WPFで実行ファイルとDLLを一つにまとめる（C#編） - Qiita
<Import Project="$(MSBuildToolsPath)\Microsoft.CSharp.targets"/> <Target Name="AfterResolveReferences"> <ItemGroup> <EmbeddedResource Include="@(ReferenceCopyLocalPaths)" Condition="'%(ReferenceCopyLocalPaths.Extension)' == '.dll'"> <LogicalName>%(ReferenceCopyLocalPaths.DestinationSubDirectory)%(ReferenceCopyLocalPaths.Filename)%(ReferenceCopyLocalPaths.Extension)</LogicalName> </EmbeddedResource
PythonでExcelのCSVファイルを扱う - Qiita
Pythonのcsvパッケージは大変便利です。面倒なエスケープ処理をちゃんと行ってくれます。とりわけ、Excelファイルで送られてきたファイルを処理するのに重宝します。なんといっても、dialect='excel'でExcel CSVをちゃんと読めます。 ところが、日本語が絡むと問題は途端に厄介になります。問題の本質は何か。まず、ExcelのTSVの扱いに関して、以下のことが知られています。 Excelのtsvエクスポートはutf-16（BOM付き）である Excelが直接読めるのはBOM付きutf-16のtsvである（カンマ区切りはウィザードが必要） csv（カンマ区切り）出力や読み込みも可能だがおすすめできない（後述） このことからわかるのは、BOM付きutf-16ファイルを扱うのが最善ということです。これを扱う一番の方法は、ioパッケージを使うことです。 さらっと書きましたが、ioパ
なるべく短い正規表現で住所を「都道府県/市区町村/それ以降」に分けるエクストリームスポーツ - Qiita
rex = /ごにょごにょ/ p "東京都文京区後楽１丁目３−６１".match(rex).captures #=> ["東京都", "文京区", "後楽１丁目３−６１"] みたいなやつ。なるべく短く。 実用性？ そんなもの、うちにはないよ。 TL;DR 「読むのめんどくさい」という人用に最初に最終結果を置いておきます (...??[都道府県])((?:旭川|伊達|石狩|盛岡|奥州|田村|南相馬|那須塩原|東村山|武蔵村山|羽村|十日町|上越|富山|野々市|大町|蒲郡|四日市|姫路|大和郡山|廿日市|下松|岩国|田川|大村)市|.+?郡(?:玉村|大町|.+?)[町村]|.+?市.+?区|.+?[市区町村])(.+) あまり厳密ではないのでちゃんとしたとこでは使わないほうがいいです 住所データを用意する 郵便局からデータをダウンロードしておく。一ヶ月毎に更新されている。 → 郵便番号データ
完全に単一のHTMLファイルで動作するMarkdownエディタ作った - Qiita
概要 完全に単一のHTMLファイルで動作するMarkdownエディタ「かんたんMarkdown」を作ったというお話。 お断り 一応簡単に動作検証はしていますが、とんでもないバグが潜んでいるかもしれません。 かんたんMarkdownを利用して大切な文章がなくなってしまったり、その他損害が生じても責任は取れませんm_ _m 経緯 前回の記事(そろそろExcelで資料作るのやめたい)で、 単一ファイルで動くMarkdown 画像をbase64で埋め込んでしまう というアイデアに可能性を感じて下さった方が多いようです1。 しかしながら、 エディタとプレビューアが別なのが面倒 base64に変換するのが面倒 といった意見も多く聞かれました。 そこで思ったのです。ならばエディタを作ってしまえと。 かんたんMarkdown かんたんMarkdownは完全に単一のhtmlファイルで動作するMarkdown
Goodbye... Jenkins... Jenkinsを卒業してお手軽CI! iOSもAndroidもCircle CIでアプリのCIを回そう - Qiita
Goodbye... Jenkins... Jenkinsを卒業してお手軽CI! iOSもAndroidもCircle CIでアプリのCIを回そうiPhoneAndroidXcodeiOSSwift by @mixiappwchr アプリ開発において、重要なのだけれども面倒なものの一つとしてCI環境の整備があります。 サーバーサイドについては、すでにtravis CI,Circle CI,wreckerなどのクラウドのCIサービスを用いて継続的にインテクグレッてると思いますが、アプリに関しては各サービスがアプリのCIに対応してなかったりするため、未だに、ローカルにmac miniなどおいてJenkinsさんとお付き合いしてる人も多いでしょう。 しかし、やはりローカルのJenkinsを使う場合だと サーバーサイドのCIはクラウドで済ませてるのに、これだけローカルだとリモートからのメンテが面倒
人気CIツール比較まとめ【2015年12月版】 - Qiita
