Build beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
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【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか? ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの? ・結局一番言いたいことはなんなの? ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・
2024-06-24 DomainObjectからValueObjectを自動生成するOSS作ってみた ~ ts-vo-generator~
半年くらい前にこんな記事を書いたのですが、まあうまく行きませんでした。 okzk.hatenablog.com 頂いたブコメも試してみたんですけど、結果は芳しくなく。。。 Re: Dockerに載せたサービスをホットデプロイする - okzkメモ --stop-grace-periodの設定とDockerfileのHEARTBEATとSTOPSIGNALの設定をすれば出来るはず2016/08/17 06:19 b.hatena.ne.jp そんな中、元記事のヒトも試してみたようですけど、同じ結果に。。。 h3poteto.hatenablog.com そんな中、CVE-2016-9962も出ちゃったし、docker 1.13もリリースされたコトだし、ということでdocker 1.13でswarmモードをもう一回試してみました。 インストール後、swarm初期化 # docker swarm
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
Photo by Tim Samoff 秋山です。 皆さんはアルゴリズムについてどれくらい知っていますか?というか勉強したことありますか? 私はもともと情報系だったので学校でも習いましたが、paizaのプログラミングスキルチェック問題を作るときなどはいまだにいろいろ調べることもあります。 アルゴリズムについて勉強したことがない人の中には「ずっと気になってはいるものの、各プログラミング言語の書き方やフレームワークの使い方などを学ぶことに手一杯で、アルゴリズムはつい後回しになっている…」という方も多いと思います。 ただ、アルゴリズムを知らないままプログラミングを続けていると、少し複雑な処理を考えなければならなくなったときなどに、力技のやり方しか考えつかなくて「すごい人だったらもっとスマートな書き方ができるんだろうな……」と悶々としてしまうことがあるはずです。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズ
2016年11月30日に開催された、チャットボットの現状と活用方法を解説するセミナー。本記事では同セミナーのレポートをお届けします。後編は、チャットベースのグルメQ&Aアプリ「ペコッター」のチャット活用事例です。なぜチャット形式のアプリなのか、どのように運営しているのか、サービスの舞台裏を語っていただきます。 ※前編はこちら ■目次 プロフィール ペコッターとは? ユーザーのより深いニーズに対応できるのがペコッターの価値 チャットボットに人力は必要?全てが自動化できるときは来るのか プロフィール 松下勇作氏:株式会社ブライトテーブル CEO ペコッターとは? 松下氏(以下敬称略):「ペコッター」はグルメQ&Aアプリです。 言葉の説明よりも、実際に、「女子会のお店探しから予約を依頼する」までの流れを見ていきましょう。 アプリを開いて「きいてみる」というボタンを押すと、質問の投稿画面が開きます
こんにちは!ちっちゃくらです! プログラミングのアルバイトをゲットしました! 初めてのプログラミングバイト・・・。その一日目をご報告します! 緊張した初めての出勤 「ここが君の席ね!」に感動! 「環境構築をしないとね」 「何してもらおうかなあ・・・。」 「更新したい商品のCSVデータ作ってや!」 ちょっと詳しく 6時間くらい頑張った。 一日目を振り返ってみて 緊張した初めての出勤 「今日から学生インターンで入ってもらいますー!ちっちゃくらくんです!」 社長さんはそう言って、僕を社員のみなさんに紹介してくれました。 そうして始まった、人生で初めての、プログラミングのバイト。(っていうかインターンだったのか・・・!) 「ここが君の席ね!」に感動! プログラミング要員として入るので、専用のデスクトップPCが割り当てられました。デスクトップPCなんて学校以外で触ったこと無いし、自分専用のものがある
eternalwind @ juns76 リーマン・ショックまで外資金融でNEをしていましたが失職しました。古市憲寿氏の著作を読み、上野千鶴子先生の尻馬に乗って弱者男性叩きをすれば、どんなバカでも『新進気鋭の評論家』や『社会学博士』の称号がもらえることを知り、上野千鶴子先生の本を読んで猛勉強中です。 目標とする人 古市憲寿 北田暁大
Ruby on Railsにはrails dbconsoleというコマンドがある。config/database.ymlの接続情報を使ってデータベースクライアント(mysqlとか、psqlとか)を立ち上げてくれる、やや便利なやつで、DBからちょっとした情報を手軽に得たいときに重宝している。たとえば、こんな感じの使い方である。 $ echo "show variables" | bin/rails dbconsole -pところが、これが私の環境に限りいつのまにか使えなくなっていたので、さて困ったぞと。 続きを読む タコの本である。とにかくタコについて詳しく書いてある。例えば、ご存じであろうか…タコは、腕の吸盤で味を感じ取れるらしいぜ。 Octopus!: The Most Mysterious Creature in the Sea Katherine Harmon Courage Cur
