Swagger 2.0 + Flask のPetstoreデモをとりあえず動かす - Qiita
前提 2018-04-29時点の情報 (Qiitaは編集すると日付が詐称できるので) 環境は macOS High Sierra + pyenv + Docker (18.03.1-ce-mac64 (24245)) Swagger バージョンは2.0 (Swagger Hubで3.0系はまだ完全に動作しない) Swaggerって呼ぶのかOpen APIって呼ぶのかもよく分かってない IPアドレス指定については大分雑になってる。あくまでチュートリアル的なものなのでこのまま使い続けないこと 書いたきっかけ flask-pythonに関してはSwagger Hubで自動生成されるREADME.mdの通りには動作しなかった。 実際に動作するまでやってみる ここではSwagger HubでPetstoreの例を使う。 ダウンロードする zipファイルを展開して、今回はディレクトリ名を swagge
Kubernetes ベスト プラクティス 6 選 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 1 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 数年前、Kubernetes はコンテナ化されたアプリケーションの管理をサポートし、大いに注目を集めました。今では、本番環境でのアプリケーションの大規模なデプロイや管理に広く使用されています。その過程で私たちは、Kubernetes と Google Kubernetes Engine（GKE）を最大限に活用するためのヒントやベスト プラクティスを収集してきました。ここでは、Kubernetes のデプロイと利用方法に関する Google Cloud ブログのなかから、最も人気の高い記事の一部をご紹介します。 リソース管理を容易にする Kubernetes の Namespace : Kubernetes 上でサービスを構築すると、単純なタスクが複雑になっていきます。一種
プログラミングでつまづいてきたこと - 覚書
プログラミング初心者に対してどういう情報が役立つのかをぼんやり考えていると、そこそこコードを書けるベテランが、いつ、どういうことにつまづいてきたのかを書くとけっこう有益なのではないかと思ったので書きました。これを読むと直接プログラミング能力が上がるわけではないですが、「ああ、こういうところでつまづいてもいっぱしのプログラマになれている人もいるのだな」と思ってもらうのが目的です。成功談よりも失敗談のほうが役立つとよく言われますが、それと少し似ているのかもしれません。 全段落で「いっぱしのプログラマ」とか言った手前、自分のことを書いておきます。18歳ごろから20年くらい前からプログラミングをしていて、主に有名どころのOSSに向けてコードを書いてきました。昔はLinuxカーネルを10年少々やっていて、ここ最近はCephオーケストレータであるRookの開発とかをしています。プログラマとしてはスーパ
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
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