Selenium何とかっていうツールがやたら色々あるのはどういうわけなのか | MagicPod Tech Blog | MagicPod: AIテスト自動化プラットフォーム
ブラウザの画面テストを自動化するツール、Selenium。 大変便利なツールなのですが、Selenium RC、Selenium IDE、WebDriverなど色々な名前が出てきて、「なぜこんなややこしいことになっているんだろうか」と思ったことはありませんか? その理由を知るには、Seleniumの歴史について知る必要があります。 今回は、Seleniumの誕生から2013年5月現在に至るまでの歴史を振り返りながら、それぞれのツールがどのような位置付けのものなのか、見ていくことにしましょう。 ※ 歴史はいいからとりあえずSeleniumを使ってみたい、という方は、Selenium公式サイトからSelenium IDEをダウンロードすれば使えます。 Selenium Core Seleniumの原型は、米ThoughtWorks社で働いていたJason Huggins氏によって2004年に作
はじめに こんぬづは、ゲーム用のPCを東京に置いているため、実家に帰ってくるとゲームができなくてしんどい田中です。こういうときに限って、ゲームの実況動画を見てしまったりして余計に心を痛めています。 さて今回は、今年正規表現をサッと確認するのに重宝した Regexper を紹介します。 Regexper こんなサイトです。とてもシンプル。 以下のような特徴があります。 正規表現を図で表示してくれる 表示した図をダウンロードできる 正規表現を図で表示してくれる 入力欄に正規表現を入力して、Displayボタンを押すと、以下の画像のようにその正規表現のパターンを図示してくれます。 どんな範囲でパターンマッチしてくれるのかがとても見やすくなります。 表示した図をダウンロードできる 入力欄の右下にあるDownloadボタンを押せば、表示した図をダウンロードすることができます。 例えば正規表現の仕様を
Hayato.io This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Top 10 Luxury Cars Online classifieds Healthy Weight Loss Contact Lens Best Penny Stocks Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy|Do Not Sell or Share My Personal Information
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
『Qiitaユーザーが選ぶ、2019年に読んで良かった技術書』アンケート結果発表 - Qiita Zine
『Qiitaユーザーが選ぶ、2019年に読んで良かった技術書』アンケート結果発表 こんにちは。Qiita Zine 編集部です。 2019年も残りわずかとなりました。 年末年始休暇には、読書をされる方も多いのではないでしょうか。 この記事では、先日Qiitaメルマガで行った『Qiitaユーザーが選ぶ、2019年に読んで良かった技術書』アンケートの結果を、選出理由を交えて紹介します。 ぜひ、ご自身へのクリスマスプレゼントや、年末年始の読書のお供の参考にしてください💁♀️
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 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 #最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。**数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみ**はやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっか
るびま
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、日本 Ruby の会の有志による Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0058 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0058 号 RubyKaigi 2018 直前特集号 Rubyist Magazine 0057 号 RubyKaigi 2017 直前特集号 Rubyist Magazine 0056 号 Rubyist Magazine 0055 号 Rubyist Magazine 0054 号 東京 Ruby 会議 11 直
渋日記@shibu.jp 渋川よしきの日記です。ソフトウェア開発とか、ライフハックを中心に記事を書いていきます。 By erix! under CC-BY これから魔法使い(プログラマー)になる、新卒者のみなさんに、リレーでメッセージを送ろう、ということになりました。一発目として僕が書かせていただきます。 おまえ誰よ？ プログラマーです。14歳ぐらいからプログラミングに手を染めて、N88-BASIC、C言語、x86アセンブラ、C++、Ruby、Python、JavaScript、Erlangみたいな感じで勉強しています。まぁ、Erlangはまだまだヒヨコですが。大学を卒業して、本田技術研究所に就職し、社内SEをしていましたが、今年からDeNAに転職しました。 メインの言語はPythonで、Python温泉系のコミュニティに参加しつつ、日本XPユーザグループの代表(あまり仕事できてない)、s
