【Rails】入力データをテーブルに保存 - Qiita
アクションを作成 今回はテーブルに新しいレコードとして入力データを挿入する。 そのためコントローラにはnewアクションとcreateアクションが必要になる。 とりあえずビューを表示したいので、createアクションにおける保存処理についてはあとで追加する。 新しいレコードを作成するので、newアクションの中身は以下のように記述。 class UsersController < ApplicationController def index @users = User.all end def new @user = User.new end def create end end ビュー側の処理で変数@userにデータを格納するので、@userの定義をした。 form_forメソッドを用いたビュー サンプルとして会員登録画面を作成してみた。 formの使い方の詳細がわからない場合はこちらを参考
ZOZOTOWNシステムリプレイスの道のり/ ZOZOTOWN 更换云系统之道 - Speaker Deck
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IaaSをいじっている人が PaaSについて考えたこと / Should We Prepare Own PaaS?
OpenStackによる自社IaaSを構築・運用しているメンバーがOSSによる自社PaaSを準備するかどうか検討してみました
分かれたシステムをていねいにモノリスに集約する/Integrate decentralized systems to a monolith carefully
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、リプレイスもうまく進んではいませんでした。 そこでリプレイスよりも、分かれているシステムをひとつのモノリシックアプリケーションに集約することで、チームとしてよりワークすることをまずは目指しました。 一方で数多くのサービス機能を集約することは、そのモノリシックアプリケーションが急激に肥大化することも意味します。そこでモノリスにすることでの弊害をなるべく抑えつつ集約していく事例についてご紹介します。
SNS拡散で、売り上げは通常の4,000倍 「降谷ハンコ」ヒットの背景を仕掛け人に聞く | マネ会 by Ameba
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
Why We Procrastinate When We Have Long Deadlines
Summary. When people are faced with a deadline far in the future, they are more likely to think the assignment is difficult. This leads them to procrastinate, spend more money on completing the assignment, and even risk abandoning it completely. These patterns are important for managers and others setting deadlines to recognize, in large part because the author’s research reveals that people’s ten
Great People Are Overrated
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. “Someone who is exceptional in their role is […]
【研究者データ】山口成良 | 日本の研究.com
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。
【Unity】超簡単に貼れるデカールアセット Easy Decal - Qiita
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 -
【しずおかアプリ部】活動ログ 第53回 - Qiita
■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 〜SimpleAnimationを使ってみた〜」 ■活動内容（詳細） 【実演・プレゼン】 ・部員さんプレゼン： C#と時の部屋～メソッドとデバッグ編～ C#を使った開発について。 前回の内容を改めて解説。 VisualStudioの強力なデバッグ機能の使い方を解説。 参加したみんなも、ブレー
[Unity]僕のスタメンUnityアセット達 2019/01/22版 - Qiita
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]僕のスタメンUnityアセット達 2019/01/22版 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/75d44f3e55b35e2e870fa6db36291b7b05df97b1/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-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVW5pdHklNUQlRTUlODMlOTUlRTMlODElQUUlRTMlODIlQjklRTMlODIlQkYlRTMlODMlQTElRTMlODMlQjNVbml0eSVFMyU4MiVBMiVFMyU4MiVCQiVFMyU4MyU4MyVFMyU4MyU4OCVFOSU4MSU5NCVFMyU4MCU4MDIwMTklMkYwMSUyRjIyJUU3JTg5JTg4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00ZDJhNzc2MGUyODAyODA2N2UxYmE3M2IxNGFjOWY2OA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBTYXNlJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lZGM0ZDE2NmRhMjBmZWI3YTg4N2Y4M2NjYjBlY2MzNA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dcc575e2c59a5a9bf9287c5ff03ac38d6)
【Unity】Skyboxでレイマーチング - Qiita
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
Unityのシェーダの自由研究。SurfaceShader - Qiita
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
Xamarin.Forms: is possible to create a Button containing both a Text and and an icon fonts as Image?
