ウデマエE-のスプラトゥーン分析
サーモンランをしていて、味方にこう動いてほしいなー(逆にいうと、これをやってくれないと厳しいな)ということをまとめます。 想定ランクはタツジン以上です。 まず大前提として、チーム冷麺さんの以下の動画を見ておくと良いと思います。(というか自分もこれを見て学びました) 【Splatoon2】【サーモンラン解説#1】これを見ればサーモンランの全てがわかるゆっくり解説動画☆☆☆通常Wave前編 - YouTube 【Splatoon2】【サーモンラン解説#2】これを見ればサーモンランの全てがわかるゆっくり解説動画☆☆☆通常Wave後編 - YouTube 【Splatoon2】【サーモンラン解説#3】これを見ればサーモンランの全てがわかるゆっくり解説動画☆☆☆特殊Wave編 - YouTube 【Splatoon2】【サーモンラン解説#4】これを見ればサーモンランの全てがわかるゆっくり解説動画補足
スプラトゥーン2で真の強者は何を使っているのか: ルールによって強いブキは違うのか - ウデマエE-のスプラトゥーン分析
リーグマッチの結果からガチマッチのルールごとの強いブキを考える 今回は、リーグマッチのtop100の結果から、ガチマッチにおけるルール(ガチホコバトル、ガチヤグラ、ガチエリア、ガチアサリ)によって強いブキは違うのか？を考えてみたいと思います。 ごくごく普通に考えると、ガチヤグラではブラスターが強そうですし、ガチアサリではパブロやホクサイが強そうな気がします。 リーグマッチ上位者でも、やはりルールごとに強いブキは変わるのでしょうか。 結論 全体のトレンドであるN-ZAP85やスプラシューター、ホットブラスター、スプラローラー辺りは、当然ですがどのルールでも強く使われています。その次辺りにルールごとの傾向が出ていますが、全体の割合としてはかろうじて傾向が見えるくらいで、そこまでルールごとに強烈に強いブキが違う、ということはなさそうです。 利用するデータ 前回まではスプラトゥーン2発売から(=2
スプラトゥーン2で真の強者は何を使っているのか: 過去のリーグマッチから使用ブキの変遷を見る - ウデマエE-のスプラトゥーン分析
リーグマッチの結果から強いブキのトレンドを考える 前回、フェスマッチにおける使用武器の変遷について見てきました。 splatoon-analysis.hatenablog.com そこでは、N-ZAP85に対して有利を取れるとして、バケットスロッシャーデコやパラシェルターが最近使用されているということが分かりました(正確にはそれが一因であろうと思われる)が、ガチマッチについても同じような傾向が見られるのでしょうか？ 残念ながら野良のガチマッチについてのデータを取得することはできないので、毎日2時間おきに開催され、ランキングが公開されているリーグマッチから傾向を分析してみたいと思います。 毎日2時間おきに集計され、それがペア(2人)とチーム(4人)で100位まで含まれるデータなので、1日でいうと12回×(2人×100位+4人×100位)=7200人/1日のデータが取れるわけです。そのデータを
スプラトゥーン2で真の強者は何を使っているのか: 過去のフェスから使用ブキを知る - ウデマエE-のスプラトゥーン分析
フェスの結果から強いブキを考える スプラトゥーン2で負けすぎて頭がおかしくなりそうなので、果たして強い人は何を使っているのかを過去のフェス100ケツのデータから分析してみたいと思います。もうすぐ10回目のフェスが始まることですし、フェスで勝つためにはどうしたらいいかをデータを元に分析したいと思います。 結論 先に結論を言っておくと、「バケットスロッシャーデコ」「パラシェルター」の2つがほとんどでした。 特にバケットスロッシャーデコは回数を重ねるごとに使用率がどんどん増えていき、ついに直近の第9回では200人中80人が使っているという異常な使用率に。 これらのブキに対して直近でバランス調整は行われなかったので、おそらく次の第10回も傾向は同じでしょう。 分析してみる 分析データ データのとり方は割愛しますが、イカリング2には過去のフェスのtop100がalphaチームとbravoチームでそれ
メルカリ Microservices Team による Terraform 運用とその中で開発したOSSの紹介 | メルカリエンジニアリング
SRE で Microservices を推進している @b4b4r07 です。 メルカリでは全社 (US/UK/JP) 的に Microservices に舵を切る経営指針が打ち出されており、Microservices Platform Team では Microservices として切り出すにふさわしいサービスの再編のサポートや、新規サービスの Microservices 化のサポート、およびそのスタンダードなインフラ基盤の開発などをしています。 本記事ではその中で開発した Developer Productivity の向上につながる小さなツールを、メルカリでの Terraform の活用事例に交えてご紹介します。 メルカリでの Terraform 活用 冒頭に挙げたとおり、少しずついろいろなサービスが立ち上がり始めていますが、そのインフラとして主に GCP (GKE) が使われて
Google Spreadsheet を簡易 Webサーバーとして動かして、手軽にWebHookを受け取る方法 - Qiita
外部のサービスからの通知を WebHookで受け取ってちょっとした処理をしたいことってたまにありませんか？ たとえば、アプリのクラッシュログを解析するFabricの Crashlytics には、新しいクラッシュが発生したり特定の閾値を超えると WebHookで通知してくれる、つまり特定の URL にPOSTを発行してくれる機能があります。 これを上手く使うと、下の図のように「新しいクラッシュが発生したら Backlogなどのチケット管理サービスに自動登録」といったことができそうです。 もちろんCrashlyticsから BacklogのAPIは直接叩けないので、このように WebHookを使ってこちらのサーバを叩いてもらい、そのサーバがあらためて Backlogの APIを使ってチケットを登録する、というよう感じになります。 以下は実際のClashlyticsの管理画面です。WebHoo
