozen_string_literal: true require_relative 'monza' class ReceiptCreateForm include ActiveModel::Model attr_accessor :raw_receipt, :platform, :transaction_uuid, :item, :data validates :raw_receipt, :platform, :transaction_uuid, presence: true def to_model Receipt.new(raw_receipt: raw_receipt, platform: platform, transaction_uuid: transaction_uuid, status: :captured) end def receipt_valid case p
前回の訂正 前回の記事で以下のように記述した。 $ rbenv exec hanami new sample-bookshelf --database=mysql このような実行をしたために、後々 config/environment.rb を修正する羽目になった。正しくは、以下のようにすれば良い。 $ rbenv exec hanami new sample-bookshelf --database=mysql2 ちゃんと --help に書いてあった。 $ rbenv exec hanami new --help Command: hanami new Usage: hanami new PROJECT Description: Generate a new Hanami project Arguments: PROJECT # REQUIRED The project name Op
At approximately 6:10 a.m., Central Daylight Time, on August 29, 2005, Hurricane Katrina, packing winds of 145 m.p.h., made landfall out of the Gulf of Mexico near Buras, Louisiana, and headed north towards the historic city of New Orleans, Louisiana, and the state of Mississippi. At 8:14 a.m., the New Orleans office of the National Weather Service issued a flood warning stating that the city’s In
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動画サイト「ユーチューブ」に自分の特技や芸の動画を投稿し、多くの視聴者を集めるユーチューバー。長内孝平氏(27)は表計算ソフト「エクセル」の使い方を解説する動画「おさとエクセル」で多くの視聴者を獲得するユーチューバーだ。勤めていた大手商社を7月末に退社し、ユーチューブを使った企業研修やビジネス系動画制作を手掛けるYouseful(ユースフル、青森県板柳町)を立ち上げた。「就職もユーチューバーも夢を実現する手段です」と言い切る元商社マンの自由な仕事スタイルに迫った。 エクセルの達人、外国人にも頼られる「明日の商談の資料でこんな感じのグラフを作りたいんだけど」 商社時代、長内さんは朝出社してエクセルに関する相談メールに応じるのが日課だった。マクロ(エクセル計算を自動化できるプログラム)の構築もできるエクセルの達人として社内で知れ渡っていた。 デスクには2つのモニター画面を置き、1つはマクロのコ
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