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分
とあるスタートアップを抜け、CTOを辞めた話。 辞めると来まって、1週間ぐらい立ちいろいろ整理してきたので、そろそろこのことについて書く。前々から書かなければ、ならないという謎の使命感を持っていた。 僕は、Technical RockstarsのCTOだった。このスタートアップで、リアルタイムBaaSサービスと等、いろいろなサービスを提供していた。スタートアップ自体は、2013年の11月あたりから、CTOの就任して、大体1年と、半年ぐらいか?そのぐらいの期間CTOだった。 そして、これから、なぜCTOを辞めたのか?というのと、日本のスタートアップ、とくにエンジニアスタートアップの問題点、何を学習したのか? 何を得たのか? そして僕はこれからどうするか?というのを、つらつらと書いていきたいと思っている。 スタートアップとは? ここで、スタートアップがどういうものか?というのを知らない人の為に
開発環境としてのMac OS X Leopard - Blog by Sadayuki Furuhashi
なかなかrootにならせてくれない、ハードウェアを選ばせてくれない、設定ファイルをviでいじらせてくれないなど、不自由なUNIX : Mac OS Xですが、それ故の自由が何物にも代え難い今日この頃。Leopardになってcron+pdumpfsの仕事まで持って行かれてしまいました。 前回のTiger版カスタマイズメモに引き続いて、Mac OS Xのカスタマイズを書いておこうと思います。 Terminal.app タブ機能が実装されたりssh-agentがKeychainと統合されたりと、Leopardで驚異的なアップデートが行われたターミナル周りですが、まだまだ改善できる余地があります。問題は以下の3点。 HomeキーとEndキーが使えない 色が見にくい ショートカットキーが使いにくい まずHomeキーやEndキーですが、これは環境設定で変更できます。Terminal.appの環境設定の
インターナショナルチームでプログラミングの仕事をしていると、いろんなところで同僚との差を感じてしまう。いろんな国の人がいて、レベルは人によりそれぞれなんだけど、一般的にいうと、アメリカのプログラマのレベルは平均してとても高い場合が多い。とにかくコードがきれいでシンプルで仕事が早い。 彼らがなぜそれができるのかを観察しているが、一つ気が付いたことについてその対策も含めて書いてみたい。 彼らがプログラマとして優れているところ USにいるとお客様の技術レベルが高いとか、新しいことにチャレンジするとかいろいろ要素はあるのだけど、個人の生産性、コードの美しさをみても、平均値を観察するとアメリカの人が一番に感じる。その他にも、ドキュメントを見てすぐ理解できる能力は、アメリカの人はおろか、ヨーロッパ圏やインドの人と比べても、私は圧倒的に負けていると感じる。 Williams 衝撃の読解力 新しいライブラ
この疑問はもう俺の中で何十年もくすぶっているんだが、未だにその答えは見つかっていない。 そもそも俺はコンピュータサイエンスというものをよくわかっていないというのもあるんだが、プログラマーをやっていてコンピュータ・サイエンスの素養がなくて困ったことがない。 学生が言うところのコンピュータ・サイエンスが社会に出て何の役に立つんだよっていう話がしたいんじゃない。 ここに吐き出しつつ自分なりに問題を噛み砕いてみたい。 フラフラ思いつくままに書いているから頭悪い文章になることだけは先に宣言しておく。 仕事をしているうえでなんで困らないのかまずコレが最も重要なポイントだと思うんだが、仕事でプログラム書いていて、コンピュータ・サイエンスの素養がなくて困ったことがない、例えばコンピュータ・サイエンスのボキャブラリがないと会話すらままならないなんて言うことは起きたことがない。 更に言うならば要件定義をコード
![[追記]プログラマーにコンピュータ・サイエンスは必要なんだろうか](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b1638cdb5807a4788e4ba3c1109a984166e095fc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fanond.hatelabo.jp%2Fimages%2Fog-image-1500.gif)
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? **自然言語処理に前処理は不可欠です。**テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: [Deep learning for computational biology](http://msb.embopress.org/content/12/7/878) 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその
私は色んなプログラミング言語を触るのが病的*1に好きで、どの言語をどういう場面で使うのが良いのか凄く興味があります。 そこで、今の私の知識範囲でのそれぞれのプログラミング言語の使いどころを（自分用の整理もかねて）書いてみます。 C/C++ - C＝OSやミドルウェア、C++＝効率化のための再実装 安直に「メモリとスピードが第一優先のとき」と思いたいところですが、同等程度のスピードでもっといい言語はいっぱいあります。計算集約的ならJuliaとか、オブジェクト指向で組むようなソフトならD言語とか。なのでまずC言語は、Swigみたいのを使って他の言語の拡張ライブラリを書いたり、システムコールを使ってOSやミドルウェアを書くときじゃないかと思います。C++はテンプレートを駆使したりして効率を維持しながら抽象度の高いコーディングをするような場面がしっくり来ると思います。既に他の言語で実装したソフトウ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