Elixir勉強メモ - Qiita
※この記事は勉強メモです。 基本メモなので解説とかそんなんじゃないです。 【fukuoka.ex】学生エンジニアがElixirに興味を持ったきっかけと初心者にオススメの勉強法でRuby風味らしいとのことでしたので、やってみることにしました。 hackerrankで(結構難しいのでわからないときは普通にdiscussion見てますし、というか↑の記事に標準入力乗ってるじゃん)。 Solve Me First FP defmodule Solution do def run() do a = IO.gets "" b = IO.gets "" { a, _ } = Integer.parse a { b, _ } = Integer.parse b IO.puts a + b end end Solution.run IO.gets "" 関数が実行されると値の入力待ちが発生する。 この時、a
【ruby on rails】formにおいて、text_areaに入力した改行をそのまま表示する方法 - Qiita
【ruby on rails】formにおいて、text_areaに入力した改行をそのまま表示する方法Rails text_areaで入力された文章を みたいな感じで表示されたら、改行が表現されなかったので、調べました。 どうやらsimple_formatなるメソッドを使えばいいようなので <%= simple_format(@user.comment) %> に変更。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationWhat you can do with signing up
Rubyでreturnを使って条件分岐をシンプルに書く方法 - Qiita
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 returnを使って書いたのが以下。R
Ruby: mallocでマルチスレッドプログラムのメモリが倍増する理由（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
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
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
How do I find the Go module source cache?
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?
Go1.11からnet/http/httptestのResponseRecorder.HeaderMapがdepricatedになったので、Response.Headerを使ったほうがいい - Qiita
Go1.11からnet/http/httptestのResponseRecorder.HeaderMapがdepricatedになったので、Response.Headerを使ったほうがいいGo Go1.11からnet/http/httptestのResponseRecorder.HeaderMapがdepricatedになってるので、Response.Headerを使っていきましょう。 net/http/httptest ResponseRecorder.HeaderMap httpリクエストのハンドラーのテストなどで、レスポンスのHeaderの値を取得する際などに使っていたものです。 // HeaderMap contains the headers explicitly set by the Handler. // It is an internal detail. // // Dep
slack slash custom command + google calendar api + aws lambda/apigateway + golang(1) - Qiita
slack slash custom command + google calendar api + aws lambda/apigateway + golang(1)GoAWSGoogleCalendarserverless 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ﾊﾞﾚ
Go のデバッガ - Qiita
デバッグに必要なコンパイルオプション ここでは、dlv exec によってバイナリをデバッグする方法を紹介しています。もしも dlv debug を使うと自動的にビルドされるためこのコンパイルオプションは不要です。 -gcflags '[pattern=]arg list': go tool compile に渡すオプション。 デフォルトではコマンドラインで指定したパッケージだけ有効になる。全てのパッケージで有効にするには、gcflags=all='-N -l' のようにする。 -N: 最適化無効 -l: インライン化無効 参考 Compile packages and dependencies Package lists and patterns Command compile コンソールでデバッグ dlv exec 実行ファイル で起動する。元のプログラムにオプションを渡すには --
glogでDebug用ログ出力の関数を作るときの注意点 - Qiita
結論 以下のように、DEBUG環境変数が設定されているときに、ログ出力するような関数を定義した場合は、glog.XxxDepth(例ではglog.InfoDepth)を使いましょう。 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") //
goapp testを5倍速くらいにするaetest.NewInstanceのキャッシュ化
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
CLI作成用パッケージ「urfave/cli」を用いた際に設定ファイルを用いてオプションの初期値をカスタマイズする - Qiita
解決策 「urfave/cli」のREADMEにも書いてあるが、「urfave/cli/altsrc」を用いるとできる。 しかし、READMEに書いてあるサンプルコードは、オプションによって設定ファイルを指定して動作するものになっていたので、今回のように最初から設定ファイルが決まっている場合向けではなかった。 また、サンプルコードをそのままコピペして実行してみても、型の不一致で実行できなかった... それらの解決方法を説明する前に、先に解決した際のコードを載せておく。 package main import ( "fmt" "log" "os" "gopkg.in/urfave/cli.v1" // "github.com/urfave/cli"ではうまくいかない "github.com/urfave/cli/altsrc" // 設定ファイルを用いるためのパッケージ ) func mai
Rails: Active Record 5.2のメモリ肥大化を探る（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
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
MySQLのメモリ構成まとめ - おもしろwebサービス開発日記
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
Laravel Homesteadで、CLI実行時phpデフォルトバージョン変更 - Qiita
[ErrorException] count(): Parameter must be an array or an object that implements Countable というエラーが発生した。 artisan コマンドに -v オプションつけて叩いたところ、Illuminate/Database/Eloquent/Builder.phpでエラーが起きてるよ、と言っている。該当箇所は下記。 /** * Apply the given scope on the current builder instance. * * @param callable $scope * @param array $parameters * @return mixed */ protected function callScope(callable $scope, $parameters = []
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」 - Qiita
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
How do I sort an array?
