NSAでも破れないが、覚えやすいパスフレーズ | スラド セキュリティ
いくら推測が難しいと思われるパスフレーズを考えても、1秒間に1兆回の試行が可能なコンピューターを使われれば簡単に破られてしまう。The Interceptでは、比較的容易に覚えられ、推測の困難なパスフレーズを生成する「Diceware」という方法をMicah Lee氏が紹介している(The Interceptの記事、 本家/.)。 ランダムなパスフレーズを考える場合にも、関連する単語を組み合わせてしまったり、文法に従った語順に並べてしまったりと、人間はどうしてもパターンから逃れることはできないのだという。歌詞や名言、慣用句などを元にした場合、大文字小文字を取り混ぜたり、記号を挟んだりしてもランダムなパスフレーズよりも弱くなる。既存の単語を使わずに、完全にランダムな文字と記号を組み合わせてしまうと覚えるのが難しくなってしまう。 Dicewareでは7,776個の英単語によるリスト(PDF)を
コードを特に良いものとするのは何？ | スラド デベロッパー
何がソースコードを特に「良い」ものとするのかについて開発者が話すとき、一握りの特徴が繰り返し言及される傾向がある(動作する、読みやすい、テストできる)。皆さんなら何をリストに加えるだろうか。 元記事のITworldでは良質なコードの特徴として、以下の8つを挙げている。 正しく動作すること 読みやすいこと テストできること メンテナンスしやすいこと きれいに整形されていること 変更しやすいこと シンプルであること 効率が良いこと
固有値問題 - おっぱいそん！
Pythonで固有値問題を解く方法についてメモしておく。 メジャーな方法として、以下の3つがある numpy.linalgの関数を使う。 scipy.linalgの関数を使う。 scipy.sparse.linalgの関数を使う。 numpy.linalgとscipy.linalgには以下の4つの関数がある。 eig：一般の行列の固有値・固有ベクトルを求める。 eigh：エルミート（or 実対称）行列の固有値・固有ベクトルを求める。 eigvals：一般の行列の固有値のみを求める。 eigvalsh：エルミート（or 実対称）行列の固有値のみを求める。 関数名のhはHermitianの略。Scipyだと一般化固有値問題*1もオプションで出来る。 ちなみに、scipy.linalgはnumpy.linalgに含まれる関数はすべて含んでいて、さらに追加で他の関数も含んでいる。また、scipy.
ネストされたJSONデータをFluentdでGoogle BigQueryに投入してクエリを実行する
ネストされたJSONデータ（https://cloud.google.com/bigquery/docs/personsData.json）を、fluentdを使ってGoogle BigQueryに投入します。 BigQueryは、こういった構造化されたデータに対応する WITHIN、FLATTEN といったSQL関数が準備されています。 これらを利用したSQLクエリを構築してデータを取り出してみます。 プロジェクトを作成 https://console.developers.google.com/project Google Developers Consoleを開き、プロジェクトを作成して、『プロジェクト ID』『メールアドレス』をメモしておいてください。 また、P12キーファイルを保存しておいてください。 認証で必要になります。 サーバ AMI: CentOS 6 (x86_64)
BayesPy – Bayesian Python — BayesPy v0+untagged.1.g95fdd91 Documentation
©2011-2017, Jaakko Luttinen and contributors. | Powered by Sphinx 7.1.2 & Alabaster 0.7.13 | Page source
Python 科学技術関連のパッケージが数百件、リストアップされているレポジトリ・ウェブページがある - Qiita
TriFields トライフィールズ 「Python 科学技術関連のパッケージ一覧」 上記 ウェブサイトに、科学技術領域 関連のPythonパッケージ が数百件の規模でリストアップされています。 （ 以下、一例 ) runHiC (2015-02-28) A easy-to-use Hi-C processing software based on hiclib hiclibに基づいて簡単に使用できるハイC処理ソフトウェア msmbuilder (2015-02-28) MSMBuilder: Statistical models for Biomolecular Dynamics MSMBuilder：生体分子動力学のための統計モデル scikit-xray (2015-02-28) Data analysis tools for X-ray science X線科学のためのデータ分析ツ
