電子ペーパを使ったダッシュボードを設置した
Likebook Mars 7.8(電子ペーパ) + Dashbling + Fully Kiosk Browserで、電子ペーパを使ったダッシュボードを作って動かすようにしたメモです。 電子ペーパーのダッシュボードを壁に設置した。 likebook mars + Fully kiosk Browser + dashbling. 結局材料みつけられなかったので、 余ってたエレコムのケーブル結束クリップで貼り付けた。 壁にマスキングテープ⇨梱包テープ⇨結束クリップで固定してるので簡単に剥がせる。 pic.twitter.com/LpLARCP3at — azu (@azu_re) February 2, 2021 最近Likebook Marsをあまり使ってなかったので物理的?なダッシュボードとして使うことにしてみました。 きっかけはDashblingの作者がKindleを使ったダッシュボー
木構造の DnD に適した処理を考える
DnD は考えることが多い。大抵のライブラリは特定のユースケースにべったりで、毎回自分で書く羽目になる。 とくに、木構造の DnD をどう表現するかが難しい。特にWeb上でファイラーのようなUIを実装する頻度が高く、その求められる実装が毎回違うので、自分が考えていることを一般化してみる。 この記事はコードをコピペしたら使えるものではなく、あくまで考え方をコードに落としたもの、ということに注意。 今回は前提として、こういうものを作っていた。 DnD の要件 DOM ベースの sortable ライブラリはいっぱいあるが、DOMをマスターデータとして扱うタイプが多く、現代のフレームワークと噛み合わない。可能な限りデータを元に表現して、最後に変更したデータを render するだけとする。 フレームワーク非依存な処理を切り出して、UIを通さずにテストを書いたり、ポータブルに扱えるようにしたい。
だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）篇 #1】 - Qiita
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型
Googleが「マシンイメージ」のβ版を発表、「Compute Engine」の新リソース
Googleが「マシンイメージ」のβ版を発表、「Compute Engine」の新リソース：管理作業を効率化できる Googleは、「Google Cloud Platform」で提供するIaaS「Compute Engine」について、新タイプのリソースである「マシンイメージ」（β版）を発表した。管理作業を効率化できる他、複数のディスクを利用していてもクラッシュ整合性を確保しやすい。このような特徴から、従来の「カスタムイメージ」と比較してより包括的なソリューションだと位置付けた。 Googleは2020年3月10日（米国時間）、「Google Cloud Platform（GCP）」で提供するIaaS「Compute Engine」について、新タイプのリソースである「マシンイメージ」（β版）を発表した。 マシンイメージは、仮想マシン（VM）の作成やバックアップ、リストアに必要な全ての情報
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