僕は妻と二人暮らしをしています。かつてはLINEを使って普段のやり取りをしていたのですが、一年ほど前からSlackを使い始めました。 Slackの良いところはハッカビリティが高いところです。Google Calendarなど他のサービスと連携することができるし、IFTTTを使って多少凝ったこともできます。 IFTTT時代 IFTTTを使えば天気予報をSlackチャンネルに流せます。 英語というのは不本意ですが、一応今日の天気はわかります。英語が読めなくてもアイコンを見れば、雨が降りそうな気がするってくらいはわかります。 しかし、しばらく運用しているうちに疑念が。 天気予報が当たらない。 IFTTTが連携している天気予報は「The Weather Channel」の情報なのですが、これが日本の気象庁の予想と違っていて全然当たらない。 ちなみにiOS8から標準の天気アプリが提供している予報もこ
身近に MacBook を購入した人がいたので、その人向けにメモしておきます。ポイントとしては、今まで Mac を使っていなかった人でも分かるように説明していきます。 App Store から Xcode をインストールする。 驚くかもしれませんが、Mac は初期状態では、gcc など開発に必須のUNIXツールが一切インストールされていません（perl とか ruby とかは入ってるよ）。なので、まずは何はなくとも Xcode という開発ツール群をインストールする必要があります。 Snow Leopard までは（多分）付属のDVDに Xcode がついてきたのですが、Lion からは App Store からのダウンロードしてインストール事になったので、いきなり 3GB もダウンロードしなければなりません。なので、早めにやってしまいましょう。 この記事を書いている現時点で最新の Xcod
1時間で出来るWordPress環境構築(※永久無料・・・だった)【※2020/7/1より約300円/月が有料になります】 - Qiita
個人用メモです。 !! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。著者はもうWordPressを使用しておりません。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 2019/9/26追記 2020年1月1日より静的IPが有料になる旨Googleから発表がありました。 $0.004/時間=最大約300円/月が有料となります。 それ以外の部分についても無料でなくなり次第記事を更新してまいります。 情報: @mattn 様 2020/3/20追記 まだ請求額が0円だったので「あれ？」って思って調べたら、上記の静的IP有料の変更は1/1から反映されてるものの、キャンペーンで2020/4/1までは割引されている事に気がついたので注釈追記しました。ちなみに割引されなかった
Atom Flight Manual
CompanyEngineeringProductSunsetting AtomWe are archiving Atom and all projects under the Atom organization for an official sunset on December 15, 2022. January 30, 2023 Update: Update to the previous version of Atom before February 2 On December 7, 2022, GitHub detected unauthorized access to a set of repositories used in the planning and development of Atom. After a thorough investigation, we hav
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集！読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です！ 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste
旦那が主夫になって思うこと
旦那が精神的に働けなくなった。 無神経でタフな人だと思っていたけど、半年ほどであれよあれよと無職になった。 で、私が働きだした。 プログラマー兼SEとして雇われた。 基本的に受託案件を社内開発。 暇な時期は、社外。 言語はその時によってPHP、java、python、.NET。 簡単なWEBデザインなんかも。 DBはmysql、postgres、oracle。 サーバはlinux系 現場のエンジニアとしての業務だけではなく、SEとして客の前にも立つ。 会社からはSEとして期待されている。 でも本当はパソコンの前でぱちぱちやってるのが性に合っている。 要件定義とか言う御用聞きはマジで嫌。 電話が鳴るたびにビクビクしてる。 ストレスすごい。 社外は楽。 プロパーの人達が御用聞きやってくれるから。 できればずっと社外にいたい。 これで年収は450万くらい。 旦那と3人の子供を扶養している。 旦那