みんなのPython Webアプリ編 - Pythonでテンプレートエンジンを作る | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 標準モジュールに内蔵されているTemplateクラスだけでは、高度なWebアプリケーションを作るには機能不足である、ということはよく分かっていただけたと思います。既存のテンプレートエンジンは、単純な文字列置換だけでなく、より高度な機能を装備しています。 ここでは、少し趣向を変えて、先ほど使ったTemplateクラスよりも高機能なテンプレートエンジンを作ってみましょう。ただし、あまり機能は欲張らず、置換機能と条件分岐、ループの機能だけを実装することにします。シンプルな機能を持ったテンプレートエンジンを作ることによって、テンプレートエンジン自体
Jupyterがすごい勢いでやってくるからお前ら備えとけ（IPython Notebook + R） - Qiita
今までIPython Notebook上でRを動かそうとするとrpy2やらをごにょごにょやるとかいう方法がありましたが、いちいち%%を打ったりといろいろ不便でした。 が、先月末（2015/02/27）のIPython 3.0のリリースでIPython Notebookが大きく変わり、（まだ開発版ですが）Rとの連携もかなり楽になりました！というか今後はRだけでなく、Juliaや他の言語もカバーする方向に進むそうで、特定の言語に依存しない部分をJupyterという別プロジェクトでやっていくそうです。 代表的な言語のJupyterカーネルとしては以下のようなものが存在する模様。 Python (https://github.com/ipython/ipython) Julia (https://github.com/JuliaLang/IJulia.jl) R (https://github.c
Python/NumPy：合計・平均・分散・標準偏差を計算
NumPyで合計・平均・分散・標準偏差を計算するプログラムです。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def main(): data = np.array([31,30,27,25,29,34,32,31,30,29]) # データ(気温) sum = np.sum(data) # 合計を計算 ave = np.average(data) # 平均を計算 var = np.var(data) # 分散を計算 std = np.std(data) # 標準偏差を計算 # 結果を表示 print(u"気温："+str(data)) print(u"合計："+str(sum)) print(u"平均："+str(ave)) print(u"分散："+str(var)) print(u"標準偏差："+str(std)) if __name__ =
mccabe
View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery Meta License: MIT License (Expat license) Author: Tarek Ziade Maintainer: Ian Stapleton Cordasco Tags flake8, mccabe Requires: Python >=3.6 Ned’s script to check McCabe complexity. This module provides a plugin for flake8, the Python code checker. Installation You can install, upgrade, or uninstall
Python の Lint (文法チェッカ) まとめ - flake8 + hacking を使う - - Qiita
結論を先に これから紹介する中で hacking が一番厳しい条件でチェックしてくれる。 hacking を使おう。私は使っている。 さらに禁欲的にするために、 flake8-import-order と flake8-pep257 も使おう。 直すのが大変そうな時も pyformat や isort など補助してくれそうなツールがある。 2015-08-11 追記 (既に修正済み): PEP 257 周りの説明で事実の誤認があった。 hacking だけでは PEP 257 のチェックはしないようだ。 flake8-pep257 をインストールすることでチェックできる。 エディタの補助 可能な限りはやく気がつくため、エディタのプラグイン等で自動チェックできるなら、した方がいい。 以下は代表的なエディタでの flake8 でチェックするプラグイン。 これらの機能を取り込んだ IDE 化する
Jupyter Notebook Viewer