年末に Language Modeling with Gated Convolutional Networks が一部界隈でバズったこともあり、CNNを用いた自然言語処理が注目を集め始めています。今年の後半あたりには、派生手法や関連手法が多く登場していくのではないかと思われます。 CNNはRNNに比べて並列処理に優れているため、処理速度が圧倒的に速いという利点がありますが、時系列データの処理に特化したRNNと比べると、特に言語モデルにおいては最終性能がやや劣っているという理解が一般的でした(テキストクラシフィケーションではタスクによってはCNNのほうが性能がいいものもありました)。 Gated Convolutional Networks では、Gated Linear Unit および Residual 層を利用し学習を効率化することにより、WikiText-103 のタスクで stat
___________.___ ________.__ __ __ \_ _____/| |/ _____/| | _____/ |_ |__| ______ | __) | / \ ___| | _/ __ \ __\ | |/ ___/ | \ | \ \_\ \ |_\ ___/| | | |\___ \ \___ / |___|\______ /____/\___ >__| /\ /\__| /____ > \/ \/ \/ \/ \______| \/ This project aims to fully implement the FIGfont spec in JavaScript. It works in the browser and with Node.js. You can see it in action here: http://patorjk.com/softw
CompanyEngineeringProductSunsetting AtomWe are archiving Atom and all projects under the Atom organization for an official sunset on December 15, 2022. January 30, 2023 Update: Update to the previous version of Atom before February 2 On December 7, 2022, GitHub detected unauthorized access to a set of repositories used in the planning and development of Atom. After a thorough investigation, we hav
conda create¶ CONDA(1) User Commands CONDA(1) NAME conda - conda create DESCRIPTION usage: conda create [-h] [-y] [--dry-run] [-f] [--file FILE] [--no-deps] [--only-deps] [-m] [-C] [--use-local] [--offline] [--no-pin] [-c CHANNEL] [--override-channels] [-n ENVIRONMENT | -p PATH] [-q] [--copy] [-k] [--update-dependencies] [--no-update-dependencies] [--channel-priority] [--no-chan‐ nel-priority] [--
Section: User Commands (1) Updated: 2010 December 28 Index JM Home Page roff page 名前 bash - GNU Bourne-Again SHell 書式 bash [options] [file] 著作権 Bash is Copyright (C) 1989-2011 by the Free Software Foundation, Inc. 説明 bash は、標準入力やファイルから読み込んだコマンドを実行する、 sh 互換のコマンド言語インタプリタです。 bash には、Korn シェルや C シェル (ksh や csh) の便利な機能も採り入れられています。 bash は IEEE POSIX specification (IEEE Standard 1003.1) の Shell and Utili
昨日は大阪、今日は東京で、昨年の11月30日にリリースした私の1stシングル『SUMILE SMILE』のインストアイベントでした☺︎*
はじめに レイトレーシングにおいて、結局のところ放射輝度とは何なのか?今までひとつずっともやもやが取れませんでした。とても重要なものさしなので、しっかり理解したいところです。なのでゼロからひとつひとつ落ち着いて紐解いて、クリアにしていきたいと思います。 光をどう捉えればいいのだろう? 現実世界はとても複雑な物理現象に満ちています。光と一口にいったって、波なのか粒子なのかといった量子力学的な話まで踏み込むととても大変です。きっと今わかっていること以外にもまだまだ隠された謎があって、これからどんどん解明されていくのでしょう。でも私達が普段目で観察できるような物体は、光の波長に比べてとてもスケールの大きな話になります。なのでレイトレーシングにおいては基本的には光のマクロ的特性だけで考えます。これはスケールの大きな世界では古典力学で日常のかなりの部分を説明できるのととても良く似ています。なので光は
この記事は移行しました!最新の内容はこちらをご覧ください😀 下記のようなことをしたいとき、ありますよねー。 エラーログから特定のエラーが何回発生したか知りたい アクセスログから特定のページへのアクセス数を知りたい 複数ファイルをgrepしてマッチした行数をファイル毎に出力するシェルスクリプトです。 ※ログなど圧縮済ファイルを想定してるのでzgrep。 # 検索したい文字列 grep_words=() grep_words[0]="Warning" grep_words[1]="Notice" # grep対象のファイル名を宣言 target_files=() target_files[0]="error_log-20170101.gz" target_files[1]="error_log-20170102.gz" target_files[2]="error_log-20170103.
