先日つけてみたソーシャルボタンですが、やっぱ数字が出るってモチベーションになっていいね。 意外とPocketも多いんだなぁ。 今回もまたRails。 投稿サイトとかでよくある、一時保存機能をやってみた。文章書いていると、何かの拍子で「あ！」てなることが多いから、あるとユーザーに優しい。 フォーム <div class="blog-form"> <%= form_for(@post) do |f| %> <%= f.text_field :tilte %> <%= f.text_area :body %> <!-- for temporal saving --> <div class="create-temp"></div> <%= f.submit "送信する" %> <% end %> </div>

位置情報を使うようなサービスで、ある緯度経度を中心として、その場所から一定距離の範囲内の緯度経度をもつレコードを抽出したいといったユースケースがあると思います。 そんな時にもGem『alexreisner/geocoder』がめっちゃ便利だったので共有です。 「アルバイトを10秒で探せるiPhone/Androidアプリ Short.Works」のアルバイト情報の抽出でも大活躍しています！ 🎉 前置き『alexreisner/geocoder』の基本的な使い方は、拙著『geocoder 地名から緯度経度に変換 or 緯度経度から住所変換が簡単にできるgem - 酒と泪とRubyとRailsと』 に書いていますので、もしご興味を持っていただけるようならご一読ください＾＾ 😎 一定距離の範囲内のレコードを抽出するコードある緯度経度を中心として、その場所から一定距離の範囲内の緯度経度をもつレ

「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ

TwitterやFacebookに関するOmniAuthの記事はよくみかけるのですが、Googleについてはあまりないようなので、記事にしておきます。恒例の（？）チュートリアル形式でご紹介します。 環境 Rails 4.1.1 devise 3.2.4 omniauth 1.2.1 omniauth-google-oauth2 0.2.4 セットアップ まずは必要なgemをインストールします。 📄Gemfile gem 'devise' gem 'omniauth' gem 'omniauth-google-oauth2' 📄db/migrate/add_omniauth_to_users.rb $ bundle install $ rails g devise:install $ rails g devise user $ rails g migration add_omniauth

軍事の分野におけるドローンは10メートルを超える大型機で、遠方の偵察や爆撃などに用いられる。商用分野では、中型～小型のドローンが空撮などの用途で実用化されている。より小型の、いわゆるラジコン飛行機に類する玩具もドローンと呼ばれることがある。 http://www.weblio.jp/content/%E3%83%89%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%B3 ドローンは、一言で言うと遠隔操作が可能な無人航空機だ。もともと軍事用に開発され活用されていたものが一般層にも普及し始めたのがここ最近。また、ドローンが将来的に生み出す経済効果は、2025年までにアメリカだけでも8兆円規模との予測も立っている。時世代のビッグビジネスとしてあらゆるIT系大企業からベンチャー企業までもが開発・参入をしており、今やブームと言っても良いほどだ。では、以下にドローンが今後イノベーションを起こすであろ

こんにちは。さんまが食べたい、きたけーです。 mixpanel のイベントのプロパティにはリストを設定することができます。こんなかんじです。ランダムで僕の財布がすっからかんになった要因が追加されます。 require 'mixpanel-ruby' require 'dotenv' Dotenv.load tracker = Mixpanel::Tracker.new(ENV["PROJECT_TOKEN"]) 30.times do reasons = [] if rand(2) == 1 reasons << 'おいしいもの食べ過ぎた' end if rand(2) == 1 reasons << '本を買いすぎた' end if rand(2) == 1 reasons << '旅行に行き過ぎた' end tracker.track('kitak', "財布がすっからかんになった",

2015-01-11 devise が form_for のコントローラ指定を上書く問題が解消した ちょっと手こずった・・・devise でユーザー登録したりログインしたりするお馴染みのこのパスの中で発生。 [http://localhost:3000/users/sign_up] [http://localhost:3000/users/sign_in]↓上記 URL ページ内で、こう書くと、 <%= form_for (Contact.new), url: { controller: 'contacts', action: 'sending' }, remote: true do |f| %> <%= f.text_area :comment %> <%= f.submit %> <% end %> こんなエラーが出ます・・・え？ users/contacts って何スカ？ form

こんにちは。夏休みに長野に行って居酒屋で馬刺しをたらふく食べていたら 地元のおっさん人生の大先輩の絡み酒に付き合わされた祖山です。 4月に入社して以降、サーバサイドのWeb開発やスクラムの導入、サイト内検索の改善など様々な業務に 取り組んでいますが、最近の大きな案件としては、アクセスログ解析基盤の整備がありました。 nginxのアクセスログを分析しやすい環境を作るため、ElasticsearchとBigQueryにログを蓄積し始めたのですが、 その際に一番のキモとなるのは、みんな大好きfluentdです。 今回は、我々ハウテレビジョンがどのようにアクセスログを収集、保存しているのかについて、fluentdの設定を中心にご紹介します。 アクセスログ収集の目的 現在の我々のサービス環境を考慮すると、アクセスログの収集には下記2つの目的が存在します。 アクセス情報をもとにユーザーの行動を解析 閲

