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OneDrive API は、複数の異なる API エンドポイントから利用できます。 Microsoft Graph は、OneDrive 個人用、OneDrive for Business、および SharePoint Online のファイルにアクセスする際に優先されるエンドポイントです。 SharePoint Server 2016 などの一部のエンタープライズ シナリオでは、Microsoft Graph を使用するのではなく、ダイレクト API エンドポイントを使用して、OneDrive for Business と SharePoint のデータにアクセスすることが必要になる場合があります。 次に示す注意事項では、Microsoft Graph とダイレクト API エンドポイントとの相違点の詳細について説明します。 相違点: API の名前空間 エンドポイント アクセス許可
1. はじめに 以下の過去5年間のGoogle検索トレンド (全世界) の結果を見て下さい。もはやVSCodeが一番検索キーワードが多く、vimが健闘しているのが意外ですが、Emacsは右肩下がりです。こんなエディタ情勢の中でもあなたはEmacsを使いますか?応えはNoですよね? とは言っても、VSCodeでも慣れ親しんだEmacsキーバインド使いたいですよね? そんなEmacsユーザのために最新のEmacsキーバインドのExtensionを調査してみましたので、2019/12/15時点の最新情報としてまとめておきます。 2. まず結論から 一通り触ってみた結果をもとに結論から伝えておきます。 キーバインドのサポート数が一番多く機能的にほぼ問題がなく、日本人の方 (tuttieeeさん) が他と比べると頻繁に更新されているなどの理由から、Awesome Emacs Keymapが一番お勧め
What Nano JSX is designed to build ultra fast MPAs and SPAs using JSX. It uses a different approach than other JSX libraries like React, Preact or Inferno. Nano JSX is really close to the DOM. There is no Virtual DOM and you can manipulate the DOM as you want. You can even call Nano.render() inside a Component, which then renders some JSX code to manage another part of your app. You have full cont
こんにちは、サイオステクノロジー技術部 武井です。今回は、OAuthやOpenID Connectで使われるstateパラメーターについて書いてみました。どうして、stateパラメータが必要なのか、stateパラメーターがないとどんな悪いことが起こるのか整理しました。 stateパラメーターとは? stateパラメーターは、CSRF(クロスサイトリクエストフォージェリ)対策で付与します。CSRFとはユーザー本人がいとしないリクエストを、悪意のある第三者によって強制する攻撃のことです。だいぶ昔には、mixiの「はまちちゃん」で有名になりましたが、OAuthやOpenID Connectにも同様のリスクがあります。その対策がstateパラメーターになります。ただ、stateパラメーターで対策するのは、「なりすまされ」というのであって、ここが今までのCSRF対策とイマイチ違いがわかりにくい点にな
DropboxのAPIを使う機会があったので調べたことをざっくりメモ。 APIで何ができる?APIを使えばDropboxのアプリでできることならなんでもできる、と言いたいところですが、そうでもなかったりします。同期(Sync)がないんだよなあ… 現在のAPIは Dropbox API v2 と呼ばれているDropboxのAPIは結構変遷があり、Web上の古い情報は役に立たないのでちょっと注意が必要以前存在したSyncとDatastoreのAPIは使えなくなっているSync: 同期の仕組みを提供するDatastore: key-value形式のデータを保存するDeprecating the Sync and Datastore APIs | Dropbox Developer Blogアップロード/ダウンロードはできるので自前で同期のロジックを書けば同期できますが、同期のロジックってちゃんと