TL;DR Azure 版 New Relic とも言える Application Insights ですがあまり情報が無いので書いてみます。 GitHub Microsoft/ApplicationInsights-Python: Application Insights SDK for Python https://github.com/Microsoft/ApplicationInsights-Python 使い方はGitHubを読めばわかります。 。。。というだけでは寂しいので以下簡単に使い方。 インストール方法 インストールは pip だけでいけます。 $ pip install applicationinsights 使い方 GitHub の READMEでは、クライアントテレメトリーとサーバー側処理が一緒くたになっていて、分かりにくいのですが、クライアントからリクエストを送る
Source file src/bufio/bufio.go 1 // Copyright 2009 The Go Authors. All rights reserved. 2 // Use of this source code is governed by a BSD-style 3 // license that can be found in the LICENSE file. 4 5 // Package bufio implements buffered I/O. It wraps an io.Reader or io.Writer 6 // object, creating another object (Reader or Writer) that also implements 7 // the interface but provides bufferin
Goのコードを読んでいると変数名がやたらと短いことにすぐ気がつくと思う。c, i, nみたいな1文字変数や、br, wr, errみたいな2〜3文字の変数がいたるところで使われている。これは他の言語、特にJavaみたいな言語と比べるとぱっと見でずいぶん違うところだ。 どうしてこんなに短い変数名でよしとしているの? という疑問を抱くのはもっともなことだ。でもそれに対しては、なぜそんなに変数名が長くなくてはいけないの? という質問を返すことになると思う。 Goは、最近では当然のものとして受け止められている(が昔は特にそうでもなかった)「プログラミングの常識」を改めて問い直した言語だ。 たとえば、複雑なクラス階層のあるオブジェクト指向言語機能は、本当にプログラミングを簡単にするのに役立っているのだろうか? 例外機構はそれが持ち込むややこしさに見合う存在意義があるのだろうか? ジェネリクスやテンプ
こんにちは、吉岡([twitter:@yoshiokatsuneo])です。 昨日、半年ぶりにDockerの新バージョンDocker 1.13がリリースされました。 Docker 1.13では、ついにコンテナ凍結・解凍(CRIU)が実験的機能として試せるようになりました。 コンテナ凍結・解凍では、コンテナを停止後したあと再開できます。 再開時には、プロセスを一から実行するのではなく、停止した時の状態から継続して実行できます。 これにより、コンテナを仮想マシンのスナップショットのように利用できます。 さらに、将来的にはコンテナをマシン間で移動するライブマイグレーションにつながる可能性もある、野心的な機能です。 この記事では、このコンテナ凍結・解凍(CRIU)機能を中心として、Docker 1.13を紹介します。 Docker1.13の変更点 はやる気持ちを抑えて、まずはDocker 1.12
はじめに install(1)という、cpとmkdirとchmodを同時に行うような便利コマンドがあることを知りました。 (忘れちゃいましたが、何かのMakefileを見ているときに存在に気付きました) これを使うと、プロビジョニングなどのスクリプトが簡潔に書けるようになりそうです。 ……というわけで使い方のメモがてらまとめてみます。 manの内容まとめ installはBSD版とGNU版があるようですが、ここではGNU版について書きます。 BSD版ではいくつかのオプションが使用できません。(-D はなかったと思う) ちなみにmacの場合は標準でBSD版のinstallが入っており、Coreutilsを入れるとGNU版のinstallが使えるようになります。 4種類の使い方 install [OPTION]... [-T] SOURCE DEST SOURCEをDESTにコピーする。-Tを
「レシーバ」とはGo 言語はある種のオブジェクト指向プログラミング (OOP) 言語であり、 OOP 言語の慣例通り、メソッドを呼び出される対象のことを「レシーバ」と呼びます。 ちなみになぜ「レシーバ」と呼ぶのかというと、昔の OOP 言語の文脈ではメソッド呼び出しのことを「メッセージの送信」と言い、メソッドを呼び出される側は「メッセージの受信側」だからです。 「値レシーバ」と「ポインタレシーバ」Go 言語では「値」と「ポインタ」が明示的に区別されているため、たとえばある構造体に対してメソッドを定義する場合でも、「値型」に対する定義なのか「ポインタ型」に対する定義なのかはっきりと区別しなければなりません。それぞれについて簡単に説明します。 値レシーバ「値型」に対してメソッド定義されたものが「値レシーバ」です。 Go 言語では構造体は値なので、以下の例では Person という値型に対して
