【CSS】「なんかドロップシャドウがダサくなるんだけど」を解決する。 - Qiita
概要 みなさんは、このドロップシャドウを見てどう思いますか？ ドロップシャドウの色が濃かったり、ドロップシャドウの向きが変な方向だったり、 あまり綺麗なドロップシャドウとは感じないですよね？ この記事では、これが発生する原因 と 綺麗なドロップシャドウの使い方を解説していきます。 この記事を読んで理解すれば、これからドロップシャドウに悩むことはなくなるでしょう！ ドロップシャドウが綺麗にならない原因 1. デザインを3次元として捉える UIやグラフィックデザインは、複数の平面が重なりながら、組み合わさって作られています。 例えばUIだと、 ベースとなる平面に、カードの平面が重なっていたり、 カード平面の上に画像やボタンといったオブジェクトが置かれています。 このように、UIやグラフィックデザインは２次元で作られているのではなく、 各平面・オブジェクトがZ軸上に重なることで作られています。
Python clickの案外知られていない機能 - Qiita
Pythonにはclickというコマンドラインパーサとして使えるライブラリがあります。同様のライブラリとして以前からargparseがありますが、clickはargparseよりももっと簡単に使えるライブラリです。 clickでコマンドラインパーサを書く例は以下になります。 # main.py import click @click.command() @click.option( "--count", type=int, default=1, required=True, help="Number of greetings.", ) @click.option( "--name", type=str, default="Your name", required=True, help="The person to greet.", ) def hello( count: int, name
あなたのCSS力の助けになってくれる素晴らしいWebサイト12選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 以下はAman Varma( Twitter / GitHub / stackoverflow / Webサイト )による記事、12 Super websites to help you with your CSS problems ☺の日本語訳です。 12 Super websites to help you with your CSS problems ☺ これらは、あなたのCSSをより楽しく簡単に装飾してくれる、そしてもしかしたらあなたが躓いているCSSの問題の多くを解決してくれるかもしれないWebサイトたちです。 1. Pixe
スプレッドシートに OKR を書くとツリー構造で可視化されるツールを作ってみた - Qiita
これなに？ スプレッドシートに OKR の目標を書くと、社内に閉じて Web でツリー表示されるツールを作りました。 こちらで実物見れます: http://bit.ly/okr-tree-sample 概要 グロービス の開発部門で OKR のエッセンスを取り入れた目標管理をはじめました。 OKR ではアラインメントの観点で、他のチームがどういった目標を掲げているのか見える化することが大切なので、見える化の仕組みを作ってみました。 使ってみたいという方のために、導入方法も以下に書いておきます。 そもそも OKR ってなに？ ここでは OKR について説明はしませんので、 OKR についての説明は以下ご参照ください。書籍は 2 冊とも読みましたが上の方が個人的おすすめです。 Web Google re:Work - ガイド: OKRを設定する OKRとMBOの共通点・相違点は何か？即時に説明
TypeScript v3.3.0-rc 変更点 - Qiita
こんにちはメルペイ社な@vvakameです。 TypeScript 3.3 RCがアナウンスされました。 What's new in TypeScriptも更新されています。 v3.3.0では破壊的変更は存在しない予定です。エライ！ この辺に僕が試した時のコードを投げてあります。 変更点まとめ 関数などの呼び出し時にunion typesが絡む場合の挙動を改善 Relaxed rules on methods of union types 今までコンパイル通らなかったけど通るパターンが出た --build の --watch でインクリメンタルビルドがサポートされた File-incremental builds in --build --watch mode for composite projects --build は v3.0.0 で出たやつ この辺 今までは変更検知するとフルビル
【厳選】Python実務データ分析でよく使う手法（分析手法編） - Qiita
はじめに データ分析実務において、前処理や集計・可視化後によく行う分析手法をまとめました 前処理編とデータ集計・可視化編の続きです ここでいう「実務」とは機械学習やソリューション開発ではなく、アドホックなデータ分析や機械学習の適用に向けた検証（いわゆるPoC）を指します 領域によっては頻繁に使う手法は異なるかと思うので、自分と近しい領域のデータ分析をしている方の参考になればと思います 今回紹介する分析手法 パレート分析 線形回帰 時系列解析（季節成分分解） 時系列解析（時系列データの相関） ランダムフォレストによる特徴量の重要度 1. パレート分析 対象データ：カテゴリカルデータ 用途：各カテゴリの全体に対する構成比率 ケーススタディ：製品カテゴリ別の売上データ（A~H）に対して、各製品カテゴリの売上傾向を把握したい サンプルデータの生成 A = np.repeat('Cat_A', 15
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