Introduction¶機械学習とは、その名の通り「機械」を「学習」させることで、あるデータに対して予測を行えるようにすることです。 機械とは、具体的には数理・統計的なモデルになります。 学習とは、そのモデルのパラメータを、実際のデータに沿うよう調整することです。 学習の方法は大きく分けて2つあります。 教師有り学習(Supervised learning): データと、そこから予測されるべき値(正解)を与えることで学習させます。 分類(Classification): データがいくつかのカテゴリに分類できるとき、そのカテゴリを予測させます(例：手書きの数字が0～9の何れかであるか判別するなど) 回帰(Regression): データから予測される連続的な値を予測します(例：年齢と体重から慎重を予測するなど)。 教師なし学習(Unsupervised learning): データを与える
PyLadies Tokyo #3: ゼロからはじめたPyData
PyLadies Tokyo meetup #6 「Python + Data = PyData �! PyLadies Tokyo データ祭！」 (http://pyladies-tokyo.connpass.com/event/15114/) の発表で用いた資料です。
弊社もGitHubで就業規則を公開しました。 - トランスリミット創業記.author = 高場大樹
株式会社トランスリミット 社内規程 https://github.com/Translimit/company-regulation 順調に従業員が増えてきて、そろそろ労基署へ就業規則を提出する必要があるということで、改めてちゃんとした就業規則を作りました。そして、その就業規則をGitHubで公開することにしました。 これまでは、ネットに落ちている適当なテンプレートを組み合わせて小1時間程度で作成したもので、お世辞にもちゃんとしたものではありませんでした。従業員が10名未満であれば、就業規則を労基署へ提出する義務が発生しないため、このように就業規則が甘かったり、そもそも就業規則なんてものは存在しないスタートアップもあるのではないでしょうか。 今回、弊社は初めて就業規則を労基署へ提出することになりますが、このような状態で中途半端な就業規則のままだと、従業員はおかしな条件で働かされるリスクを負
メディアアート系で重要な数式・概念 & p5.jsで遊ぶ - Qiita
高校数学がボロボロでも大丈夫です。（ もともと個人的にインプットし貯めていたものですが、書きなおして公開します。 地味ですが、派手な動きはこの地味な数式・概念がベースになってきます。 また、メディアアートとは言ったものの、ゲーム制作などにも役立つでしょう。 「ラジアンとは？」「サイン波を描く」「円軌道を描く」「弾幕（2点間の距離系&角度系）」「多角形を描く」「フラクタル」といったテーマです。 また、そのプレイグラウンドとしてp5.js（Processingのjs版）をご紹介します。2014年にリリースされたものでまだマイナーですがCodePenのような海外サイトでは人気が出つつあります。またProcessing公式プロジェクトなので安心感もありますね。ちなみに、Processing.jsとは別プロジェクトです。 ラジアンとは？ ・ラジアンは単位 角度についてのもう一つの単位です。 角度とラ
ERRORログが多すぎるWebアプリに出会ったら - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のDevOpsネタ担当（最近は運用寄り）のM. Y.です。 最近仕事で、あるWebアプリのログファイルを解析する機会がありました。そのログファイルはERRORレベルのエラーログが非常に多く、それらのERRORログから実際に注意しなければならないログを発見する、というのがそのときの目的でした。 アプリを作り始めたときはログ形式に注意を払っていたのに、そのアプリが歴史を重ねるうちにルールが曖昧になったり、開発者が変わってルールが失伝しまうというのは良くあることだと思います。逆に、大したことないアプリだと思って適当なログ形式にして作ったら、思った以上に長年使われて後悔するというパターンもありますよね。私も、そういう経験が何度かあります。 そこで今回は、ありがちな事例を描画して、そういうWebアプリに出会ってしまったときの対処方法について考えてみます。また、後半ではログ解析の分
元某エヴァンジェリストが
見るReactNative
http://gunosy-frontend.connpass.com/event/12636/ でのLT ブログに書く前にちょっと話してみた
コンパイラーを負かす
roguelazer's website: beating the compiler なかなか面白かったので翻訳して紹介する。 たとえば、97%の場合において、僅かな効率など忘れるべきである。。早すぎる最適化は諸悪の根源である。とはいえ、残りの重要な3%の機会を逃すべからず。 -- Donald Knuth 計測せよ。計測するまで速度の最適化を施してはならぬ。たとえ計測したにせよ、一部のコードが残りを圧倒するまではまだ最適化してはならぬ。 Rob Pike 最新のWebサービスを主体とした技術の業界に長年浸かった我々は、パフォーマンスの問題を忘れがちである。SQLAlchemy ORMの中で行うリクエスト一つが8,9秒かかる中で、関数呼び出しひとつを3ミリ秒最適化したところで何になるというのか。とはいえ、時にはそのような最適化スキルを養っておくのもいいことだ。今回は、ある簡単な課題を最適化
