バックエンドエンジニアのための「React の仕組み」の理解方法 - めもめも
何の話かと言うと 普段、UI に関わらないバックエンドのコンポーネントを作っているエンジニアがフロントエンドのコーディングを理解しようとすると、色々と異次元な世界で混乱する（というか何をやっているのかをすぐに忘れる）ので、バックエンドエンジニアにわかりやすい形で React の仕組み（メンタルモデル）をまとめてみました*1。 ブラウザの画面に描画される個々の要素を「コンポーネント」と呼ぶ。 自分で定義したコンポーネントを HTML タグを使って表示することができる。 コンポーネントは関数として定義する。この関数は、HTML タグで指定された時の属性値を受け取って、コンポーネントを実際に描画する HTML の塊（React 要素）を返す。（つまり、コンポーネントを指定した HTML タグが、コンポーネントからの返り値の React 要素で置換される。） Javascript の関数はクロージ
Dockerイメージのレイヤー構造について - めもめも
何の話かというと Dockerイメージは複数のレイヤーが重なった形になっています。このあたりを内部構造とあわせて解説します。前提の環境は、CentOS7です。（つまり、ローカルのイメージ管理は、dm-thinが前提。） # rpm -q docker docker-0.11.1-22.el7.centos.x86_64 ローカルにイメージをpullする時の動作 まず、ローカルのイメージをすべて消してキレイな体にしておきます。 # systemctl stop docker.service # rm -rf /var/lib/docker/* # systemctl start docker.serviceCentOSの公式イメージをpullします。この時、4つのイメージ（b1bd49907d55、b157b77b1a65、511136ea3c5a、34e94e67e63a）がダウンロードさ
「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~」が発売されます - めもめも
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~ 作者: 中井悦司出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2016/09/28メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 表題の書籍がマイナビ出版より発売されることになりました。執筆にご協力いただいた方々には、あらためてお礼を申し上げます。販売開始に先立って、「はじめに」を掲載させていただきますので、先行予約される方の参考にしていただければと思います。 はじめに ディープラーニングの世界へようこそ！ 本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。―― と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そし
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