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TDDやってますか？必須と言われつつも、なかなか習慣にするまでは時間かかりますよね。 本質的に 入力と評価したいものに集中できるよう、覚える必要があるマッチャとセレクタは、とっとと覚えられるようにしたいですね。 HTML要素の属性を評価したい xpathでの記法とcssでの記法両方が使えますが、おそらく皆さんがなじみ深いのは(jQueryセレクタでよく使う) cssでの記法だと思いますので、そちらに集中して掲載します。 自分が楽だと思った方法 とりあえず、findに入れて、テキストが返ってくる状態にしてから、シンプルなマッチャで評価する。 have_css とか have_xpath とかで評価したいものを表現するよりも、書くのが早い気がする。

Wercker良いですよね。 __無制限に、無料でプライベートリポジトリをビルド＋デプロイ__って、β版が終わった後の扱いが不安になるほどです。 (Werckerは、自動でテスト＋デプロイができるウェブサービスです) http://wercker.com/ さて、テスト駆動も佳境になってくると、JSが必要となるテストを書かざるをえないと思います。ヘッドレスなPhantomJSなども良いですが、所感では、Seleniumの安心感はすごくあります。 ブラウザ互換でのテストも容易ですし。 なによりCIにおいては、デプロイ前のビルドを自動化することで、多少の時間は許容できるのがメリットではないでしょうか。そこで、 ここではWerckerにて、RSpec/Capybara/Selenium環境下でのテストを紹介します。 Wercker自体の使い方は下に詳しいので、ここでは直接 Seleniumが関係

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<match *.**> type forest subtype s3 <template> aws_key_id xxx #IAMでS3への書き込み権限をもったものを指定(後述) aws_sec_key xxx #IAMでS3への書き込み権限をもったものを指定(後述) s3_bucket fluentd-logging path others/ buffer_path /var/log/td-agent/buffer/${tag} time_slice_format ${tag}/%Y%m%d%H time_slice_wait 10m flush_interval 1m format_json true include_time_key true include_tag_key true buffer_chunk_limit 256m </template> </match> <sou

背景 動画における、任意のパターン認識を目指して、学習していきます。 メジャーな画像の顔認識では、Facebookが開発しているDeepFaceや、Sky Biometryが提供しているクラウドベースの顔認識API(!)https://www.skybiometry.com/ があったりしますが、この記事の対象は、もっと手を動かしながら技術を理解したい人向けです。 学習素材 OpenCV: CVは、Computer Visionの略。当時インテルに在籍していた __Gary Bradsky__によって始められた、画像認識ライブラリです。 __数百を超える画像処理アルゴリズム__が使えるらしいです。OpenCV 2.x系は、C++の上に作られているそうです。 Python 2.7: 自分のMacに入っていたので。また、OpenCVのドキュメントが充実していた言語で、(Rubyやってる)自分が

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