JavaScriptを使って、写真の顔を認識、抽出して、その範囲を取得する方法を解説。Face Detectionを使います。
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Jenkinsのジョブ結果をプルリクエストに表示するときはGitHub pull request builder pluginを使ってますが、単体のジョブでしか利用できなかったので、複数ジョブ(ビルドパイプライン構成)のときに結果を表示する方法をまとめておきます。 ビルドパイプラインの構成 今回のビルドパイプラインはこんな感じを想定しています。 プルリクエストへの更新やコメントをトリガーにジョブが起動し、単体テスト、回帰テストを実行します。 あわせて、実行中、失敗、成功の状態がプルリクエストに表示されます。 成功したらプルリクエストに ╭( ・ㅂ・)و ̑̑ グッ ! って出ます。グッ ! って。 これを満たす以下のジョブをつくっていきます。 ジョブの結果をプルリクエストに表示する 複数のジョブをビルドパイプラインとして実行する GitHub pull request builder
執筆時に使用した go version は、go1.3 です。 golang で外部コマンドを実行して、 標準出力の結果を受け取る方法です。 Go Playground では試すことができませんのでご注意ください。 ※追記1 id:mattn さんにご指摘いただいた、Cmd.Output の例を追記しました。 標準出力だけ取れれば良いなら、非常に簡潔に書くことができます。 ありがとうございました。 ※追記2 ドキュメントを読みなおしたところ、 Cmd.CombinedOutput という、 標準出力と標準エラー出力両方とれるものがありましたので、 追記しました。 ※追記3 最初に書いた標準出力一括取得は、それほど使わなさそうだと思いましたので、 削除して、末尾にStdinPipe の例を記載しました。 ※追記4 id:id:hnakamur3 さんに教えていただきました記事へのリンクを追加
flash_on Speeds up development We did most of the heavy lifting for you to provide a default stylings that incorporate our custom components. Additionally, we refined animations and transitions to provide a smoother experience for developers. group User Experience Focused By utilizing elements and principles of Material Design, we were able to create a framework that incorporates components and an
Browserify を触ってみたメモ。 Browserify とは CommonJS のモジュールの仕組み、つまり Node.js の require をブラウザ上でも使えるようにするもの、ということでいいみたい。Readme を読む限りは、npm にあるモジュールをブラウザ上にもっていくために作られ始めたような印象をうけるが、ちまたのエントリーをみていると AMD に代わりに CommonJS でフロントエンドの依存関係の管理をする (RequireJS ではなく、Node.js 感覚で require 関数をフロントエンドで使う) ためのツールとしても使っていいようだ。 やりたいこと 複数の js ファイルの依存関係を記述したい 最終的に、依存関係を考慮した順番で、ひとつの js ファイルに結合したい 作りたいのは第三者のサイトに埋め込んでもらうスクリプト (サードパーティスクリプト
Here is a Shiny app Shiny apps are easy to write. Let users interact with your data and your analysis, all with R or Python: R Python library(shiny) library(bslib) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggExtra) penguins_csv <- "https://raw.githubusercontent.com/jcheng5/simplepenguins.R/main/penguins.csv" df <- readr::read_csv(penguins_csv) # Find subset of columns that are suitable for scatter p
シングルページアプリ向けの各フレームワークをGoogle Trendで比較したグラフがLars Eidnesのブログに掲載されてますが、AngularJSの伸びが他を圧倒しています。一方で、アーキテクチャ上の課題は、コミュニティの声もあり、かつ当事者である開発チームも認識していたところ。そして、それに対する答えとしては、バージョン2.0で大幅に書き直すという流れになっています。 AngularJS 2.0については、「野心的だが険しい道のり」というタイトルの記事がGuardianに掲載されてますが、 ES6の採用 Web Componentsとの親和性のアップ (双方向バインディングをどうするかまだ決まってないが)Reactの考え方に近づいてきている (1.3のサポートはしばらく平行して続くと発表されたが)本当にスムーズな移行を提供できるのか? がポイントだとSeb Ceveyはまとめてい
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この記事は AWS re:Invent 2014、PFC304-JT - Effective Interprocess Communications in the Cloud: The Pros and Cons of Micro Services Architectures - Japanese Trackのレポートです。 スピーカーはNetflixのSudhir Tonse。 レポート どうやってMicroservicesに変化していったのかを話したい。 これまで何度か本番環境が停止し、そこからたくさんのことを学んだ。それを共有したい。 Netflixについて。映画のストリーミングサービス。 PCやPS4などで再生できる。 ネットワークの1/3のトラフィックをNetflixが占めることがある。 20億以上のエッヂAPIリクエストがあって、500以上のMicroservicesが動いてい
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