Why cannot I not sort an array as expected? fn main() { let mut a = [1,3,2]; let s = a.sort(); println!("{:?}", s); }
CodeWich - TypeScript対応、サーバレスなHTMLプレイグラウンド MOONGIFT
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/#
赤祖父 (赤ソファ) on Twitter: "#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"
#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
プロのイラストレーターがiPadだけで1年間絵の仕事をしてわかった事 | Nomad Life
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。
Man sues over Google’s “Location History” fiasco, case could affect millions
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
【Vue】親子間での双方向バインディング - Qiita
親ページでわたした form が、子ページに props の value という名前で入ってくるようになるので、子ページでも {{value.user_name}} とデータが使えるようになる。 value という名前じゃ気持ち悪い、というのであれば上記のように model ディレクティブで名前を変更することが可能。 注意点 子コンポーネントのディレクティブで event='input' となっているように、フォームデータのバインディングはinput時のみ実行される。 なので、手入力なら問題ないがボタンを押すことでデータ入るような場合は検知してくれない。 そのため、 v-model のみでフォームデータの入力内容を親に渡すと場合によってはinput以外での入力データについては取りこぼしがでてしまうこともある。 なので、念のため最後に emit で親ページへデータを渡すようにしたほうがよい。
Macでオレオレ証明書＋ webpack-dev-server - Qiita
2018/8/29 Sierra で確認済み。 今回はアプリの webView などで呼ばれる事を想定して、Macのネットワーク名で証明書を作成します。 Macのネットワーク名取得 [システム環境設定]→[共有]で出てくる、以下の画面でMacのネットワーク名を確認します。 pemファイル作成 プロジェクト以下の適当なフォルダに移動して下記を実行。今回は public/ca というフォルダで実行しています。 cd public mkdir ca & cd ca openssl req -days 365 -new -nodes -newkey rsa:4096 -x509 -keyout cert.pem -out cert.pem 国など聞かれますが、大事なのは Common Name です。先程メモしたMacのネットワーク名を入力します。 これで cert.pem が出来ました。これで一
@babel/pluginのloose/specモードについてまとめ - Qiita
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れでいい」という需要もあります。そういうのに対応するのがlooseモードです。 逆に、「厳密な動作のほうが需要が少ない」と判断された場合には、specで厳密な動作に切り替える、という仕組みのものもあります。 Object.definePropertyと代入の
Node.jsでローカルホストサーバーをたてる - Qiita
const http = require("http"); const server = http.createServer(); server.on("request", function(req, res){ res.writeHead(200, {"Content-Type": "text/plain"}); res.write("hello"); res.write("world"); res.end(); }); server.listen(8080); httpモジュールをインポートし、サーバーを作成する。 server.onでサーバーの設定をする。 server.listen(8080)でサーバーを起動する。 コード2 このコードは、HTMLを表示できる。 ここでは、以下のようなディレクトリ構成にする。 const fs = require("fs"); const http
【35歳プログラミング未経験者】が暗号通貨エンジニアに転職するためにしたこと
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。この記事を書いた理由は、同じ様に悪戦苦闘している方々の参考になればと思ったからです。転職にあたり、多くの方から多大なる恩恵を受けて来ました。その恩に少しでも報いたいと思い、僭越ではありますがこの様な記事を書かせて頂きました。 この記事の対象者 プログラミング
ブラウザのJavaScriptでShiftJISのcsvを作ってダウンロードさせる - Qiita
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
cloud9 (node)でvue.jsの環境構築を行った際のメモ - Qiita
vue-cliのインストール $ npm i -g vue-cli $ vue init webpack アプリ名 ([webpackの部分は他にも指定できる](https://qiita.com/h_plum/items/86b8a6a86ac0fea8a4d1)） $ cd アプリ名 $ npm run dev リンクがコンソールにでるのでアクセスする。 別タブでアクセスすると、警告ページが表示された。 調べたら何パターンか対処法があったのでメモ。 (最終的に警告のボタンを押したらなおったような気もする...) [対処法１] 以下でセットアップした場合。 $ vue init webpack アプリ名 次のファイルがあるかと思うので修正する /build/webpack.dev.conf.js 修正方法 https://terraria64.hatenablog.com/entry/2
AWS Systems Manager から直接 AWS API をたたけるようになりました！ | DevelopersIO
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
決定木による分類基準を集計する - Qiita
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
Jerome H. Friedman の情報ゲイン - Qiita
Friedman の MSE scikit-learn において、回帰木 (Regression Tree) の criterion （Impurity の規準）に指定できるものの中に、friedman_mse というものがある。 cf. sklearn.tree.DecisionTreeRegressor MSE は Mean Squared Error （二乗平均誤差）のことと思われ、ここでは分散 (Variance) のことを指すようである。Friedman はアメリカの統計学者。 ではこの friedman_mse は通常の MSE すなわち分散とは何が異なるのだろうか。以下の PDF 資料の 14 ページ目、式 (35) に言及がある。 http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf 結論から言
scala.collection.breakOut vs views
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?
