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2023年12月15日のブックマーク (5件)

  • VSCodeでMermaidを扱う為の便利な拡張機能あれこれ - Qiita

    はじめに Mermaid とは、コードベースでガントチャートやフロー図などの作図が可能となるJavaScriptのライブラリです。 2022年にGitHubやQiitaでもサポートされるようになり、Markdownの中に専用のコードを書くことで図の挿入が出来るようになりました。 Include diagrams in your Markdown files with MermaidMermaidの紹介】Qiitaでダイアグラム・チャートが簡単に書けるようになりました! 例えば、QiitaでMermaidを使ってガントチャートを書いてみると以下のようになります。 ※スケジュールは架空のものです コードを展開 ```mermaid gantt title ○○サービススケジュール dateFormat YYYY-MM-DD section マイルストーン 実装 : done, milest

    VSCodeでMermaidを扱う為の便利な拡張機能あれこれ - Qiita
  • mermaidチート表|ききよ

    あちこち調べまわるのに疲れたので自分用に作成します。 (7/10更新[途中上げ) mermaidとはmd(マークダウン)形式の時、図が描けるやつ(ざっくり) githubがこれに対応したので、readme.mdが画期的になったとかなんとか。 左に打ち込んだコードが右みたいな図になる mermaidの導入VScode拡張機能ですべて済む。 Markdown Preview Mermaid最低限これだけあればおk。 Markdown Preview Enhancedも加えるとGithubとかmermaid公式の色合いになるぞ。 書き方.mdに書くのが前提。 ```mermaid 【この間に書く】 ````(Shift+@)で上のように囲むとその間だけその言語対応になる。 場合から使い分けるmermaid いくつか種類があるので、使い分けに。 なお、 ```mermaid ```は省略する。

    mermaidチート表|ききよ
  • 要求定義とは?要件定義との違い、進め方のポイント

    要求定義はシステム開発の用語で登場しますが、要件定義と混同したり、中身を決めるときの方法や内容が違ったりして、さまざまな失敗やトラブルを引き起こします。 システム開発をベンダーに依頼する場合には、システム開発を依頼する担当者も要求定義や要件定義の違いを理解した上で、要求定義や要件定義を進めていく必要があります。 記事では、要求定義と要件定義の違いをわかりやすく解説した上で、要求定義の重要性や陥りやすい失敗事例、進め方のポイントについて解説していきます。 要求定義・要件定義の違いは? システム開発会社ごとやシステム開発に関わる企業担当者によって「要求定義」と「要件定義」の言葉の指す範囲や意味が異なる場合があります。しかし、両者の定義を不明瞭に開発を進めることは、後述するようにさまざまな問題を引き起こします。章では、要求定義と要件定義の違いについて、わかりやすく解説していきます。 要求定義

    要求定義とは?要件定義との違い、進め方のポイント
  • 一斉を風靡したブッダマシーンの終焉について | インド大好き!ティラキタブロ グ

    ■アンビエント音楽界隈で話題のマシンがあった。 もう、いつの話だったのか。 ちゃんと覚えている訳ではないのですが。 延々とお経が流れている怪しい機械があるらしい。 というネットの噂を耳にしたのは2010年頃だったでしょうか。 アンビエントミュージック界隈で有名なブライアン・イーノが気に入ったとかいう噂も独り歩きして、「よく解らないけど欲しい」マニアアイテムでしたっけ。それが今回の話のブッダマシーンです。 ■初めて発見したのはハノイだった 噂を耳にしたティラキタ買い付け班。 もちろん、アジアに買い付けに飛ぶ度にブッダマシンを探し歩いていました。 「延々と念仏が流れる付けるアジアの機械」 そんな面白いもの。 販売する、しないの前にまず自分たちが欲しかったんですよね。 ブッダマシンを初めて発見したのはベトナムのハノイだっかたと思います。ハノイの中心部には、細い道で区切られた36通りと呼ばれる旧市

    一斉を風靡したブッダマシーンの終焉について | インド大好き!ティラキタブロ グ
  • データアナリストコース | マナビDX

    未経験から働きながら6週間で、即戦力データアナリストを目指す講座です。 基礎知識の学習だけでなく、チームでの実践を含んむ演習を通じ実践形式でアウトプットを行い、データの分析や解析結果からビジネスに役立つインサイトを抽出し、課題解決を行えるレベルを目指します。 ◆開催月 4月、6月、8月、10月、12月、2月 ◆学習カリキュラム(すべてオンライン) SQL データサイエンティストマインド クリティカルシンキング データ理解 環境構築 データサイエンティスト体験 実戦のための代表的ライブラリ データの前処理 データの可視化 データ分析実践(計3回 オンライン開催) ※予習復習、課題提出、LIVEレッスン含む ◆監修者 佐藤 一誠 東京大学 大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 教授 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻にて博士課程を修了し博士号を取得、東京大学情報基盤センタ

    データアナリストコース | マナビDX