VBAの文法一覧です。他の言語をある程度知っている人はこれを読めばVBAの基礎をマスターしてVBAを書くことができるようになっています。簡易リファレンスとしても利用できると思いますので、これは足りないと思うものがあれば教えてください。 1. 基礎 Visual Basic Editorの起動 VBAはVisual Basic Editorで編集・実行します。Visual Basic Editorは次のように起動します。 ExcelやWordのメニューで[ツール]-[マクロ]-[Visual Basic Editor]を選択する 標準モジュールの追加 VBAは標準モジュールに記述します。標準モジュールは次のように追加します。 Visual Basic Editorのメニューで[挿入]-[標準モジュール]を選択する。 変数宣言の強制 変数宣言を強制するため、モジュールの先頭に必ず以下の行を書く
PHPをC++に変換して高速化する「HipHop for PHP」をFacebookが公開 : candycane development blog
アメリカ時間の昼ごろにTwitter上が一つのニュースで埋め尽くされました。 PHPをC++に変換して高速化する技術をFacebookが公開したというものです。世界中のPHPハッカーが注目する興味深いリリースという事でちょっと長いですが、リリースノートの和訳を行いました。 原文 http://developers.facebook.com/news.php?blog=1&story=358 Facebookにおいて重要なことのひとつが動作の速さです。過去6年間にわたって、PHPが提供する高速な開発ペースによって多くを成し遂げてきました。プログラミング言語としてみると、PHPはシンプルです。簡単に習得し、簡単に書き、簡単に読み、簡単にデバッグする事ができます。我々は他の言語よりも早くエンジニアを獲得し、それによってより早いイノベーションをすることができます。 今日、私は2年に渡って作業して
シェルスクリプトの中で1行ずつ変数を分割する際には、cutとかawkとか余計なプロセスを起動せずsetを使って分割した方が効率的 - 双六工場日誌
シェルスクリプトの中で、スペース区切りもしくはタブ区切りのレコードを扱うことがよくあると思います。 たとえば、前回のエントリ「AWS CLIとjqを使って、AWSのELBボリュームがアタッチされているEC2インスタンス名を出力するワンライナーを書いた - 双六工場日誌」のスクリプトの出力は以下のようになります。 i-ec56a9f5 vol-07d00601 servername i-ec56a9f5 vol-8f550991 servername このようなレコードの特定の列を取り出して、処理する際にどうするのが効率的か、というのがこのエントリのお題です。 非常に古い話題なので、昔からシェルスクリプトを書いている人には自明な話ではありますが、最近、シェルの標準機能の話を聞く機会がなく、失われつつある技術になってきている気がしているので、改めて確認ということで。 例として挙げたレコードから
Excelユーザーの要望をとりまとめるサイトで、ExcelへのPython搭載の要望が相次いだ。その結果、マイクロソフトは検討のためのアンケートを開始した。 Excelは業務アプリケーションとしてもっとも使われ、普及している製品のひとつでしょう。そのExcelを今後も発展させていくために、マイクロソフトはユーザーが要望を提案できるコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」（英語）を公開しています。 このコミュニティサイトに2015年11月、Excelのスクリプティング言語としてPythonを搭載してほしいという要望「Python as an Excel scripting language」がポストされました。 それから2年以上が経過し、現時点でこの要望は2位以下を大きく引き離す3862票の賛成票（2017年12月17日現在）を獲得して要望リストのトップにあがってい
Use Appcelerator Titanium to build mobile apps for iPhone & Android and desktop apps for Windows, Mac OS X & Linux from Web technologies
Amplify PlatformBuild, publish, validate, and govern APIs across multiple clouds, on-premises data centers, and gateway vendors, while automating continuous discovery of new and unknown APIs. Go to the Product Webpage
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ！Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。 この動画で学ぶこと ・環境構築の方法 ・numpyの基礎 Deep Learning 第2回:パーセプトロンを実装しよう以下の内容を学ぶ。 パーセプトロン ニューロンモデル AND回路 OR回路 XAND回路 XOR回路