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
Azure VM上にIIS + PHP環境をPowerShellで構築する - Qiita
Azure Web Appだと簡単に作れるIIS + PHPの環境を、IaaSで実現しようとするとどれくらい手間かを把握したくて構築してみました。 なるべくCLIで実行したくて、IIS Managerの操作以外はPower Shellで構築しています。
phpとcomposerとlaravelが使えるようになるbat - Qiita
> man wget 名前 Invoke-WebRequest 構文 Invoke-WebRequest [-Uri] <uri> [<CommonParameters>] エイリアス iwr wget curl 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
SpringBoot+DockerでAPIを作る方法を０から書いてみる - Qiita
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/
OpenPose1.3.0をDocker上で動かす - Qiita
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
Dockerを本番環境で運用する際に気をつけていることはこれ - Qiita
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
rabbit-mq deployment with kubernetes
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
Flux react現状確認会
2. 前提となる適用先 • 管理画面的なWebアプリケーションのリニューアル …だったもの（仮） • REST APIを前提としたSingle Page Applicationもどき （※すべてが1ページではないけど） • 機能・画面が多い • 複雑化することがほぼ確実 3. Viewへの要求事項 • 統一されたスタイルでUIとなるHTMLを生成できる • なるべく簡単に書けること（含セキュリティリスク回避） （生DOM・jQueryはあり得ない） • 業界におけるパラダイムが過渡期のため、 巨大フレームワークに乗っかりたくは無い （交換可能な部品の組み合わせでプレーンに） • 困ってもなんとか出来るための緊急ハッチも必要
Reactの単純なサンプルでFluxの実装を解説
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
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30分間React入門「いいねボタン」作成チュートリアル
「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
React 0.13 日本語リファレンス | js STUDIO
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
Mac と Debian stretch とで Jest の coverage 結果が違った話 - Qiita
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。 閾値を設定したままデプロイ出来るようになりました。 開発環境、CI環境のカバレッジが一致する
Testing a gRPC service
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
RDS for MySQLでもPerformance Insightsで性能確認が可能になりました | DevelopersIO
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
RDS for MySQLからAuroraへの移行 〜Auroraリードレプリカを利用した低コスト移行方式〜 - コネヒト開発者ブログ
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
海に転落の男性 泳ぎ着いた無人島で１日半後に救助 | NHKニュース
福岡市の博多湾で、27日、博多港と志賀島を結ぶ市営渡船から誤って海に転落した男性が無人島に自力で泳ぎ着き、29日、海上保安庁に救助されました。 男性はその後、近くにある無人島の端島に自力で泳いで上陸し、救助を待ち続けたということです。 そして、29日朝６時半ごろ、男性が、端島にある灯台付近で手を振っているのを、近くを通りかかった遊漁船の船長が発見し、通報を受けた海上保安庁の巡視艇などが１時間後に男性を救助しました。 海上保安部によりますと、男性は島に泳ぎ着いた時には体力を消耗していて、大きな声で助けを求めることもできず、28日は横になって休養していたということですが、けがはなく、29日朝、救助された後、帰宅したということです。 海上保安部は男性が海中に転落した詳しいいきさつなどについて調べることにしています。 男性は27日の午後８時に博多港を出て、８時半に志賀島に到着する渡船に乗りました。
AppSync query on Global Secondary Index
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
CloudFormationを使ってELBとEC2�(１台)を構築する - Qiita
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
CloudFormationでEC2を立ち上げる - Qiita
Cloud Formationとは コマンドで立ち上げることができる。 yml(例えば、instance.yml(以下参照))に設定を書く(ymlの書き方については以下で詳しく) aws cloudformation create-stack --template-body file://instance.yml --stack-name instance --parameters ParameterKey=InstanceType,ParameterValue=t2.micro --- AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Description: 'Template for Kafka Broker' Parameters: KeyName: Description: Name of an existing EC2 KeyPair to enab