この数年人工知能バブルかってぐらい人工知能関連本が出まくっていて、最初の頃は律儀に一冊一冊読んでいたもんだが、だんだん飽きてきた(そりゃ読みまくってるんだからそうだ)。やれ人工知能に仕事が奪われるだとか奪われない仕事はなんだとかの話は定番だが、定番すぎてそうそう新しい解釈が出てくるわけではない。消える仕事は消えるし、残る仕事の分野もだいたい明らかになってきている。 とはいえそれでも読んでいると「おお、これは視点が良いな」と思えるものもあり、そういうのは読んでいて楽しい。その書き手はやっぱり基本的には専門的な知識を持っている人たちだ。認知ロボット工学者であったり、AI研究所に勤めていたり、機械学習の専門家だったりする。最後のはまた特殊事例といえるが、本稿ではそうした人工知能本飽きた僕の中で記憶に残っている本をいくつか紹介してみようと思う。 まずは基本的なところを教えてくれる一冊 シンギュラリ
http://ja.doukaku.org/
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。1月22日（月）〜1月28日（日）〔2024年1月第4週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 「え、それだけ…？」簡単なのに美味しすぎる中華料理レシピ漫画まとめ - Togetter 2位 松本人志さんの罪についての考察と提案反社会学講座ブログ 3位 知識０から、ちょっとUIデザインに詳しくなるnote｜やました 4位 ホットクックを3年近く使い倒してる俺がいまだに感動しまくってる利点を教えよう - 狐の王国 5位 話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋 | Web担当者Forum 6位 DMARC をなめるな - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’
へ〜たのめも:Google のソフトウェア・エンジニアリング - livedoor Blog（ブログ）
2007年06月07日 Google のソフトウェア・エンジニアリング Google Developer Day Tokyo の鵜飼さんのプレゼンより、「Google のエンジニアはどうやって開発しているのか?」 Google の研修 入社して最初の 3ヶ月は本社(Mountain View)で研修 研修中は、メンターがついて「Google での開発の仕方」を学ぶ 内部ウェブ・サイトで社内共有ライブラリの使い方などを説明する動画があるので、それで自習 Google のプロジェクト・チーム 開発拠点は米国、スイス、オーストラリア、インド、日本など 場所とプロジェクト・チームは関係なく、プロジェクト・チームが拠点をまたがることは普通。世界中の拠点全部合わせて、一つの Google エンジニアリング・チーム 開発はデザイン、コーディング、テスト、改善、デモの運用まで上流から下流まで同じチーム(同
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ウェブ狂の詩 - @takejune web制作に関する覚え書き このブログの公開は終了しました
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う「クォータニオン」について教える。ただし簡潔に分かりやすく学べるよう編集したため、用語の定義が一般的なものと異なる場合があるとしている。 ゲーム制作では、キャラや背景を3次元で回転させたり、ゲームエンジンそのものを作ったりするときに線形代数を使うという。セガは教材について「興味のある方は参考にしてほしい。“大人の学び直し”をしてみたい方はぜひ」としている。 関連記事 任天堂がSwitch向けにプログラミング学習ソフト 作ったゲームの共有機能も 任天堂が、Nintendo Switch
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
これからWeb系のベンチャーで起業しようと思っている人へ考慮しなければいけないリストを作成した ~技術編~ - nigoblog
Web系に限らずですがとにかくいろんなことを考えなければいけません。 業界で3年以上やっていたエンジニアならいざしれず、非エンジニアやフロントエンドしか触ったことのないエンジニア。 そして学生等々、Web系ベンチャーをやるには案外考えることが多いんだぜってことを伝えたいと思います。 開発編 運用編 まとめ という流れで説明します。 開発編 主にサービスローンチまでのプロセス。 最近でいうとMVP (Minimum Viable Product)だったりアジャイルだったりが流行っていますが、 とりあえずMVPを構築するまでに考えなければいけないことをリストを書いていきます。 1. 言語は何を使うか 一番ベーシックな概念にして、一番重要かもしれません。 とりあえずフロントエンドはさておき、バックエンドをどうするか。 ここで選択肢を上げておきます。 PHP Perl Ruby Python Sc