現在絶賛開発中のkirimoriですが、なんとGolang界隈で有名なmattnさんにリファクタリングをして頂くという、とても嬉しい事態がありました✨ kirimoriについてはこちら↓ syossan.hateblo.jp リファクタリング前提でかなり雑に書いていたのですが、めちゃくちゃ良い感じにコードを直して頂けたので自分の勉強のために読み解いてみます👏 リファクタリング前 kirimoriは以下の機能を有しています。 initコマンドでkirimoriの設定ファイル(toml形式)を作成します addコマンドでコマンドライン引数に指定したプラグインを追加します removeコマンドでコマンドライン引数に指定したプラグインを削除します listコマンドでプラグインの一覧を表示します で、構成的には kirimori.go に全てのコマンドの処理をベタ書きにしてある感じになっております
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スーパーボンバーマンRとは、ニンテンドースイッチ向けに発売が予定されている、完全新作のボンバーマンのソフトだ。 ニンテンドースイッチの発表会で公開されたのだが、何気に驚きが大きかったソフトでもある。 というのもボンバーマンシリーズは、近年はスマホ向けにしか配信されておらず、久しぶりにコンシューマー向けに、しかも完全新作で発売されるとは思われていなかったからだ。 本作は”ボンバーマンらしさ”はそのままに、最先端のハードの性能を活かした美麗なグラフィック、50以上のステージが登場するストーリーモードに、最大8人まで参加可能なバトルモードと、見所満載のものとなっている。 スーパーボンバーマンRの公式サイトはこちら 開発元はKONAMI もともとボンバーマンといえば、ハドソンという北海道にあったゲームメーカーの有力タイトルだった。 最近の世代の人は知らないかもしれないが(白状すると筆者も世代ではな
はじめに LivesenseAdventCalendar 2016 の20日目を担当する @naotaka1128 です。 現在、転職会議という転職クチコミサービスのデータアナリストを担当しております。 転職会議は会社のクチコミが数百万件集まっている日本最大級の転職クチコミサービスです。現状はクチコミや評点を表示しているだけなのですが、今後はクチコミを自然言語処理などで分析して今までは手に入らなかったような有益な情報を世の中に提供していきたいと思っております。 今回はその取っ掛かりとして word2vec および doc2vec という自然言語処理の技術を用いてクチコミを分析し、会社の分類などを行ってみようと思います。 使用する自然言語処理技術 昨今、word2vecという自然言語処理の技術が話題です。ご存じの方も多いかと思いますが、大量の文章をもちいて単語をベクトル表現で数値化し、以下の
単語と遊ぶ① 分布図を書いてみる 分布図を書くメソッドを以下のように定義しました。 通常、単語のベクトル表現は100次元とか300次元とかでモデルに学習させます。 それを次元圧縮して2次元に落とし込んだ後に可視化を行っています。 from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt def draw_word_scatter(word, topn=30): """ 入力されたwordに似ている単語の分布図を描くためのメソッド """ # 似ている単語を求めるためにはGensim word2vecの以下の機能を利用 # model.most_similar(word, topn=topn) words = [x[0] for x in sorted(model.most_similar(word, topn
自分と同じようなバックグラウンドで「機械学習周辺の数学まわりの勉強をしたい」という人の助けに少しでもなれればと思い、半年間の勉強の軌跡を公開することにした。 ● 前提 ・数学の勉強と言える勉強は高校数学で言う所の数II・Bまでしかやってこなかった。 ・数学が超得意だったかというとそういうわけではなく、まあ普通なライン。 ・大学は情報系で文理一緒だけど、正直大学数学らしい数学はあまりやってこなかった。 ・社会人になって以来ずっと数学コンプレックスで「大学の時もっと理系の勉強をしておけばよかった」と後悔する日々だった。 ・「とにかくツールとか沢山触りまくって慣れた方が良い」という意見も沢山頂いていたのだけど、 – やはり専門の文献を読むとブワーッと数式が出て来て「うっ」となる自分が情けなく感じる経験をした – このまま勉強しないで年をとった後に「あの時やっておけば」という後悔はしたくなかった
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