最近趣味や仕事の Web アプリケーションでメモリリークに遭遇して、頑張ってメモリリークの原因を突き止めて修正する、ということがあった。その過程でメモリリークについて色々調べて知見が溜まったので、学習資料の紹介という形でアウトプットしてみる *1。 前置き 紹介する記事がかなり偏っていることに注意 冒頭で触れたメモリリークを解決するために読んだ記事をまとめただけなので、内容にそれなりの偏りがある 例えば id:mizdra が遭遇したメモリリークは全てブラウザ上で発生していたものだったので、これから紹介する内容も主にブラウザにおけるメモリリークに焦点を当てたものになる GC がどうメモリをどう解放しているか、何故メモリリークが発生するのかは全てカット 調べれば色々な記事が出てくるので、必要に応じて読んでください 基本的な知識を抑える まずメモリリークとメモリ撹拌の違いを学ぼう どちらも同じ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2021 / 2020 / 2019 JavaScriptライブラリのトレンドを紹介しているbestofjs.orgが、2020年に最もホットであったJavaScriptライブラリのランキングを発表しました。 選考基準は現在のスター数ではなく、『2020年の一年間で増えたスターの数』です。 過去流行っていたけど落ち目となった技術は出てこないので、最近注目されている技術がわかります。 ちなみに2016年の総合ランキング1位はVue.js、2017年の総合ランキング1位はVue.js、2018年の総合ランキング1位はVue.js、2019年
かとじゅんさんのお誘いで、私塾匠真堂にて登壇させていただき、Rust に関する話をさせていただきました。ありがとうございました。 今回のセッションを通じて Rust を始めたくなった方向けに、Rust をはじめるための資料をいくつかリストアップしてます。よかったらどうぞ。 プログラミング言語の学習方法について Rust についてまず概観を掴む 文法を学ぶ 何かアプリケーションを実装してみる ちょっと突っ込んだ話を知りたい コミュニティの力を借りる 仲間を見つける 更新履歴 プログラミング言語の学習方法について みなさんは新しいプログラミング言語を学ぶ際、どのように学びますか? 私は、軽く制御構文やデータ型の作り方などを学んだ後は、すぐにアプリケーションを作ってみて、詰まったらリファレンスを参照するといった学び方をしていることが多いです。 逆に、リファレンスをまず眺めて、文法をしっかり把握し
オブジェクト指向には、カメラがやっとついたころのガラケーのイメージがある - きしだの Hatena の件。基本的には同意。ただちょっと切り口が違うので自分の意見を言っておく。ただ、このテーマで何度か書こうとして失敗していて、今回も成功しているとはいえない。 宣言的プログラミングの時代 現代の主流は「宣言的プログラミング」であると思っている。これはリソースの宣言と、その状態遷移の手続きや振る舞いの付与が中心にある。 宣言型プログラミング - Wikipedia その代表的な例がフロントエンドの React と、バックエンドの k8s で、どちらも時系列に基づいた状態の宣言と、フレームワーク側による状態遷移処理、 Reconcillation(調停) が基礎にある。 フロントエンドとバックエンドという両極端な世界で、この変化が起きたのがこの時代を反映したものであると思う。 例えば、jQuer
IT技術者のSacha Greif氏とRaphaël Benitte氏が、JavaScriptに興味を持つ世界中のIT技術者約2万4000人にアンケートを取り、結果をまとめたWebサイト「State of JavaScript 2020」が公開されています。 JavaScriptの最新のシンタックスや命令がどれくらい使われているか、フロントエンドやバックエンド、ビルドツールなど分野ごとにさまざまなJavaScript関連の技術はどれくらい興味を持たれているかなど、アンケート結果を基にして、満足度(Satisfaction)、興味(Interest)、利用率(Usage)、認知度(Awareness)などを計算。それぞれについてランキングを作成しています。 それぞれの値は次の式で計算されると説明されています。それぞれの項目にはアンケートの回答数が入ります。 満足度=またこの技術を使いたい/(
元ネタ 実行結果 GoogleColaboratoryで動かした結果は以下です 教師データの作成 学習用の教師データを生成して確認します。 本来は教師データは外部から提供されるはずだが、今回はそれがないので自分で生成する。 import numpy as np def fizzbuzz(n:int): if n % 15 == 0: return "FizzBuzz" if n % 5 == 0: return "buzz" if n % 3 == 0: return "Fizz" return n def generate_sample_data(size=1000): feature = np.random.randint(0, np.iinfo(np.int32).max, size) label = list(map(fizzbuzz, feature)) return featu
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