これは Enchant の開発者である Vinay Sahni さんが書いた記事「Best Practices for Designing a Pragmatic RESTful API」1を、ご本人の許可を得て翻訳したものです。 RESTful な WebAPI を設計しようとすると、細かなところで長考したり議論したりすると思います。また、他の API に倣ってやってはみたものの、本当にそれでいいのか、どうしてそうしているのか分からない、何てことも少なくはないと思います。 この記事では、そのようなハマリどころについて Vinay さんなりの答えを提示し、簡潔かつ明快に解説してくれています。 今後 WebAPI を設計される方は、是非参考にしてみてください。 なお、誤訳がありましたら編集リクエストを頂けると幸いです。 まえがき アプリケーションの開発が進むにつれて、その WebAPI を公
初めまして、にわとろです。 さて今回は、ChatGPTを使ってiOSアプリをイチから作ってみました。ChatGPTの記事なんてもうオーバーフローするほどあるのですが、今のところiOSアプリを最後まで作り通した記事はありません。 理由は簡単で、ChatGPTは「バカ」なのでiOSアプリなんて複雑なモノを完成させられないからです。 しかしバカも使いようです。上手く使いこなしてやれば、アプリだって作ることができます。ChatGPTはバカですが、有能なバカです。でもあなたがヤツをわかっていなければ、やっぱり無能のままです。だから、この記事を読んで理解してあげないといけません。 それじゃあ、ChatGPTと仲良くなりにいきましょう。 ChatGPTを使う極意 早速ChatGPTを使う極意を教えます。全部読み通せなくても、これだけは覚えてください。 いい上司になれ。 何を言っているかというと、Chat
2019夏、先輩が若手に贈る「お世話になった技術書60選」- 入門からガチまで – | DevelopersIO
「この本にはお世話になったなぁ〜」 「今でもたまに読み返してます」 「マジでめちゃめちゃ影響受けた」 「そう、こいつが俺のエンジニア人生を変えやがったんだ...」 ↑「こんな本を紹介してください！」と社内チャットで投げてみたら、すんごいことになったのでそのリストをシェアさせていただきます。 ※推薦理由はあくまで推薦者による個人的な意見や思い入れたっぷりなので、それを踏まえてお楽しみください。 目次 アプリケーション/プログラミング ドメイン駆動設計 Java言語で学ぶデザインパターン入門 Pro Git BINARY HACKS Effective Java リバースエンジニアリング―Pythonによるバイナリ解析技法 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 リーダブルコード メタプログラミングRuby 第2版 Head First デザインパターン テスト駆動開発 C
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
簡単過ぎる！GoogleスプレッドシートからPWAアプリを開発できる「Glide」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、Googleのスプレッドシートを利用して誰でも手軽にPWAアプリを開発して公開することができるサービスをご紹介します！ スプレッドシートにデータを準備するだけなので、エンジニア以外の方でも簡単にアプリ開発を楽しむことができます。多彩な機能をグラフィカルなGUIで追加していくことも可能なので、ご興味のある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Glide 】 ■「Glide」の使い方 それでは、まず最初にGlideをどのように使っていけばよいのかを見ていきましょう！ サイトにアクセスしたら【Sign Up】ボタンをクリックして無償のユーザー登録を済ませておきます。 GlideはGoogleのスプレッドシートを利用するので、自分のGoogleアカウントから簡単にログインできるようになっています。 ログインが完了すると自分専用のダッシュボードが
これがWikipediaの裏側、知られざる大規模システムの実態「Wikipedia / MediaWiki におけるシステム運用」
Wikipediaといえば世界で第5位の訪問者数を誇る巨大サイトですが、システム運営に携わる人間は世界でわずか6人、しかもこれはボランティア込みという恐るべき少人数で、第4位のFacebookのサーバ数が3万台を超えているのに対して、Wikipediaはわずか350台で運用している……などというような感じで、知られざる今のWikipediaの実態が「KOF2010」にて本日行われた講演「Wikipedia / MediaWiki におけるシステム運用」で明かされました。 登壇したのはWikipediaを運営するWikimedia財団のエンジニアであるRyan Lane氏で、100席ある座席は満席になり、隣の中継の部屋まで人があふれているほどの盛況っぷりで、語られる内容もなかなか参考になることが多く、今後のGIGAZINEサーバにも活かせそうな内容でした。 というわけで、「Wikipedia