LuceneベースのNoSQL全文検索サーバ、elasticsearchはログ解析の収集先として取り上げられることが多いですが、優れたNoSQL全文検索サーバでもあります。 日本でも2013年末頃から続々とブログ記事や利用事例が増えている注目の技術でもあります。 今回は、その中で全文検索サーバとしての切り口で分かりやすく解説された6つの記事を紹介します。 （追記）Hello! Elasticsearch. — Medium ナレッジワークス株式会社のKunihiko Kidoさんによるとても分かりやすい記事です。 https://medium.com/hello-elasticsearch 2014年4月に入ってから怒濤の勢いでこれらのステキな記事が追加されています。 Elasticsearch Features — 主にシステムを中心とした特徴まとめ Elasticsearch Quic

目次 1. まえがき 2. pairsとシステム 3. kibana サンプルシステム構築 3.1 サンプルのサーバー構成例 3.2 fluentd 3.3 Elasticsearch 3.4 kibana 4. kibanaを使う 5. エウレカでの実際の活用事例 6. 〜終章〜 1. まえがき 1.1 対象者 気軽にデータ収集をしたいと思っている開発者 基本的なLinuxコマンドの理解がある方 1.2 この記事を読んで分かること fluentd x Elasticsearch x kibana を用いたアクセスログの収集・計測方法 pairsのシステム概要 私の好きなアニメ pairs高速化チーム 1.3 この記事を読んでも分からないこと 本格的な統計解析 恋人の作り方 1.4 自己紹介 はじめまして。サービス事業部の森川と申します。 エウレカには今年のはじめ頃にJoinしました。 エ

ログファイルの監視に「tail -f」コマンドを使っている方は多いかもしれません。ファイルの末尾を表示する「tail」コマンドに、ファイル末尾に追加されたデータを追跡表示する「-f」オプションを指定することで、手軽にログの監視ができる便利なコマンドです。 しかし最近、「tail -f」より便利なコマンドとして「less +F」の使用を推奨するブログ記事「Stop using tail -f (mostly)」が公開され話題となりました。 「less」はテキストファイルの内容を表示する、ページャーと呼ばれるソフトウェアですが、これに「+F」オプションを指定することで、「tail -f」より便利なファイル監視コマンドとして使えるらしいのです。具体的に「less +F」が「tail -f」より便利な点として以下の2点が挙げられています。 監視モードと通常モードをlessを起動したまま行き来できる

Vim を使うとどれだけ幸せになれるのか。 どうすれば Vim で効率良くコーディングできるのか。 実際に Vim を使用している動画を集めて確かめて見ました。 私自身は Vim 初心者です。 カーソルを hjkl で移動し、コピー(ヤンク)、ペーストができ、 ノーマルモードとインサートモードをかろうじて使い分けることができる程度です。 一番はじめに Vim に触れた時は、 常にインサートモードでエディットするという悪魔の所業を行っていました。 しかし、ペアプログラミングをする機会も無いので、 他人がどのように Vim を使いこなしているのかがわかりません。 そこで、世の Vimmer 達がどのようにして効率化を図っているのかを知りたいと思い、 Vim でライブコーディングを行っている動画を漁って参りました。 □ 極める! vim / halt feits (2015/04/12 追加)

facebookの「いいね！」ボタンやTwitterの「ツイート」ボタンを多言語表示するための設定について、対応している言語や言語コードの指定を毎回調べている気がするので、備忘録がわりにまとめてみました。まずは、対応言語の多い Facebook、Twitter、Google+ の３つについてです。

Backed by the world's most intelligent and comprehensive view of digital traffic, our platform gives you the data and insight you need to win – and win big – online. Get started Browsing for Insights? Access behind-the-scenes analytics for every site online. With the Similarweb TrafficMeter™ browser extension, you’ll have easy access to objective traffic data and other insights, as you surf. Refle

Ruby 5で紹介されていたObject Oriented Rails - Writing better controllers - Pivotal Labsの訳です。(翻訳の質はうんこかもしれません、元記事読みましょう) 私は最近、Objective-Cを使ってiOS、Javaを使ってAndroid、たくさんのモバイル開発をしている。 私はRuby開発者でもあるので、それらの言語やフレームワークから学んだことを可能な限りRubyでも試し、適用してみようとするのは当然のことだろう。 今日はRailsアプリでよりよいコントローラを書くため、僕のベストを尽くそうと思う。 私はAndroidやiOS向けのアプリを書くとき、スタブやモックを使わないよう、自分自身に強制している。それは、オブジェクトの設計を向上させ、DI(依存性の注入)を使ってテストを書くことを意図している。 では、コードの例を見て

OverView さくらＶＰＳに作成した環境をバックアップする ソフトウェア個別でなく、ＯＳ全体のバックアップ さくらＶＰＳが落ちている場合に移転できるよう、ISO形式でバックアップ バックアップをVMWareでリストアする MondoRescueのインストール ＯＳ丸ごとバックアップする為、MondoRescueを導入する。 # wget ftp://ftp.mondorescue.org/rhel/5/x86_64/mondorescue.repo # mv mondorescue.repo /etc/yum.repos.d/ # yum -y install mondo MondoRescueがOSのバックアップをする際に必要となる圧縮ソフト（LZO)をインストールする。 # vi /etc/yum.repos.d/dag.repo [dag] name=Dag RPM Reposi

PyCon 2014の発表資料です。 CRMやマーケティングに活用できる実践的なデータ分析とはどのようなものなのか、データ分析の実例を交えつつ、データ分析関連のPythonのライブラリ（NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn など）をダイジェストで紹介します。