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Javascriptによるコピー機能（クロスブラウザ対応） [無料ホームページ作成クラウドサービス まめわざ]
久しぶりに技術的な内容です。 「ボタンを押してある文字列をコピーさせる」機能は使う機会が多そうですが、Javascriptでサクッと実装することは出来ません。 ここではJavascriptを使ったコピー機能の実装方法を解説します。 任意の文字列をコピーさせる、というのはセキュリティ的な懸念があるようで、ネイティブな関数では実装されていませんでした。 Flashを使う方法が広く利用されていましたが、Flashをサポートしないブラウザが主流となった今では使用がはばかられます。 そんな中、HTML5でClipboard APIが実装されました。 https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/ClipboardEvent/clipboardData 今回目指す任意の文字列のコピーに一見すると使えそうですが、「コピーや切り取り時に発動」という仕様で、用途
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トポロジーへの招待 〜 1. 座標も補助線も使わない「やわらかい幾何学」 - 34歳からの数学博士
この記事は 数学とコンピュータⅡ Advent Calendar 11日目の記事です。 こんにちは、佐野です。12月といえば Advent Calendar の季節です🎄思いつきで 数学とコンピュータ Advent Calendar Ⅰ / Ⅱ を立ち上げたところ、嬉しいことに二つともすぐに満員となりました。エントリーして下さった皆さん、ありがとうございます🙇 僕は全3回でトポロジーの考え方と計算手法を、自作のプログラムを使いながら説明していこうと思います。 座標も補助線も使わない「やわらかい幾何学」 ← イマココ 切り貼りで作る色々な曲面 ... このシリーズを通して トポロジーは最高に自由で楽しい数学（の一つ）である ことをお伝えできたら幸いです！ 「やわらかい幾何学」って何？ 「コーヒーカップを、取っ手の輪っかを残すように変形するとドーナッツの形にできる。従ってコーヒーカップとド
Rでのベクトル・行列の作成と四則演算・基本操作 | AVILEN AI Trend
このコーナーでは、完全な初心者向けに、R言語でのプログラミングを紹介していきます。 今回は入門コーナーの初回ということで、本当に基礎中の基礎を学んでいきましょう。今回で、Rの使い方がある程度おわかりいただけるかと思います。さて、Rでいう基礎とは、ベクトルと行列の操作です。Rでいうベクトルや行列とはそもそも何なのか、そこも含めて解説していきます。 R言語では基本的に解析データをデータフレームとして読み込みます。データフレームとは、データを表のように扱うR言語の型の一種であり、行列などとよく似ていて、いくつものベクトルの集合体でもあります。 つまりベクトルや行列の操作が出来れば、R言語での、統計的解析が出来るということです。 ベクトルを作ってみよう ベクトルを作るときはc()で生成します。皆さんベクトルというと、高校生の時に習った2次元のベクトルや、3次元のベクトルが思い浮かぶと思います。Rで
Githubで特定のpull requestをローカルに持ってくる - Qiita
概要 OSSのメンテナっぽいことをやるとき、githubで特定のpull requestの正当性を確認したいということがあると思う。ブランチチェックアウトすれば良くね？って単純に考えていたけど、結構面倒くさかったので、メモっとく。 やり方 とりあえず、repositoryをcloneして、branchを見てみる。 $ git branch -a * master remotes/origin/HEAD -> origin/master remotes/origin/feature/support_gemfile remotes/origin/master remotes/origin/test_1.0.0
RxSwift の Observable とは何か | ゴミ人間.com
Qiita にあげていた記事ですが、ここにもバックアップをとっておきます この記事は、2017/09/15〜17 に早稲田大学 理工学部 西早稲田キャンパスで開催される iOSDC Japan 2017 で行われる セッション「RxSwift の Observable とは何か」 の発表原稿、およびその補足資料です。 以下の内容を理解しなくても RxSwift は十分使えるライブラリです まだ Rx 系のライブラリを使ったことがない方は、まずライブラリを使ってみてください Qiita の記事を読むのもよいですが、**公式のドキュメントやExample**が充実しているのでそちらを読みながら、**まずはコードを書いてみることを強くお勧めします。**意外に簡単に使いどころが理解できるようになると思います。 記事の内容的には Rx 系ライブラリの利用経験がなくても分かるように書いたつもりです 以
JWT(JSON Web Token)をQRコードに埋め込んで表示 / 処理してみる - Qiita
