[iOS][Swift] いつか使ってみたい トランジション系OSSまとめ | DevelopersIO
今回はアプリの画面遷移が素敵になるトランジション系のOSSのなかからSwiftで作成されているものをまとめてみました。 アニメーション系の処理は自分で実装すると大変だったりするので、気に入った演出のトランジションが見つかれば活用するのも一つの手かもしれません。 TransitionTreasury 色々なトランジションが入っているOSSです。上の画像は一例になります。 動きのサンプルはhttp://transitiontreasury.com/に一覧があります。 ※ Swift 2.2サポート済 URL
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MongoDB 3.0.6（Windows版）をインストールして起動するまでの手順 - Qiita
概要（MongoDBとは） NoSQL（Not only SQL）の1種 RDBMS界隈の初見者も理解しやすいデータ構造 テーブルに相当する概念：コレクション レコードに相当する概念：ドキュメント find（SQLのselectに相当）、insert、update、remove（SQLのdeleteに相当）などでドキュメントを操作 大量のデータを管理＆検索することに向いている ただし、MongoDBの苦手分野もある 「結合」が苦手 トランザクションがない 複数のコレクションを（複雑なルールで）同時更新するのには向いてない JSONに似た形式でドキュメントを表現する RDBMSの「列」ではないので、コレクション内に持つドキュメントを柔軟に定義（変更）できる Windowsで使う場合（2015/08/30時点） インストール Downloads - MongoDBからダウンロード Window
LoopBack (Open SourceのBaaS)を使ってみよう！ その1. PostgreSQL接続とTwitter認証 - yuumi3のお仕事日記
あるiOSアプリを作ろうとしています、このアプリはバックエンドのサーバーと情報をやり取りします。バックエンドのサーバーはRuby on Railsで作ってもよいのですが、なるべく早くプロトタイプを動かしたいので、今回は既存のBaaS(Backend as a Service)を使ってみる事にしました。 ! 1. なぜ LoopBack を使う事にしたのか 現在BaaSのサービス、Open Sourceのソフトはたくさんあります。ネット上でいろいろと調べてみると BaaS にもサービスよりのものとプラットフォームよりのものがあります(この分類は、私がそう思っているだけかもしれません)。 サービスより のもとしては、実際に良く使われている Parse があげられます。Parseはプッシュ通知やアプリのデータ同期・共有などを複数のプラットフォーム(iOS,Android,PC...)に提供するサ
d3.jsで作ったバーンダウンチャート - Qiita
概要 d3.jsを使ってバーンダウンチャートを作ってみました。短いコードでデータをビジュアル化できるd3.jsは素晴らしいですね!! いろいろ試した結果、出来上がったJavaScript部分のコードをこちらに掲載します。 機能概要 サーバサイドからJSONデータを受け取りd3.jsを使ってSVG領域にバーンダウンチャートを描画します。予定線をグレー、実績線をオレンジ、工数合計線をグリーンとして折れ線グラフを作ります。各データのポイント部はマウスオーバー時に数値を表示します。 動作イメージ フィルタ条件に対応したJSONをAjaxで出力し、d3.jsによりSVG領域を再描画します。d3.jsの処理が高速なので、ストレス無く快適に操作できます。 JSONデータの例 データベースにはチケット毎に以下の項目を時系列に格納しています。各項目を日付毎にサマライズしたJSONを生成しd3.jsに渡します
Firebaseで作る簡単リアルタイムウェブアプリケーション（前編）
Firebaseは2014年10月にGoogleに買収されたことで一躍有名になったBaaS（Backend as a Service）です。本記事ではちょっとしたリアルタイムウェブアプリケーションを作りながらFirebaseの機能を紹介します。 Firebaseとは Firebaseはデータストレージ、ユーザー管理などアプリケーションのバックエンドとして必要となる機能をサービスを提供することで、アプリケーション開発者がクライアントサイドの開発に集中できるようにしてくれるBaaS（Backend as a Service）の一種です。 2014年10月にGoogleに買収され、Google Cloud Platform（GCP）の一員となりました。この買収によりGCPにはPaaS（Platform as a Service）としてGoogle App Engine、IaaS（Infrastr
通信系テストのためのサイトのススメ：example.com、httpbin.org、badssl.com - 病みつきエンジニアブログ
HTTP通信の機能を持ったプログラムをテストするときに、どこにアクセスするか、迷うことがある。(モックが使えるならそれがいいけど) そんなときにおすすめな、example.comとhttpbinとbadssl.comを紹介してみる。 example.com 名前がそのままだが、example.com はちゃんと動くサイトである。よくサンプル文字列として(例えばメールアドレスとかで)仕込んでたのだが、最近まで本当に生きたサイトだとは知らなかった。 亜種に example.org とか example.netもある。RFC 2606に定義されているそうで、第三者に悪影響が及ばないことを保障することができるとある。Wikipediaにも記事がある。 ただ、あくまで普通のウェブサイトであり、「403をテストしたい」といった特殊なテストには合わない。そんな人にhttpbinをおすすめしたい。 htt
GitHub に *.github.io という URL の Web サイトを作る - ablog
今更だけど、GitHubを使って3分でHPを公開する。 - Qiita を参考に GitHub に Web サイトを作ってみた。 ブラウザで GitHub にログインする。 [New repository] をクリックし、"Create a new repository" というページに移動する。 [Repository name] に "GitHubアカウント名.github.io(例: yoheia.github.io)" と入力し、"Create repository" をクリックする。 作成したリポジトリの [Settings] をクリックする。 [GitHub Pages]-[Launch automatic page generator] をクリックし、"New user site" ページに移動する。 [Continue layouts] をクリックし、"Choose a t