「NHKだけ映らないアンテナ」 筑波大視覚メディア研究室が開発
「NHKだけ映らないアンテナ」を筑波大学視覚メディア研究室が開発し、4月25～26日に「ニコニコ超会議」（幕張メッセ）内で開催されれる「ニコニコ学会β」の企画に応募した。 アンテナは「共振型ノッチフィルタ」を使い、NHK Eテレの26ch（中心周波数551MHz）とNHK総合の27ch（中心周波数557MHz）の中間より少し高い周波数にピークがあるノッチフィルタを作成したところ、高確率にNHKの2放送を同時に遮断できたという。 NHKは地上デジタル放送の特許を多数保有しており、「知財権の制約からNHKが映らない地デジ対応テレビを国内で販売することはできない」。だがアンテナは古い技術の組み合わせで実現可能だとしている。 放送法は「（日本放送）協会の放送を受信することのできる受信設備を設置した者は、協会とその放送の受信についての契約をしなければならない」（64条）と定めている。
浜松Ruby会議01: Rubyistのための型入門 #hmrk01 - みずぴー日記
浜松Ruby会議01に参加しました。 浜松のPython勉強会、Unagi.py、最高に名前がズルい #hmrk01— みずぴー (@mzp) March 28, 2015 発表資料『Rubyistのための型入門』 https://speakerdeck.com/mzp/rubyistfalsetamefalsexing-ru-men 原稿 上記の資料を作る前に書いた下書きです。あくまで下書きなので、一部スライドの内容と構成が違う部分があるので、注意してほしい。 導入 自己紹介 こんにちは、みずぴーです。とりあえず、簡単な自己紹介をします。 GithubやTwitterではmzpと名前でいろいろやってます。 今日は、名古屋から来ました。いやー、浜松って思ったより近いですねー。 お仕事では、スタンドファームという会社でRailsでMisocaというサービスを作っています。 スタンドファーム
ghqを読んだ - AnyType
Goの勉強のため、普段からお世話になっているmotemen/ghqを読むことにした。なお、現在の僕のGoの知識はgotourを完走した程度だ。最初から現在のコミットを追いかけるのは骨が折れそうだったので、最初のコミットbad21c7df65ccefd74530d6fcc5f0707b63e0266から読むことにした。 Goのプログラムはmainパッケージのmain()から実行されるため、main.goのmain()から読む。 import { // ... "github.com/codegangsta/cli" } func main() { app := cli.NewApp() app.Name = "ghq" app.Usage = "Manage GitHub repository clones" app.Version = "0.1.0" app.Author = "motem
第5回：マネジメントサイクルは「PDCA」ではなく「STPD」で回す
第1回と第2回で解説したように、戦略を確実に実行に結び付けるには「伝達率の問題」「変換の問題」「言語の問題」という三つのハードルを乗り越えなければなりません。 そのためには、プロジェクトマネジャーが第4回で説明した「要求を引き出し、議論を深める力」「価値を設計する力」「不確実性に対処しながら、やり切る力」という三つの力をもって、戦略を現場の言葉に翻訳するための継続的なプロセスが必要となります。それが「マネジメントサイクル」です。 マネジメントサイクルで最も有名なのは「PDCAサイクル」でしょう。「Plan（計画）－ Do（実行）－ Check（評価）－ Action（改善）」のサイクルです。品質管理の父といわれるウィリアム・エドワーズ・デミング博士が提唱したことから「デミングサイクル」とも呼ばれます。 マネジメントサイクルには他にも「PDC：Plan － Do － Check」や「PDS：
【書評】はじめてのiOSアプリ開発 Swift対応版 - koogawa blog
デジタルサーカス株式会社副団長CTO 長谷川智希様 より献本頂きました。 TECHNICAL MASTERはじめてのiOSアプリ開発Swift対応版 作者:長谷川 智希秀和システムAmazon 実はこの本、数日前に長谷川さんのブログエントリを拝読して、密かに気になっていた一冊でした。 TECHNICAL MASTERシリーズとは 最新の「テクニカル」なテーマにはじめて取り組む方が、基本からしっかり「マスター」できることを目指した教科書のシリーズです と説明書きにありました。 この内容通り、これからiOSアプリ開発を始める方、もしくはiOSアプリの開発はすでにやっているが Swift はまだ勉強できてない、という方に是非オススメしたい内容でした。これ一冊あれば、開発環境の構築からApp Storeへの公開までひと通りマスターできると思います。 本書をおすすめしたい理由 おすすめしたいポイント
