Google Address Autocomplete API
Posted 12:03 pm by muni & filed under CSS, Google, HTML5, JAVASCRIPT, JQUERY. In this tutorial we are going see implementation of Google Address Autocomplete API. This Google address autocomplete API provides address autocomplete suggestion based on user search term and location. Learn jQuery Autocomplete in 3 Minutes Advantages: No need to save address for autocomplete functionality that we have
はじめてのGo―シンプルな言語仕様、型システム、並行処理 記事一覧 | gihyo.jp
第4章標準パッケージ―JSON、ファイル、HTTP、HTMLを扱う Jxck 2015-04-23
Androidアプリをマーケットに公開する方法の作業手順メモ （リリース時とアップグレード時のチェックリスト） - 主に言語とシステム開発に関して
AndroidプログラミングのTOPへ アプリのリリース作業を実施する際には，このページを作業手順書およびチェックリストとして参照し，確認しながら進めてゆく。 はまりがちな，よくあるミスも記載しておく。 よく注意してリリース作業に当たること。 （１） マーケット初回のみ：デベロッパ登録 開発者アカウントの登録 デベコンにログイン （２） 電子署名付きのAPKファイルを作成 署名付きAPKファイルの新規作成（アプリのアップロードが初回の場合） 署名付きAPKファイルの更新（アプリのアップロードが２回目以降の場合） （３） マーケットにAPKをアップロード・公開 補足 ※↑ もくじジェネレータ で自動生成 （１）マーケット初回のみ：デベロッパ登録 まだ１つもアプリを公開した事が無い場合，マーケットに開発者登録をする必要がある。 開発者アカウントの登録 下記のURLから，デベロッパの更改プロフィ
Google App Engine をはじめてみよう
"Google App Engine Java の色々な機能を、実際にコーディングしながら体験してみよう" という主旨のもと、Google App Engine for Java のコードラボをこれまでに3回開催してきました。Java を使った Web アプリケーションの開発経験はあるけれども、App Engine は初めてという方向けで、毎回、即日定員に達してしまう人気コースです。 このコードラボで利用している教材は、GTUG のメンバーとGoogle のソフトウェアエンジニアたちが共同で作り上げたものです。コース設計からドキュメントの制作、コース参加者のフィードバックを反映するなど、さまざまな面でGTUGメンバーの惜しみない協力をいただきました。 そして、いよいよこのコース教材「Google App Engine Code Lab for Java」を一般に公開することになり、3月11
SQL4GでGAE＋PHPを体験しよう（1/3）- ＠IT
第2回 SQL4GでGAE＋PHPを体験しよう 萩原 巧 リトルソフト株式会社 中越 智哉 株式会社ナレッジエックス 2010/2/22 Web アプリケーション開発者にとって、魅力的な環境に映るGoogle App Engineだが、データの永続化などで落とし穴が存在する。これまでの開発手法を変えずに使えないだろうか（編集部） 第1回「GAE上でLL＋RDBアプリを作ろう」では、Google App Engine（GAE）環境上で、PHPやRails（Ruby）とリレーショナルデータベース（RDBMS）がシームレスに連携できることによる新しい可能性について言及してきました。 これまで、GAEでの開発では「リレーショナルデータベースは使えない」というのが常識であり、開発者はいかにして旧来のリレーショナルデータベース的なアプローチから、Key-Valueストアに適応したアプローチに設計を転換
Hadoopで、かんたん分散処理 (Yahoo! JAPAN Tech Blog)
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
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Googleの並列ログ解析向け言語「Sawzall」が公開されたので使ってみた | Preferred Research Blog