個人開発で 賃貸物件の検索サービス Comfy を作りました1。グラフや地図でサクサク絞り込める UI が特徴のサービスです。とにかく気持ち良い使い勝手を実現するために色々工夫しています。 既にリリースからは 4 ヶ月以上経っているのですが、改めてサービスの概要や、システム構成及び使用した技術・サービスをご紹介しようと思います。2。 サービスの概要 Comfy は日本全国の賃貸物件を検索できる Web サービス です。画面 UI は上の GIF 画像のような感じです。 こだわったポイントを色々書くよりも実際にさわって頂いた方が新感覚の UI や気持ちよさを体感頂けるかと思いますので、 実際のサービス をぜひお試し頂ければ幸いです！ システム構成 図の通り、システムは大きく 3 つに分けられます。 フロントエンド バックエンド データ基盤 使用技術は図の通りではあるのですが、フロントエンドと
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
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はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください！ 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも？ 週刊東洋経済 2023/4/22号（ChatGPT 仕事術革命） 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
クラウドの多くでは、1年程度の無料トライアルやクーポンなどに加えて、期間の制限なくずっと無料で使える、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれる無料枠のサービスも提供されています。 こうした無料枠は開発環境やテスト環境としてクラウドを試すうえで非常に有効です。ここではクラウドのFree TierやAlways Freeとして提供されているおもなサービスをまとめました。 Amazon Web Services（AWS） 「AWS 無料利用枠」のWebページを開き、左側にあるフィルター条件で「無期限無料」をチェックすることで、無期限に無料で提供されるサービスの一覧を見ることができます。 おもに次のようなサービスが無期限無料で提供されています。 AWS Lambda サーバレスコンピューティングの実行環境を提供します。 1カ月あたり100万リクエスト、最大320万秒コン
近頃の開発環境 : Mosh、z、tmux、Emacs、Perl について - naoyaのはてなダイアリー
昨日は年始の挨拶ついでに ELPA について脈絡もなく突然書きましたが、引き続き近頃の開発環境についてもだらだらと書いてみよう。 Mosh mosh というと一部の人間はひげなんとかさんが開発しているモナー的なあれを思い浮かべるかもしれないがそうではなく、mobile shell のことである。 思い切り簡略化して言うと「快適なssh」。回線が不安定な所でもエコー遅延など全く気にせず使えるし、Mac をスリープさせて復帰させたときもリモートホストにそのまま繋がりっぱなしのように見せかけてくれたりする。 詳しくはこの辺を。 mosh: MITからモバイル時代のSSH代替品 - karasuyamatenguの日記 インストールはリモートとローカル両方に必要ですが、まあ大概パッケージがあると思います。EC2 の Amazon Linux でも yum レポジトリの EPEL を有効にすれば y
Web ページからデータを抽出してデータベースに突っ込むことに性的興奮を覚えるみなさん、 ScraperWiki 使うとキモチイイですよ。以上です。 そうではないみなさんには少々の説明が必要かと思いますので少々書きます。 ScraperWiki はスクレーパ（Web ページをスクレイピングするスクリプト）とスクレイピングで得られたデータを共有しようぜっという Web サービスです。Wiki と名が付いていますが Wiki っぽいページ構成になってるわけではなく、スクレーパやデータを誰でも編集できるようにして成果を共有するという理念が Wiki と共通しているのが由来みたいです。 ScraperWiki を使うとスクレーパを作るのがラクになります： Web ベースのエディタでスクレーパを書き、その場で実行できる PHP、 Python または Ruby が使える（HTML パーサなどのモジュ
スタック・オーバーフロー
python × 114 javascript × 45 c# × 35 html × 31 c++ × 31 linux × 29 c × 28 python3 × 27 java × 22 windows × 20 php × 16 ruby × 16 typescript × 16 android × 15 css × 15 docker × 14 google-apps-script × 14 reactjs × 13 swift × 12 ruby-on-rails × 12 unity3d × 12 node.js × 12 mysql × 11 aws × 11 pandas × 11 vscode × 11 postgresql × 11 rust × 11 macos × 9 visual-studio × 9 ubuntu × 9 laravel × 9 network