GunosyのMicroServicesとOpsWorks / よくわかる AWS OpsWorks
2015/03/26 よくわかるAWS OpsWorks
第16回八子クラウド座談会LT Iot Analytics
Transcript 1. Copyright © 2015 Macnica Networks Corp. All rights reserved. クラウドによるIoT Analytics -IoT・ビッグデータ解析を通じて見えてきたもの- 2015年3月21日 第16回八子クラウド座談会LT マクニカネットワークス株式会社 Splunker 鈴木富士雄 @fujiosuzuki 2. Copyright © 2015 Macnica Networks Corp. All rights reserved. スプランクによるIoT解析事例 Splunk(スプランク）はビッグデータの解析をブラウザ上で行う事 ができる、解析ソフトです。今回はインターネットにつながったモノ、 いわゆるIoTの解析事例をご紹介させて頂きます。 弊社ではさまざまなデバイス、機器のデータを収集し、お客様と打 ち合わせ
ダメなコードを改造しなくてはいけなくなったときは、ダメさを片っ端から潰していくしかない
仕事としてプログラミングをしていると、ときどき、どう見てもダメなコードを扱わないといけないことがある。そういうコードでも動いている以上はそれなりの価値を提供しているわけだけど、ときどき触るのすら嫌悪感を感じるようなものがある。 なぜ嫌悪感を感じるのかといえば、自分で最低限だと思っている想定すら守られていないからだ。常識の通じない人たちの書いたコードには身の毛もよだつような何かがある。 コーディングスタイルが統一されていない インデントが狂っている 到達不能なデッドコードがたくさんある 無意味なコメントやコメントアウトされたコードがある コメントの文章が文章としておかしい コピペの繰り返しがたくさんある ネストが恐ろしく深い 関数が絶望的に長い 無意味に複雑 こういったコードを触らなくてはいけなくなったとき、そのままで編集するのはかなり難しい。コードの内容以前に、不自然な部分でいちいち引っか
pixivのインフラを支える技術
PFN は、「現実世界を計算可能にする」を Vision として，膨大な計算量を必要とするシミュレーションや深層学習などの計算ワークロードを実行するためのオンプレ ML 基盤を持っています。 この発表では、「オンプレクラスタの概要」と最近のトピックとして「新しく構築した「MN-2b」」、「Pod のリソース要求量の最適化を助けるしくみ」、「Kubernetes クラスタのアップグレード」についてお話します。 本イベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜」では、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に構築された機械学習基盤を持つ PFN とヤフーのエンジニアが自社での取り組みについて語り尽くします！ イベントサイト: https://ml-kubernetes.connpass.com/event/255797/
React-Router with Flux
react-router provides great route handling with route params and query params. Flux provides a pattern for building React apps, including a pattern from providing data to your components. Here's a straightforward way to make route changes trigger data changes in your components. Note: Code here reflects usage of react-router 0.11.x. It is often the case that we'll need to trigger data changes in a
JavaScript の this を理解する - tacamy--blog
