サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
数年ぶりにChrome拡張のつくりかたを調べた。 本当に何も分からなかったので、Twitterで「2022年にChrome拡張つくりたかったら何見て学べばいい?」とつぶやいてみたところ、何人かの人が教えてくれた。教えてもらった中から幾つかのリンク先を紹介するような形で記述していく。 Create a Vite-React Chrome Extension in 90 seconds - DEV Community 2022年時点だと比較的新しめのフロントエンド向けツールであるviteと、viteのChrome拡張向けプラグインである@crxjs/vite-pluginを使ってChrome拡張をつくってみよう、という記事。今回自分は主にこれを参考にしながら開発を進めた。Reactと言っているが、自分のChrome拡張ではUIは存在しなかったので、Reactに関する部分は読み飛ばして、vite
要点 小説執筆環境を GitHub 上に整備した 校正作業を自動化できた 執筆と情報管理を GitHub 上にまとめられた 小説執筆環境を GitHub 上に整備した 経緯 大学在学中や社会人 1 年目くらいまで、下記のような手法でバージョンを管理していた。 【確定版】2019 年 8 月版(2020 年 1 月 22 日改訂).docx まったく虫酸が走る。 不快極まりない。 ただちに一掃しなければならない。 趣味で不快になっていちゃ世話はない。 せめて不快さを感じない程度の環境を整備する必要があった。 執筆環境への要求事項は次のとおり。 自分でサーバ構築をせずとも使用できること バージョン管理機能が実装されていること クロスプラットフォーム対応であること 以上を満たし、かつ貧弱な端末やネットワークでも使用に堪える環境として、GitHub を選択した。 環境 前提条件 Windows10
自身のプライオリティによりますが、いくつか。 Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、長期的に丁寧に版管理したい 自分自身の操作性、描きやすさと、見た目 俄然手軽に、短期的に、Onlineでいつでもどこでも いずれかという視点で考えると良いのかなと思い、並べてみました。 1. 長期的に: Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、丁寧に版管理したいなら Markdownで描くことのメリットは再利用性。 将来的に追記・編集、自分以外の誰かが手を入れる可能性が高い。 現在のドキュメントだけでなく多種説明資料、媒体に転用する可能性がある。 ...という点で差分管理をしたいなら、以下。 VSCodeでPlantUML、Mermaid 上記参考で以下。 Alt+D でプレビュー起動。 Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを起動し、出力。 png, svg, eps, pdf
(C)2022 Warner Bros. Entertainment Inc. All Rights Reserved※8月9日更新。最新のおすすめ配信作品を追記するなど、紹介作品を入れ替えました。 ここから選べば失敗ナシ(多分)! Amazon Prime Video(アマゾンプライムビデオ/アマプラ)で映画を観よう……そんなときのご参考用に、映画.com編集部メンバーが独断と偏見を交えつつ、厳選に厳選を重ねてリストを作成しました。 ご紹介するのは、<最新の配信作品><邦画><洋画><韓国エンタメ映画><韓国ラブストーリー映画>の5つのカテゴリ。往年の傑作から近年の人気作など合計42本をラインナップした「Amazonプライムビデオのおすすめの映画42選」です。 ※Prime作品(見放題)を中心にセレクトしましたが、時期によっては鑑賞にレンタル料金がかかったり、配信が停止されている場合があ
はじめに このドキュメントは,主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです.特定の問題にはあまりフォーカスしないため,問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません.詳しく,正確に,分かりやすく書いていこうと思っています. このドキュメントは執筆途中です. 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており,C++言語の仕様や,文法にはあまり触れません.また,計算量という用語についても説明しません.ただし,償却計算量など,計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します. コードについて このドキュメントで登場するコードは,可読性向上のため,以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています.また,適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は,コード周辺にのように,検証
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
ここでは主導する方が知っておくべきものをまとめています。 なおこの記事での 1on1 とは、バスケのハーフコートにおける 1 対 1 の攻防ではなく、職場における 1 対 1 の定期的な話し合いのことです。 1on1 で話すべきこと 業務以外の課題解決 なにか課題を抱えていると他のどの話題にも身が入らないため、まず話せる環境を作りましょう。同様に課題は業務効率を落とします。 ここでの課題は次を指しています。 健康上の課題 業務が原因で病院受診が難しい場合の業務量の調整など お互いの健康テクニックの共有なども Good 家族との課題 お子さんが夜泣きで寝不足などの場合は就業時間の調整など 親族と折り合いが悪いなどの場合、第三者としての意見や、自分の経験を共有する 社会上の課題 コロナ禍によるつらみの共有など 業務に連動するわけではないため、前回課題がなかったからといって今回もないと仮定しては
はじめに こんにちは。WEBエンジニアのmasakichiです。 OSSを始めたいと思いながらも「なにから始めたらいいかわからない…」と悩んでいませんか? そんなOSS未経験者にGood First Issueというリポジトリをお勧めしたく記事にしました。 この記事で書いてあること この記事には以下の2つが書いてあります。 Good First Issueについて Good First Issueからコントリビュートするまでの流れ(経験談) Good First Issueとは OSSにコントリビュートしたことのない開発者でもすぐに始められる人気プロジェクトをピックアップしたキュレーションサイトです。 プロジェクトのリンク先はgithubリポジトリで管理されています。 リポジトリはこちら キュレーションサイトはこちら Good First Issueでは下記の基準を満たしたプロジェクトがピ
本記事の多くは Inspect モードを前提に解説しています。 下記に Dev Mode に対応した解説を書いてみたのであわせてご参照ください。 https://codezine.jp/article/detail/18000 エンジニアにデザインツールの知識・習熟は必要か? しなくても仕事はできると思うのですが、あるとよりクオリティの高い仕事ができることは間違いありません。 という訳でエンジニアがエンジニアとしての仕事をしていく上で「Figma のこういうことを知っておくと良さそう」という知識をまとめてみました。 ユースケースを考える まず始めにデザインは作らないはずのエンジニアが Figma を使う時にどんなユースケースがありそうかを考えてみます。 デザインを元に実装する時 デザインから何かを生成したい時(コードとか画像とか) 自分でちょこっとデザイン修正しちゃう この辺りがあるかな〜
2001年6月 日本銀行信用機構室 青木周平 全文 [PDF 744KB] 目次 第1章 決済の目的 1.決済とはどういうことか 2.決済する理由 第2章 決済の道具 1.おかねとは何だろうか 2.おさつ 3.銀行預金 4.その他の道具 第3章 決済の方法 1.おさつやコインを使う場合 2.預金を使う場合 (1)銀行に直接指示する方法 3.預金を使う場合 (2)間接的に銀行に指示する方法 4.オブリゲーション・ネッティング 5.それ以外のネッティング 第4章 決済と信用 1.取引の段階で生ずる信用 2.決済の段階で生ずる信用 3.決済と金融 第5章 決済と銀行 1.おさつと銀行 2.預金と銀行 3.中央銀行への預金 4.リテール決済とホールセール決済 第6章 決済の準備 1.クリアリングとセトルメント 2.クリアリング 3.クリアリングの性質 4.安全なクリアリングの条件 5.クリアリング
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま(1/2 ページ) 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 https://note.com/cyberz_cto/n/n26f535d6c575
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く