「ようこそ 魔境 SIerへ！」 はじめに この記事は、SIer（Systems Integrator）に入ったシステム開発未経験者の新人さんたちへ送る、研修では教えてくれないノウハウ集です。 実際、弊社の長い研修では実務に使えそうなことをあまり教えてくれませんし、ノウハウは現場の人の頭にしかない状態なので、新人さんは暗中模索で仕事を覚えていくことになります。 それも非効率なので、実際に私が２年半1で失敗したこと、やってきてよかったこと（ノウハウ）を体系化したので共有します。 新人さんは、これを参考として、使えるところだけ今後の業務に持っていってください。 （本当はガッツリ社内向けに書いたものなので、一部汎用的でない表現がありますがご了承ください。） 目次 業務面 技術面 プライベート面 の三本柱でお送りします。 対象読者 SIerの1,2年目相当であり、学生時代に契約のあるシステム開発を
社内でKubernetesハンズオンをやってみたのでおすそ分け。 参加者6人からバンバン出てくる質問に答えながらやって、所要時間4時間ほどでした。 SpeakerDeckにも資料を上げています。 https://speakerdeck.com/ktam1219/yaruze-kuberneteshanzuon (2019/07/11追記) 続編書きました！ -> 今度はあんまりゴツくない！？「わりとゴツいKubernetesハンズオン」そのあとに ハンズオンの目標 Kubernetesとお友達になる イメージを掴む 触ってみる(ローカル・EKS・ちょっとGKE) 構築・運用ができるような気分になる 巷にあふれるKubernetesの記事・スライドが理解できるようになる EKSがメインになっているのは、会社の業務でAWSを使うことが多いからです。 純粋にKubernetesを勉強したいだけな
The Go Programming Language
Tips for writing clear, performant, and idiomatic Go code
社内の面倒な手作業はZapierにやらせようーーノンプログラマーでも業務自動化ができるツールを導入してみて
社内の面倒な手作業はZapierにやらせようーーノンプログラマーでも業務自動化ができるツールを導入してみて QA Author: tadashi-nemoto0713 これは Mercari Advent Calendar 2017 22日目の記事です。 こんにちは、メルカリのQA-SETチームで自動化をぶりぶりしている tadashi0713 です。 前回は業務自動化の1つとして、Seleniumを使ったブラウザ操作自動化についてご紹介しました。 tech.mercari.com コメントや反応を見ますと、最近はRPA(Robotic Process Automation)をはじめとした業務自動化に関心が高い印象を受けました。 メルカリでは1ヶ月ほど前にZapierというツールをTeam Planで導入しました。 zapier.com このツールを使って、社員がより簡単に業務自動化ができ
はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記事では筆者が自信を持っておすすめするMicrosoftのオープン教材を紹介するのでぜひ自身の勉強や人材育成に生かしてもらえれば本記事を執筆した甲斐があります。（もちろん僕がお勧めしているだけでなくてGitHubのスター数も多く世界的に認められています！） こ
IDEA * IDEA
ドットインストール代表のライフハックブログ
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
By RobertBy Robert McDon. 最近いろいろやってましたが、邪悪なツール、遂に完成しました！！ 顔画像をもとに似た顔の人が出ている AV を検索します。検索対象の顔画像は35万枚です。使い方としては「この画像、AV 女優なんだけど誰だかよくわかんない」「このアイドルに似た人が出てる AV を探したい」など考えられます。「Facebook で流れてきた画像をとりあえず放り込む」「卒業アルバム」などはいろいろアレなのでやめましょうね！！ というわけで今回はこのツールを配布します。 もともとは Python で Ubuntu 向けに書いたんですけど、ちゃんと Windows 版も作ったのでそれで。 まずは起動します。 ふつうに起動すれば良いですね。 とりあえず画像を選べと言われます。 画像を選びます。今回は紗倉まなの DMM のサンプル画像を選びました。（リンク先18禁サイト
【翻訳】あなたが求めていたリアクティブプログラミング入門 - ninjinkun's diary
original: The introduction to Reactive Programming you've been missing (by @andrestaltz) (translated by @ninjinkun, reviewed by @ma0e) あなたはリアクティブプログラミングと呼ばれる新しい方法が気になっている。 勉強するのは大変で、良い教材がないのでさらに難しい。私が勉強を始めたときは、まずチュートリアルを探した。見つけたのは一握りの実践的なガイドだけ、しかもそれらは表面をなぞっているだけで、リアクティブプログラミングのアーキテクチャ全体像を構築しようとしてはいなかった。ある関数を理解するのに、ライブラリのドキュメントは役に立たないことがある。 これを見て欲しい。 Rx.Observable.prototype.flatMapLatest(selector,