this はインスタンス自身を指す、ただそれだけの話でしょう？ そんなふうに考えていた時期が私にもありました。そう、JavaScript の this に出会うまでは・・。 用語について 私は Java 脳で書いてるので、言葉遣いが JavaScript と若干違う部分があると思います。 下記のようなイメージで言葉を使っています。 用語 意味 クラス インスタンスオブジェクトの元となる設計図 コンストラクタ クラスのコード部分で、new したときにコンストラクタの内容で初期化する インスタンス クラスを元に実体化したオブジェクト メンバ変数 クラスやインスタンスに属するローカル変数 メソッド クラスやインスタンスに属する命令（関数） オブジェクト指向とプロトタイプと this JavaScript のオブジェクト指向開発では、元になるクラスを new することで、インスタンスを生成します。
ネイティブコードを語る
逆アセンブルを眺めながらネイティブコードの楽しさについて語ります。ハング・メモリリークなど、ソフトウェアエンジニアであればだれでも経験するであろう問題について夏休みの自由研究のように観察します。 簡単な食事および伊藤園からのお茶が提供予定です。 【講演者略歴】 我孫子 泰祐 大学院にて非ノイマン型プロセッサを研究し、卒業後に小さな会社を立ち上げるも諸般の事情で日本マイクロソフトに入社。その後マイクロソフト本社へ転籍。現在は Windows部門にてソフトウェア開発に従事。工学博士。 【内容（予定）】 ネイティブコードとは？ 逆アセンブルからCソースを脳内生成してみよう（バグ修正の存在確認） コンパイラによる最適化を観察してみよう（デバッグビルドとリリースビルド） 関数コールの仕組みを観察してみよう（関数呼び出し規約、スタックメモリ） 森の中でメモリリークに出遭ったら（ヒープメモリの観察） 森
2015年3月に発生したGithubへのDoS攻撃についてまとめてみた - piyolog
Githubが同社サービスに対してDoS攻撃が行われていることを発表しました。一連のDoS攻撃はGreatfire.orgに対して行われているものと考えられ、ここではGreatFire.orgに関係するDoS攻撃の情報をまとめます。 公式発表 GreatFire.org 2015年3月19日 We are under attack 2015年3月25日 (PDF) Using Baidu 百度 to steer millions of computers to launch denial of service attacks Github 公式Blog 2015年3月28日 Large Scale DDoS Attack on github.com · GitHub Github 公式Twitter The attack has ramped up again, and we're evo
新しいハイブリッドアプリケーションのフレームワーク「React Native」をFacebookが公開。React.jsの書き方でOSネイティブのUIを利用可能
新しいハイブリッドアプリケーションのフレームワーク「React Native」をFacebookが公開。React.jsの書き方でOSネイティブのUIを利用可能 「FacebookではReact Nativeを以前から本番環境で使ってきた」（We've been using React Native in production at Facebook for some time now）。Facebookは、モバイルアプリケーション向けのフレームワーク「React Native」をオープンソースで公開しました。 React Nativeは、JavaScriptおよび同社がすでにオープンソースとして公開している「React」でモバイルアプリケーションが開発できるフレームワーク。Web技術を用いつつもモバイルOSのネイティブなUIコンポーネントを利用できるのが最大の特長で、これによってWebV
たとえば、CTOになる計画をたててみる - クックパッド開発者ブログ
クックパッドで広告領域の企画や実装などを担当している大野です。 2015年期から広告領域ががふたつの事業部に分かれ、私は「新規広告開発部」に所属しています。この事業部は、新しい顧客や販路から収益を上げることと、既存を含む広告の配信を技術的に最適化して収益効率を向上させること、のふたつの目的から新設されました。 事業部に所属するメンバーは、営業やエンジニアといった職種に関わらず、それぞれ収益に対してコミットしています。そして、収益源やビジネスモデルはそれぞれ異なっています。 今回は、特にエンジニアがこうした環境において、やることおよびその優先度をどのように議論して決定しているかを紹介します。やりたいことやアイディアをどう出していくかについては本稿では議論しません。 ちょうど25日に公開された成田による議論 が参考になります。 優先度 = 回収可能額 * 必要投資規模 いきなり結論めいた話です
iOSやiOSデバイス、そしてアップルの開発環境についておさらいしよう