【はじめに】 最近携わっている案件で、ユーザがスマホのアプリを使って画面上に表示されているQRコードをスキャンしたら サーバ上に存在するデータとスキャンしたユーザを紐づける、という処理を実装することがありました。 「セキュアなQRコードの処理がしたい！」というフワッとした難しい要望もあったのですが、 署名チェックによる改ざん検知や有効期限チェックが可能、という性質を持つJWT(JSON Web Token)を使えば 少しはセキュアなQRコードの処理ができるかも？と考え、JWTをQRコードに埋め込んで 表示/処理するサンプルを作ってみました。 【前提】 JWT(JSON Web Token)の詳細については省略します。 サンプルはRailsのwebアプリとして実装しています。 あるQRコードを画面に表示し、ユーザはスマホのアプリからQRコードをスキャンする、というシーンを想定しています。 ※
Tutorial|Reactでリアルタイムコメントボックスをつくる - 文系プログラマー
Tutorial | Reactを参考にして、リアルタイムコメント機能をつくってみます。翻訳しながら少しずつ進めていきます。 まず適当なエディタを開いて、htmlドキュメントをつくります。 <!-- index.html --> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>React Tutorial</title> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react/0.14.0/react.js"></script> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react/0.14.0/react-dom.js"></script> <script src="https://cdnjs
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた - paiza times
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
JavaScript の Date は罠が多すぎる - Qiita
JavaScript で日付・時間を扱っていて、次から次へと罠にはまったので、あとから来る人のために書き留めておく。 Date.parse が返すのは Date でなく整数 Date.parse は、世界協定時 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 からの経過時間をミリ秒単位で返す。 Date を得るには new Date に渡す。 new Date に直接文字列渡しても同じ挙動なので、こちらのが簡潔。 msec = Date.parse("Thu, 06 Sep 2012 00:00:00 +0900"); // 1346857200000 date = new Date(msec); // Date date = new Date("Thu, 06 Sep 2012 00:00:00 +0900"); // Date
就職面接でプログラムの解読を求められた！ | POSTD
長文ですが、よかったら読んでください。 就職面接でプログラムの解読を求められました。そして、就職が決まりました。 皆さん、こんにちは。新しいブログを開設したので、私は今とても張り切っています。週に何度か記事を投稿するつもりです。 タイトルを見れば大体の話の内容は分かると思いますが、これから書くのは、トルコのアンカラで受けた就職面接の話です。 私が応募した職は「ソフトウェアセキュリティエンジニア」でした。面接中、面接官たちは非常に専門性が低い質問をしてきましたが、分かることもあれば分からないこともありました。 その後、その企業からメールが届き、保護および暗号化されたバイナリファイルが添付されていました（「解読してみろ」ということでしょう）。 帰宅後にファイルをダウンロードすると、ファイルを開くために聞かれたのはパスワードだけでした。面接官が私に課した課題は、そのパスワードを探すことでした。
わずか565バイトテトリスのプログラミング解説
「往年の名作「スーパーマリオブラザーズ」、あの濃い内容でわずか40キロバイト」に載っていたわずか565バイトのテトリス。文字数にして551文字。79文字*7行のプログラミングで、テトリスが動きます。 以下のソースコードをメモ帳に貼り付けて、htmlで保存すればテトリスが動きます。 <body onKeyDown=K=event.keyCode><script>X=[Z=[B=A=12]];h=e=K=t=P=0;function Y() {C=[d=K-38];c=0;for(i=4;i--*K;K-13?c+=!Z[h+p+d]:c-=!Z[h+(C[i]=p*A-Math.round(p/ A)*145)])p=B[i];!t|c+4?c-4?0:h+=d:B=C;for(f=K=i=0;i<4;f+=Z[A+p])X[p=h+B[i++]]=1 if(e=!e){if(f|B){fo
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
Pyconjp2015 - Python で作って学ぶ形態素解析
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連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
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