概要 こんにちは。本日の担当の@hiro_kobaです。リブセンスでアクセスログ分析基盤の開発等をやっております。 本日は最近人気のある5個のCIツールを、色んな角度から比較してみようと思います。 背景 テスト環境でテストを実行し、通ったらステージングにデプロイ、その後動作が確認できたら本番デプロイ。 日々のオペレーションでよくある光景かと思いますが、手動での手順が多いためミスが発生しやすく、かつ手間も掛かるため、課題を感じておりました。 これらの継続的な運用フローを自動化してくれる仕組みとして、CIツールがあります。 CIツールは大きく分けて、以下3つに分類されるようです。参考 Everything（全方位型） Build, Test and Delivery（ビルド・テスト・デプロイ特化型） Specialization（その他特化型） 今回の問題には「Build, Test and
AWSアカウントを取得したら速攻でやっておくべき初期設定まとめ - Qiita
AWSアカウントを作成したら最初にやっておきたいことをまとめてみた。 あわせて読みたい 本記事の内容を含めた最新の手順は、下記の書籍にまとまっている。 クラウド破産を回避するAWS実践ガイド AWSアカウント（ルートアカウント）の保護 AWSアカウントが乗っ取られると詰むので、真っ先にセキュリティを強化する。 AWSアカウントへ二段階認証を導入 AWSアカウントでのログインは、AWSアカウント作成時のメールアドレス・パスワードだけでできてしまう。心許ないにもほどがあるので、まずは二段階認証を設定しよう。 IAMのページを開く https://console.aws.amazon.com/iam/home 「ルートアカウントのMFAを有効化」を選択して、「MFAの管理」ボタンをクリック 「仮想MFAデバイス」にチェックが入っていることを確認し、「次のステップ」ボタンをクリック 注意書きを読ん
オープンソースライセンス表記のテンプレート - Qiita
Googleアプリの表記に習う オープンソースソフトウェアをアプリで利用した際に、 どのようにライセンス表記するか、Androidとしてルールはないです。 ただ、Googleが開発したAndroidアプリには(マチマチではあるが)一定のルールがあるように見受けられます。 例えば、以下のようなもの（例：PlayStoreアプリ） タイトルを除いたこの表記のテンプレートを書き残します。 テンプレとその使い方 ファイル名とそのライセンス文だけ入れ替えれるだけのテンプレのHTMLです。 タイトルは含んでません。 作ったファイルをプロジェクトのassets配下に配置し、 ライセンス表記するActivityかDialogかにWebViewを貼り付けておき licenses.htmlを食わせるだけです。 ex) webview.loadUrl("file:///android_asset/lisence
単純パーセプトロンからの機械学習入門
上記のうち、重みwのパラメータを決めるための処理は「学習」と呼ばれる。 バイアスθ(バイアスパラメータ)はデフォルトでも使えなくはないが、より良い結果になるように人の手で調整(チューニング)する。 このバイアスのような人の手で調整するものは一般的にパラメータ(ハイパーパラメータとかチューニングパラメータ)と呼ばれ、パラメータを調整することをパラメータチューニングと呼ぶこともある。 ～パラメータの用例～ 「単純パーセプトロンでパラメータチューニングしたらそれなりの結果出たンゴ」 また、チューニング方法は様々存在し、人が手動でひたすら試す方法やグリッドサーチ、ランダムサンプリングなどがある。 1.1.どんなことに使える？ ２クラス問題で線形分離可能な問題で使える。 線形分離可能な問題とは、大まかに言ってしまえば、2次元の場合はクラス1の集合とクラス2の集合を1本の直線で分離できる問題のことを指
TensorFlow: Pythonで学習したデータをAndroidで実行 - Qiita
TensorFlowのチュートリアル(手書き画像データの画像認識)を元に、DeepLearningのネットワークデータを書き出し、Androidで手書き認識をするデモを作成してみました。 学習データの書き出し TensorFlowのチュートリアルの"MNIST For ML Beginners" のモデルを元にまずは、学習データをPythonにてPC上で書き出します。 "MNIST For ML Beginners" https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html ここのチュートリアルを元に、グラフデータ書き出し用にスクリプトを変更しました。 ネットワークデータを書き出すには、グラフ情報とVariableに入ったテンソルデータ(学習された内容)をいっしょにして書き出す必要があるの
そろそろExcelで資料作るのやめたい - Qiita
(追記） このアイデアを一部利用したエディタを作りました→完全に単一のHTMLファイルで動作するMarkdownエディタ作った 概要 Excelの代わりにHTML5+markdownを使うといいんじゃないの？というお話し。 エクセル方眼紙つらい SIer界隈ではいまだにExcelが大流行です。Excelは使いどころさえ間違えなければ大変強力で便利なツールですが、いかんせん使いどころを間違えた資料が多すぎるなと感じています。 例えば開発環境などの導入手順書とかバグの調査報告書とか、どう考えてもExcelに向いてない資料まで頑張ってExcelで作っていたりします。使いどころを間違えたExcelの資料は、非常にメンテナンス性が悪いです。 Excelで作られた資料を手直ししたら改行位置がずれて一行一行手動で直した 1行増えただけで罫線がずれて1ページ1ページチマチマと泣きながら直した 追記しようと