新らたに Amazon EKS に最適化された AMI と CloudFormation テンプレートでワーカーノードプロビジョニング
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
関数のデプロイとランタイム オプションを管理する | Firebase
フィードバックを送信 関数を管理する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 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 CLI はソース内のすべての関数を同時にデプロイします。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。次に例
[備忘録] Ansibleもくもく会 （第5回）ネットワーク編 で使ったEtherpad #ansiblejp - Qiita
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。 ネットワーク編ということで、Linklightというコンテンツを使って環境を触ってもらいました（Linklight Workshop日本語）。もしもこの環境を使ってもくもく会を実施したい、場所を貸してくれるという方がいらっしゃたら是非お声がけください。 しつ
![[備忘録] Ansibleもくもく会 （第5回）ネットワーク編 で使ったEtherpad #ansiblejp - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6c224c562a71b24b0e655ea0055878f763efa852/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-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBmaWRlbGVydXV0aCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NjBkMWY5NGFkNjc0NWNkMGRlMmNjNDEwOTNlOTljMTY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Os44OD44OJ44OP44OD44OI5qCq5byP5Lya56S-%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D50dfbf14e9ce9b3efbeb3c931bbe1f60)
新人が学ぶAnsibleもくもく会 ネットワーク編 報告会 - Qiita
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トピアを見つけ出し、Ansibleもくもく会に参加することなりました。（完）2 閑話休題、本日は2018年8月28日に開催されたAnsibleもくもく会 （第5回）ネットワーク編の ブログ報告という形で記事を書かせていただきたいと思います。 今回は、技術的な
ghqを使っていても(使っていなくても)goimportsを爆速にする | おそらくはそれさえも平凡な日々
「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
[Rails] Lighthouseで PWAスコア100点をとるためにやったこと - Qiita
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. Does not redirect HTTP traffic to HTTPS
![[Rails] Lighthouseで PWAスコア100点をとるためにやったこと - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/20019780b82b5b129cf7b6ac7cb091d8c5b5c335/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-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUmFpbHMlNUQlMjBMaWdodGhvdXNlJUUzJTgxJUE3JTIwUFdBJUUzJTgyJUI5JUUzJTgyJUIzJUUzJTgyJUEyMTAwJUU3JTgyJUI5JUUzJTgyJTkyJUUzJTgxJUE4JUUzJTgyJThCJUUzJTgxJTlGJUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUFCJUUzJTgyJTg0JUUzJTgxJUEzJUUzJTgxJTlGJUUzJTgxJTkzJUUzJTgxJUE4JTIwJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1mOTIyYzc0OTNhMGE0MzJkNGU5OTc5ODQyM2U0MzAxNA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBqdW5hcmEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTFlZmQ5MTA0NWU0NTEyYWZhOTI1ZGE2Zjg1NGRjNTlk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-44OT44Or44OH44Kj44OD44OI%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D07e7c3fa70375f51f74961aee021fe6a)
Docker版のRefineDetで物体検出してみる - Qiita
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
学習済み分散表現をTensorBoardで可視化する (gensim/PyTorch/tensorboardX)
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、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」を公開 | OSDN Magazine
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
「SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts」をちょっと改良してKerasで実装した - Qiita