「2014年7月15日、アップルとIBMは本日、市場をリードする両社の強みをひとつにまとめ、IBMのビッグデータおよび分析機能をiPhoneおよびiPadにもたらす新しいクラスのビジネスアプリケーションを通じて、エンタープライズ分野のモバイルを変革するべく独占的なパートナーシップを締結したことを発表しました。」 これは米アップルのプレスリリース（米国報道発表資料抄訳―2014年7月16日）の冒頭です。 ここ数年、日本でも企業や学校にiPhoneやiPadが大量導入される事例が増えています。アップルがエンタープライズ関連の機能やサービスの充実を進めているためでしょう。2014年12月には、IBMからiOSで動作する業務用アプリが発表されました（写真1）。企業でも、iPadやiPhoneなどとカスタムアプリを使って、業務の効率をアップしたい、という機運が高まっているようです。iPhoneやiP
アマゾン、短期バイトでも厳しすぎる｢辞めた後の条件｣
アマゾン、短期バイトでも厳しすぎる｢辞めた後の条件｣2015.03.29 19:0022,359 福田ミホ 低賃金での職探しに、さらなる足かせ。 アマゾンの倉庫でほんの短い期間でも働くと、辞めたあと1年半は｢競合他社｣への転職をしないという契約にサインさせられることが発覚しました。The Vergeがアマゾンの倉庫作業員がサインさせられている競業避止契約の内容を入手して公開しています。そこでは｢競合他社｣の定義が異様に広く、これじゃほとんど転職できないのでは？と思えるくらいなんです。The Vergeにはこうあります。 アマゾンはこれらの従業員が短期的なものであっても、厳格で広範囲な競業避止契約にサインさせている。The Vergeが入手したその契約書では、従業員に対し、彼らがアマゾンで扱った製品やサービスと｢直接的または間接的に｣競合するものを扱う企業では1年半の間働かないことを約束させ
新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
『Adobe Photoshop』から『Pixelmator』へのカンタン乗り換えガイド | ライフハッカー・ジャパン
『Pixelmator』は、信じられないほど安い（英語版29.99ドル）うえに、比較にならないほど高価な『Adobe Photoshop』にも引けをとらない強力な機能を備えていることから、今やMac向け画像編集アプリの定番となっています。ただ、Photoshop使いの人にとっては、ちょっとした違いが気になるところです。そんな人にもすぐ使えるように、Photoshopのごく一般的な操作をPixelmatorではどのように行うのか、比較しながら説明していきます。 PixelmatorとPhotoshopの見た目が異なるのは、ご想像のとおりです。ですが、画像の編集に関しては、Photoshopでできるほとんどすべての作業はPixelmatorでもできます。特に、標準的なユーザーが必要とする機能なら、ほとんど違いはありません。しかも、Photoshopよりずっと簡単に使えるものも多いので、画像編集
document.evaluate でXPATH する具体的サンプル - それマグで！
javascript でノードを拾うのCSSセレクタ(document.querySelector/querySelectorAll)だけなく、Xpathも使いたいよねってこと。DOM Level3も使えるし。 jQueryは使われすぎてバージョンHellで・・・ DOM の Evaluete/Xpath は今後はどうなるかわからないけど使えなくなるってのはなさそうだし 具体的サンプルの前に。 ブラウザでXpathを手軽に実行できる、document.evaluate 関数ですが、理屈が分からないと使いにくいので、document.xpathを紹介します。 document.evaluate でXPATH 実際にノードを探して使うサンプル document.evaluate('//input[@value="削除"]',document,null,XPathResult.ANY_TYPE,
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GitHub - google/pytype: A static type analyzer for Python code
GitHub - aquach/vim-http-client: Forget your curl today! Make HTTP requests from Vim without wrestling the command line!
Bazel
GitHub - krockode/x_x: excel file viewer cli
GitHub · google/yapf: A formatter for Python files
GitHub - klen/pylama: Code audit tool for python.
am207.org
GitHub - keras-team/keras: Deep Learning for humans
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