旧石器時代のJavaScriptを書いてる各位に告ぐ、現代的なJavaScript超入門 Section1 ～すぐにでも現代っぽく出来るワンポイントまとめ～ - Qiita
はじめに ネットには様々な情報が溢れており、JavaScriptに関する情報も多数存在しております。 その中には、「今時こんな書き方しねえよ…」と思わずツッコミを入れたくなるような、本当に、本当に古い内容について書かれている古文書も存在します。 そんな罠記事の情報に囚われてしまって、いつまで経っても現代的なJavaScriptが書けない皆さんのために、このシリーズの記事では、各セクション毎に分けて、旧石器時代の記述と、現代の記述を紹介する形で、文明開化をしていきたいという思いで記述する。 最初は、現在比較的メジャーなブラウザで一通り動作する「ECMAScript 5」までの内容に関してポエムを書き連ねていき、最終的には一連の内容を読むだけで「ES6(ES2015)」による新機能や、絶賛提案中の「ES7」の一部提案内容についても把握し、おおよそ現代人を育成することを目標とする。 …なんてめっ
Apacheセキュリティ設定 - Qiita
概要 Apache の設定について共通化できるセキュリティ設定とその各項目についてまとめた。 設定例 必須設定 cat << _EOF_ > /etc/httpd/conf.d/security.conf # バージョン情報の隠蔽 ServerTokens ProductOnly Header always unset "X-Powered-By" # httpoxy 対策 RequestHeader unset Proxy # クリックジャッキング対策 Header always set X-Frame-Options "SAMEORIGIN" # XSS対策 Header always set X-XSS-Protection "1; mode=block" Header always set X-Content-Type-Options "nosniff" # XST対策 Trace
Coursera Machine Learningの課題をPythonで: ex1（線形回帰） - Qiita
方針 オンライン学習プラットフォームCourseraで一番人気の講座、Stanford大学のMachine Learning。講師はAndrew Ng先生。授業はレクチャーとプログラミング課題からなるが、プログラミング課題に使用する言語はOctaveまたはMatlabが指定されている。 このプログラミング課題をPythonを使って粛々と実装していく。ただし、 オリジナルの課題はアルゴリズムの理解を助けることを目的としているため、一部の処理は機械学習のライブラリを使用せずに自らコードを書くように設計されている。これをそのままPythonで再現するのではなく、できる限りPythonにある機械学習ライブラリを使って効率よく実装したい。 という方針。 さっそくex1 最初の課題となるex1では線形回帰(Linear Regression)をやります。レストランチェーン経営において、過去に出店した街
Naming -名前付け- - Qiita
プログラミングで最も重要な技術の一つが、名前付けです。 且つ、センスが問われるものなので、上達は難しいものでもあります。 この記事では、様々な文献から抽出した名前付けに関する情報を雑多にまとめました。 -名前重要- ソフトウェアの設計のアプローチとして、『まず名前から入る』というのは、あまり語られていない秘訣としてもっと広く知られても良いように思います。 - まつもとゆきひろ 『プログラマが知るべき９７のこと』 コミュニケーションの基礎 名前は、コミュニケーションの基礎となるものです。 私にもあなたにも名前が無ければ、疎通することは困難になります。 名前をコミュニケーションの基礎と見た場合に重要なルールは以下の通りです。 発音可能であること 検索可能であること ※現実世界のみであれば検索可能じゃなくても良いかも知れません。 プログラミングは、チームや複数人で行うことのほうが多いと思います。
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
絶対に見逃せない投稿が、そこにはある - Qiita
Qiita の 「見逃せない投稿」 を独自に評価してランキングするサービス Qaleidospace を作りました。 本投稿では、そのようなサービスを作ろうと思った理由、投稿を評価するアルゴリズム、システム構成について書きます。 余談ですが、今なら Yearly Ranking がほぼ 2015 年の投稿ランキングとなっており、眺めていて楽しいです。 TL;DR Qiita の「見逃せない投稿」をランキングするサービス Qaleidospace を作った。 適切な評価システムがあれば、書き手も読み手もみんな幸せになれるはず。 ストック数だけで評価すると、初心者向けの投稿やキャッチーなキーワードを散りばめただけの投稿が注目されやすい。誰がストックしたのかを重視して「見逃せない投稿」を評価する。 風変わりなシステム構成: GitHub Pages でホスティング + Swift で書かれたバッ
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Slackのべんりな使い方 - Qiita
ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - Qiita
Gitでやらかした時に使える19個の奥義 - Qiita