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
今更 Keras で CNN - Qiita
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。
物体検出（ssd）で顔のきりとりを自動化したい。２ - Qiita
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 拳がhat! 学習曲線 lossの曲線。赤色が検証の線、赤色が学習の線。 ちょうど4日かかって120epochおわりました。学習につかった画像数は1300です。 80epochで過学習してる NNだと0になるように目指すんですけど、SSDはどえらいでかい。
DeepLab学習用画像の要件 - Qiita
概要 DeepLabで独自のモデルを学習させようとする場合に必要な学習用画像の要件をまとめる。 当記事では学習結果に影響を及ぼす画像の質やラベルマスクの精度までは言及しない。 前提 当記事では、DeepLabv3+においてPASCAL VOC 2012のデータセットに準じた画像セットを用意し、deeplab/datasets/build_voc2012_data.py でTFRecordに変換して学習に供する方針の下での解説をおこなっている。 必要な画像の種類 1つのシーンについて2種類の画像を用意する。 元画像 ラベル画像 …元画像の中の識別したい領域を既定の色で塗りつぶした画像 この2種類を1セットとして、複数セットの画像を用意してデータセットを構成する。 ※動作確認だけなら10セットもあれば用は足りる 元画像: ラベル画像(モノクロ):よく見るとナンバープレートと車体は別の色(=別領
第3回：ニューラルネットワーク概要② - Qiita
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。 ①～⑤を繰り返す 繰り返した結果、訓練データの入力と出力の関係をうまく説明できる重みをもつニューラルネットワークが構築される。 さあ、それではステップごとにどのような仕組みになっているのか見ていきましょう。 前回の専門用語たちの説明も登場します。 ステップ① まずはステップ①から見てみまし
Adversarial Residual Transform Network (ARTN) の実装に関するメモ（２） - Qiita
# 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 = sig_s_1
サーバーのプロビジョニングをmitamae + hochoでやる方法 - Qiita
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
デザインパターンの話をしよっか ( FormObject & Value Object 編 ) - Qiita
Issue 検証時のデータにiOS, Android, Web(CreditCard)でレシートデータの形式も違う 検証する内容も違う。 保存したい内容も違う。（Creditの場合、アプリとは少し違うレシート内容になる） Sample code 変更前のコードは以下の通り。 自分で書きましたが、単一classに責務がつまりすぎて自分でレビューしたら却下したくなる内容ですね。 # 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,
Hanami の DB 設定 - Qiita
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
Today in History - August 29
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
自由民主党宏池会による提言申入れ-平成30年8月29日 | 政府広報オンライン
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福井県あわら市長等による表敬-平成30年8月29日 | 政府広報オンライン
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アジア海上保安実務者等による表敬-平成30年8月29日｜政府インターネットテレビ
〒100-8968 東京都千代田区永田町1-6-1 TEL.03-5253-2111（代表） 内閣府大臣官房政府広報室
安全保障と防衛力に関する懇談会-平成30年8月29日 | 政府広報オンライン
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“エアコンでせきが止まらない” 猛暑で症状訴える人増える | NHKニュース
この夏は厳しい暑さが続いていますがエアコンが効いた部屋などにいると、せきが止まらないという症状を訴える人が増えています。 クリニックの医師によりますと、かぜとは異なり、２週間以上せきがとまらなくなる、いわゆる「エアコンせき」という症状で、エアコンの冷たい空気が気道を刺激してせきが出やすくなるほか、エアコン内部のカビやほこりが引き金になることもあるということです。 処置をしないでいると、激しいせきで眠れなくなったり、ろっ骨を折ったりするほか、悪化させれば気管支ぜんそくになることもあるため、早めに医療機関で受診するよう呼びかけています。 また、自宅でできる対処としては、エアコンを定期的に掃除することや、内部のカビの繁殖を防ぐため、外出の際などにタイマー設定をしたうえで、15分程度送風モードで運転しエアコン本体を乾燥させること、また、寒暖差が激しいと気道を刺激してせきが出やすくなるため、エアコン
エクセル達人ユーチューバー 世の残業減らす使命感｜出世ナビ｜NIKKEI STYLE
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
ZOZOTOWNシステムリプレイスの道のり/ ZOZOTOWN 更换云系统之道 - Speaker Deck
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39 years ago, a KGB defector chillingly predicted modern America
researchmap
NII-Electronic Library Service Nagasaki International University 『長崎国際 大学 論叢』第4巻 2004年1 月 83頁〜86頁 公共空 間の 彫刻をめぐって ―《平和祈念像》の問いかけるもの― 小坂智子
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