【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
非常に緩いライセンスです。 1999年までのBSDライセンスには、初期開発者を表示する宣伝条項が含まれていました。 現在はこの宣伝条項のない新しいBSDライセンスを修正BSDライセンス (New BSD License)あるいは三条項BSDライセンス (3-clause BSD license) と呼ばれています。 BSDライセンスをベースに作成されたBSDスタイルのライセンスも多く存在します。 例として、Apache Software License, Sendmail License, PHP License, Python Licenseなど多く存在します。 三条項BSDライセンスの表記例 三条項BSDライセンスのテンプレートがありますので記載致します。 以下のような表記がある場合、三条項BSDライセンスとなります。 Copyright (c) <YEAR>, <OWNER> All
江添亮のC++入門
序 本書はプログラミングの経験はあるがC++は知らない読者を対象にしたC++を学ぶための本である。本書はすでに学んだことのみを使って次の知識を説明する手法で書かれた。C++コンパイラーをC++で書く場合、C++コンパイラーのソースコードをコンパイルする最初のC++コンパイラーをどうするかというブートストラップ問題がある。本書はいわばC++における知識のブートストラップを目指した本だ。これにより読者は本を先頭から読んでいけば、まだ学んでいない概念が突如として無説明のまま使われて混乱することなく読み進むことができるだろう。 C++知識のブートストラップを意識した入門書の執筆はなかなかに難しかった。ある機能Xを教えたいが、そのためには機能Yを知っていなければならず、機能Yを理解するためには機能Zの理解が必要といった具合に、C++の機能の依存関係の解決をしなければならなかったからだ。著者自身も苦し
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
横山光輝三国志 画像検索
検索結果 クリック or タップ することで画像を全画面表示します 全画面表示した状態で再度画像を右クリック or 長押しタッチ してコピーすることで、TwitterやLineなどに直接画像貼り付けが行えます 全画面表示した状態で再度画像を左クリック or タップ すると、出典情報を閲覧できます 左右にスワイプ or ←→操作 することで、次の画像へ移動できます 下スワイプ or Esc することで、検索結果に戻ります
プログラミング言語別にゲームプログラミングについて解説しているサイトをまとめてみました。ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめもあわせてお読みください。 Java Javaでゲーム作りますが何か？ ガメラボ Javaゲームはじめました。 JavaでRPGを作ろう! Javaによるゲーム解説 JavaScript JavaScriptゲームの作り方 ゲームの作り方 by BFF (^==^)ドリームキャストでJavaScript JavaScript でテトリスみたいなゲームを作ろう！ C++ ０からのゲームプログラミング DirectXでゲームを作ってみよう ゲームプログラミング講座 ゲームプログラミングＷｉｋｉ マルペケつくろーどっとコム http://www5b.biglobe.ne.jp/~u-hei/ サラリーマンの俺が無料ソフトだけで3Dゲームを作るスレ まとめ ゲームつく
サーバーレスのメリット＆本質を、AWS Lambdaを使って理解しよう｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
サーバーレスのメリット＆本質を、AWS Lambdaを使って理解しよう 「サーバーレス」はここ数年の技術トレンドの一つです。サーバーレスアーキテクチャを2年運用してきたJX通信社の小笠原みつき（yamitzky）さんが、そのメリットや実際の業務における考え方を、ハンズオンを交えながら解説します。 JX通信社の小笠原みつき（@yamitzky）と申します。ニュース速報アプリ「NewsDigest」の事業統括をしているエンジニアです。 JX通信社では、人手のかかる「報道」という分野を機械化・自動化することをミッションの一つとして掲げており、技術選択においても、なるべく運用を自動化できる方法を選ぶよう心掛けています。その過程で「サーバーレス」という技術に出会い、2016年ごろから本番運用してきました。 今回の記事のゴールは、サーバーレスという技術が「どんなものであるか？」を理解することです。サー
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
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セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」
Webプログラマと数学の接点、その入り口
翻訳: WebAPI 設計のベストプラクティス - Qiita
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