はじめに 本稿はAWKという言語を用いて、 ごく簡単にデータ分析用の前処理*1をするための解説記事です。 AWKは短いコマンドを記述するだけで多様なデータ処理を可能にします。 特にデータの抽出に関して恐るべき簡易さを提供します。 具体的には、input.txtというファイルの中から "fail"という文字列を含む行を抽出したければ次のように書くだけです。 awk /fail/ input.txt つまり、スラッシュ記号で文字列を指定するだけで その文字列を含む行を抽出できるのです。 大変簡単ですね！ また、awkはLinuxやMacには標準で入っており、 Windowsでもawk.exeを一つ用意するだけなので、 面倒なインストール作業や環境構築は不要で誰でも即座に使えるため、 自分で書いた処理を他人に渡したり*2各サーバに仕込むなども簡単に出来ます。 複雑な処理をする場合はPythonや
note.com 僕の間違いじゃなければ、時々はてなのブログでコメントを頂いた方のように思う。Python関係で。大変お世話になりました！ 法人の設立にあたっての事務処理と、会社運営のお気持ち編を、自分の体験からまとめてみます。2016年6月にノリ（そうだ独立しよう）だけで起業して7年ほどひとり。今は2人体制になった。 会社を大きくする方法はなんもわからんので、そういう内容を期待される方はすいません！沿わないと思う！ 1. 決算処理は専門家に任せたほうが良い 自分は前職の会計事務所でお世話になったため、起業当初から会計事務所を利用させてもらっている。年間30万弱。決算処理込み。 6月1日に創業したけど、タイミング的に6月になっただけで、深い意味はなかった。会計事務所的に3末はGW進行と重なるので避けたほうがいいかも。 決算処理は確認しないといけない事項が多すぎて、素人がいくら確認しても漏れ
(訳注: 2016/3/2、頂いたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Ruby on Railsは最近、急激に注目を集めていますが、その原因はほとんど、この言語が斬新なテクノロジーとしてもてはやされたことと、タイミングにあります。技術的な優位性は時間の経過とともに失われますから、タイミングがよかっただけでは、一過性のブームに終わり、このムーブメントの隆盛は長続きしません。従って、「Railsがいかにして、適切な技術としての位置を維持し続けるるだけでなく、影響力とコミュニティを拡大し続けてきたのか」をより多くの人に説明していく必要があります。そして、その維持・拡大を可能にした/していく要因は、物議を醸すことさえあるRailsの基本原則にあると考えています。 この基本原則はここ10年ほどの間に進化を続けてきましたが、最も強固な柱となっているルールはやはり、公開当初から制定されてい
Photo by Nic McPhee こんにちは。谷口です。 ITエンジニアの皆さんは、競技プログラミングに参加されたことはありますでしょうか？ 競技プログラミングとは、一般に、出題されたプログラミング問題を制限時間内に解いて競い合う競技大会のことです。出題者側はテストデータを使い、回答が正しいかどうか判定されるといった流れで行われるものが多くなっています。 今回は、競技プログラミングを実施しているサイトを10件ご紹介します。 ■競技プログラミングサイト ◆1.TopCoder http://www.topcoder.com TopCoderはTopCoder社が主催する、世界中で約60万人の人々が参加する世界最大規模の競技プログラミングコンテストです。 TopCoderの各種目に参加すると、プログラミングスキルを表すレーティングと呼ばれる数値が付けられます。一定以上の高いレーティングを
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正規表現をサッと確認するのに重宝した神サイトを紹介してみる | DevelopersIO
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デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
Shibu's Diary: これから魔法使い(プログラマー)になる、新卒者のみなさんへ
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
とあるスタートアップを抜け、CTOを辞めた話。 - nobkzのブログ
メタファーを身につけてプログラミングの生産性を向上させる - メソッド屋のブログ
[追記]プログラマーにコンピュータ・サイエンスは必要なんだろうか
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
Pythonで日常業務の自動化を実現する解説本「できる 仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」発売
プログラミング言語の使いわけ - アドファイブ日記（ミラー版）
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
VBA基礎文法最速マスター - いろいろ解析日記
ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中
覚えるだけでPythonのコードが少し綺麗になる頻出イディオム - タオルケット体操
「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。｜Dai
【個人開発】爆速な賃貸物件の検索サービスを作った - Qiita
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
Pythonらしいコードの書き方 - Kesinの知見置き場
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