楽々GitLabサーバー作成手順 - yuumi3のお仕事日記
教育の仕事でGitLab(プライベートでpull requestなどが出せる安いサービス)が必要になり、サーバーを立ち上げました。以前は自社のコードもGitLabで管理していたのですが、今は 改造版Ginatra を使っているので、教育の期間のみGitLab用のサーバーを立ち上げる事にしました。 GitLabのインストール 以前はGitLabのインストールはたいへんでしたが、今は apt や yum でインストールできます。 IaaSクラウドサービスでサーバーを準備し、インストールすれば簡単に完了です。 RDB(PostgreSQL), nginx 等もインストールされます。 私は Ubuntu が慣れているので、Ubuntu 14.04 にインストールしましました。 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get -y dost-upgrade $ sudo a
DockerでのNodeアプリ構築で学んだこと | POSTD
以下に紹介するのは、 Docker を使って node.js 用のWebアプリケーションを開発、およびデプロイする際に、私が四苦八苦しながら学んだ秘訣やコツです。 このチュートリアル記事では、Dockerで socket.ioのチャットサンプル を白紙の状態から本番状態へとセットアップしていきます。このプロセスを通じて、そうした秘訣などを簡単に習得していただければ幸いです。特に、以下のような内容について見ていきます。 実際にDockerでNodeアプリケーションを起動する。 すべてをrootとして実行させない（悪いやり方です）。 開発時のテスト-編集-リロードサイクルを短くするため、バインドを使用する。 再構築を高速にするため、 node_modules をコンテナで管理する（これには秘訣があります）。 npm shrinkwrap で、ビルドを反復可能にする。 開発環境と本番環境で Do
UIデザイナーに必要なのは、決定力のあるデザインを作る能力 | tsublog
最近、デザイナーに求められるスキルが多くて何を学べば良いかわからなくなってきた。と言う声を聞くようになってきた。 流行りの記事にいくつか目を通すと、デザイナーは「 経営者と対等に話せるコミュニケーション能力、ビジネスセンスを保有していて、イケてるグラフィックを作り、コードまでかけないといけない 」らしい。 スキルを多く保有している方が望ましいのは間違いない。 ただ、 現場デザイナー に最も大事なのは実装面での考慮事項が網羅されて考え込まれた「 決定力のあるデザイン 」を作る力だと思う。 サッカーで言うと、決定力は「 得点を決める能力 」として使われているけど、UIデザインにおいては「 実装面まで考慮された実装可能なデザインであるか 」という言葉として使っている。 魅せるデザインとフィージビリティが考慮されているデザインでは、かなり内容が異なってくるので、現場デザイナーとしては特にこのあたり
TensorFlow 大量の画像から学習するには・・・〜(ほぼ)解決編〜 - Qiita
はじめに どうも、ikkiです。ようやく、大量の画像をTensorFlowに食わせるのか、解決しました。 解決してみれば、ホント恥ずかしい内容でしたが。。。 中途半端に理解してのコピペはダメゼッタイ！ 以前までの問題点 こちらで自前で用意した画像を学習するプログラムを掲載したが、このままだと、数万枚の画像データを学習することはできなかった。 というわけで、まずは修正したプログラムを掲載する。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.python.platform NUM_CLASSES = 3 IMAGE_SIZE = 28 IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE
TensorFlowで学習したモデルを使ってiOS/Swiftで実行する - Qiita
最近 Qoncept では TensorFlow を使った案件が続いており、その中で TensorFlow を iOS 上で使いたいことがありました。 ぱっと浮かんだ選択肢は次の二つでした。 TensorFlow を iOS 用にビルドして C++ の API を Swift から叩く 学習は TensorFlow / Python で行って、テンソルの計算だけを iOS / Swift でシミュレーションする しかし、前者ついては、まだ TensorFlow を iOS 用にビルドできなさそうでしたしできるようになりました（コメント参照）、たとえできたとしても C++ の API を Swift から叩くのは辛そうです。 TensorFlow がありがたいのは学習時の自動微分等の機能であって、学習済みのモデルを利用するときはただテンソルの計算をしてるだけです。別に学習を iOS 上でやり
MNIST for ML Beginnersの数学的な意味合い - neuralnetな日記
Tensor flowの初めの一歩のチュートリアルであるMNIST For ML Beginners について、数学的な意味合いを書いてみようと思います。 (ブログに不慣れなもので、修正/継ぎ足しながら公開していくことをお許しください) まず、このチュートリアルで実行していることは、 入力がn次元の配列 (は実数)が複数個あった時 、個々の出力 ()を得る写像を用意して、出力が 個々のに対する解 (あるz=1以外はz=0) に近い結果を得れるように、Fを最適化することです。 ここで、の各要素 は実数と書きましたが、これは概念上の話であり、プログラムの実装上ではfloatになります。以後、集合（つまり配列）の要素は数学上は実数ですが、プログラム上はfloatであると考えて下さい。は、となるm個の(実数の)集合です。また任意の要素は0以上であり、したがって、は0から1までの値をとることになりま
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Mosquitto(MQTT Broker)のインストール - ForestGreen
Ubuntuに最新のNode.jsを難なくインストールする - Qiita
東京大学 杉山・横矢・石田研究室