GAとGSSとGASでCVRをページごとに一括算出してみた - Qiita
ベーシックアベントカレンダー7日目です 本日は16卒の@tkhrがお送りします。 ベーシックにはエンジニアとして入社しましたが、エンジニアリングだけでなくプロダクトの改善も行っております。 GoogleAnalytics(以下、GA)で数字を見つつ改善ポイントを見つけてABテストをしています。 GAで数値を見つつの改善は初めてになるので、コードが書けない日々が続き悶々としておりました。 その最中、GAだけではちょっと手間のかかる解析をすることになったのでここぞとばかりにコードに走りました。 そしてGoogleSpreadSheet(以下、GSS)とGoogleAppsScript(以下、GAS)で複数ページに跨いだCVRを算出するツールを作ってみました。 きっかけ 複数のページを跨いだページでCVRの計算を行う必要が出てきました。 次のページのCVRを出したいです。 /top_cost/
RubyistがGoに入門してDBマイグレーションツールを作った - Qiita
普段Rubyやjsを書いてる自分がGo言語でツールを作ってみました。 コードを書くにあたって、ハマったところやいいなと思ったところ、使ったライブラリ等をツラツラと書いてこうかなと思います。 SQLべた書きマイグレーションツール(going) https://github.com/Islands5/going きっかけ 2016年、年明け Dockerを少しかじり始めた僕は、dockerがGoで書かれていることを知って 『今年はGo言語勉強するぞー』 と心の中で誓いました。 ゴールデンウィークにやるからいいやー お盆にやるからいいやー シルバーウィークにや..( ﾟд.∵:・.． ...いつのまにか11ヶ月と少し過ぎ 気づけば、今年はあと一ヶ月もありません さあ、そろそろ体重三桁の重い腰を上げる時が来たようです。 今年も弊社ではアドベントカレンダーに参加するということだったので、ポチッと参加
幼女画像判定システムLolinco フロント編 - Qiita
この記事は、SLP_KBITその２ Advent Calendar 2016の6日目の記事です。 はじめに ※ 私はロリコンではありません 今回は、SLPで開催されたハッカソンで開発した、幼女画像判定システムLolincoについて説明したいと思います。 ソースコードはこちら (https://github.com/SLP-KBIT/Lolinco) にあります。 このシステムは、@uchiyuと一緒に開発したもので、記事も担当ごとに分割しています。 Lolincoとは Lolincoとは、タイトルにもある通り、与えられた画像に幼女が写っているかどうかを判別するシステムです。 色々と内部を解説する前に、まずはシステムの動作を見てもらいたいと思います。 トップページ Lolincoのトップページです。 「ファイルを選択」から判別したい画像ファイルを選択します。 「ロリ判定」ボタンを押すと、幼女
マイクロサービス時代に捧ぐ、Railsでの中規模APIサーバ開発のための技術構成 - Qiita
初めまして、qsona (tw) と申します。Ruby on Rails Advent Calendar 2016 6日目の記事になります。 Rails歴は10ヶ月で、もちろんAdvent Calendarへの参戦も初です。 全体的に生意気な内容と思いますが、 じゃんじゃんマサカリ投げてください お手柔らかにお願いします。 はじめに 環境 JSONを返すAPIで、データベースはRDBを想定してます。 あんまり関係ないですが一応、Rails5 (api mode) + MySQLを想定しています。 マイクロサービスとしてのバックエンドに使う技術スタックの必要な要件 マイクロサービスの良いところは、サービスごとに合った別々の技術が使えるということです。 とはいえ、一般的な組織であれば、学習コストの面などから、ファーストチョイスとなる言語があり、普通の要件に対してはその言語を使う、ということにな
ReactでSSR(サーバサイドレンダリング)している話 - Qiita
この記事はAkatsuki Advent Calendar 2016の7日目の記事です。 こんにちは、 @shimpeiws です。 アカツキのライブエクスペリエンス事業部で、Webエンジニアをしています。 今日は最近開発しているプロダクト、Wowful(現在β公開中)のアーキテクチャについて書きます。 ※ 今回の記事は以前発表した 2つのスライドの増補改訂版のポジションです。 サーバサイドレンダリング、してますか? BFFにかける期待 Wowfulのサービス面の特徴と技術的な要求 Wowfulはサービスとして以下のような特徴を持っており、 これらの要求を解決できる技術・アーキテクチャの選定を行う必要がありました。 まずはWeb主導で展開する BtoCのサービス 利用ユーザはスマートフォンが多数になる予想 検索からの流入を主な導線として想定 トラフィックが多いページのユーザインタラクション
React のソースコードを読んでみよう！ - マルシテイア
こんにちは id:amagitakayosi です。 株式会社はてなで主にフロントエンド開発を担当しています。 この記事では React 本体のコードを読んでみます！！ この記事は Reactアドベントカレンダー 2016 の7日目の記事です。 昨日は yutaszk さんで「react-router v4 でFlux アプリケーションをHot Module Replacement する」でした。 目次 はじめに (Kyoto.js の宣伝) 準備 ディレクトリ構造 monorepo Haste Gulp と Grunt コードリーディング react ReactComponent react-dom ReactMount ReactReconciler ReactCompositeComponent ReactDOMComponent まとめ おわりに はじめに (Kyoto.js の宣
SQLを繰り返し実行したら段階的に応答速度が上がった話 - なからなLife
MySQL Casual Advent Calendar 2016 - Qiitaの6日目の記事です。 AdventCalendar自体初参加でドキドキ、してたら、成り行きで2日連続。 コレ用のきれいなエビデンス取れるような環境要していなかったので、普段より荒っぽいですが、Casualな感じで失礼します。 大きなテーブルを繰り返しSELECTしてたら、挙動が変わったんですよ。 バッファに載っているなら載っているで早いだろうし、載っていいなら最初ガッツリ遅くて、次からグイっと速くなるだろうと思っていたんですよ。 バッファに載りきらないなら、何回やっても遅いだろうと思っていたんですよ。 で、ちょいと計測的なことをやってた関係で、同じSQLを何度か叩いて平均、中央を見ようと思っていたんです。 そしたら、 45.71秒、44.90秒、24.44秒、13.32秒、13.12秒・・・ と、段階的に応答
人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - HELLO CYBERNETICS
※めちゃくちゃ長いです。一連の流れで読むと理解が深まると思います。自身の復習のためにも書き下しました。個々の章で完結しているので、それぞれ別の記事としても掲載しています。 近年は人工知能ブームが到来し、人工知能というワードを当たり前のように使う時代がやってきました。情報技術を学んでいる人にとって人工知能は、情報処理を効率的に行う素晴らしい技術の一つとして認識できるかと思います。一方で、技術的話題にあまり興味がない人にとっては、人工知能というワードに対して各々の解釈をして、時には誤解のような意見も見受けられます（人工知能の全容がハッキリしないうちは誤解というのはあまりにも強すぎる言い方ですが）。 人工知能がどういうものであるのかを知るには、人工知能を技術的にいかにして達成しようとしたかの歴史を知ることが一番であると思います。 ここでの記事の目的は技術的な観点からの人工知能について説明すること
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Elm - delightful language for reliable web applications
Goを学びたての人が誤解しがちなtypeと構造体について #golang - Qiita