diffコマンドを便利に使う
configファイル修正したり、ソースをいじった際によくdiffコマンドを使って変更点を確認しますよね。 オプション無しで実行すると見にくいけど、あるオプションを付けてやると gitっぽく出力してくれたり、WinMergeっぽく出力してくれるようになります。 覚えておくと便利なので、ぜひ見ていってください。 オプション無し オプション無しでdiff を叩くと以下のように出力されます。 見にくい・・ 慣れない人が見るとなんじゃこりゃとなりそうですね。 [root@bacchi ~]# diff /etc/ntp.conf.orig /etc/ntp.conf 8,9c8,10 < restrict default kod nomodify notrap nopeer noquery < restrict -6 default kod nomodify notrap nopeer noquer
10 open-source Kubernetes tools for highly effective SRE and Ops Teams
10 open-source Kubernetes tools for highly effective SRE and Ops TeamsAbhishek Tiwari Technology 10.59350/wf01f-emx26 Crossref PDF January 6, 2018 Citation: Tiwari, Abhishek. '10 open-source Kubernetes tools for highly effective SRE and Ops Teams'. Abhishek Tiwari, January 2018. https://doi.org/10.59350/wf01f-emx26. If you are running workloads in Kubernetes, your site reliability engineering (SRE
Pythonの並列処理 - test.py
最近Pythonの並列処理をよく使うのでまとめておく。 基本形 並列処理したいメソッドを別に書いてPoolから呼び出す。 multiprocessing.cpu_count()はシステムのCPU数を返す。 僕の環境では4。デュアルコアなのでスレッド数だと思う。 import multiprocessing def f(x): return x*x n = multiprocessing.cpu_count() p = multiprocessing.Pool(n) params = range(1,4) result = p.map(f, params) 1から3までを二乗しているので、次のような結果になる。 >>> print result [1, 4, 9] 複数の引数を渡す Pool().map()には引数は１つしか渡せない。 しかし、これは複数の引数を１つの引数にまとめることで解決
Goでテストを書く(テストの実装パターン集) - Qiita
Goでテストを書くお話です。 基本的なところから、応用的なテストの書き方（パターン？）をまとめておくことにしました。 ポイントを先に列挙します: テストのエラーメッセージは丁寧に書こう テーブルテストを活用してパターンを整理しながら網羅しよう ｔ．Runをつかって大きなテストを分割しよう t.Helperをつかってテストエラーの箇所をわかりやすくしよう テスト用のデータは testdata ディレクトリに置こう Setup/Teardownをうまく書いてテストの見通しをよくしよう 等 では、見ていきましょう。 実装 tenntennさんの もっと楽して式の評価器を作る を参考に、シンプルな計算機能を持つ関数(Compute)を書いて、それをテストしてみます（みんなはテストから書こう）。 実装コード: package calc import ( "go/token" "go/types" )
Googleスプレッドシートをプログラムから操作 - Qiita
2017/05/18 APIの高速化方法について追記記事を書きました。 GoogleスプレッドシートAPIの高速化 GoogleI/O 2016でSpread Sheet API v4がリリースされました。 動画はこちらです。 盛り上がるのはAndroidなどデバイスにかかわる話だったり新サービスだったりするのですが、私が一番盛り上がったのはこのリリースだったりします 簡潔に書くと 今までの貧弱だったAPIがものすごく強化されシステムに組み込めるレベルになりました。 本記事ではスプレッドシートをプログラムから操作する方法と、実際に何ができるのかを解説していきます。 サンプルとして以下の様なスプレッドシートを作成します。 スプレッドシートAPIとは その名の通りGoogleスプレッドシートをWebシステムやスマホアプリなどプログラム経由で操作することが可能なAPIです。 元々バージョン3があ
Errbot: Python製chatbotの基礎 - Qiita
概要 ErrbotはPython製のchatbotです。 このページにはErrbotのプラグイン（自作bot）の作り方で学んだことをまとめます。 内容は公式ドキュメントのPlugin Developmentに概ね沿っていて Pythonの基礎的な知識があれば容易に理解できるはずです。 環境構築については以前の記事をご参照ください。 作成前の基礎知識 ローカルディレクトリの読み込み 基本的にErrbotにおけるpluginは 組み込みの!reposコマンドによりgitを経由して管理されます。 ただし、開発中はいちいちgitリポジトリにソースをあげるのも手間ですので ローカルディレクトリからpluginを読み込みます。 errbot --initによって生成されたconfig.pyの中に BOT_EXTRA_PLUGIN_DIRという設定項目があります。 ここにローカルディレクトリとしたいディ
ErrbotでSlackのチャットボットにする - Qiita
http://qiita.com/attakei/items/29b3f0086296345216df の続き 今回はSlackを監視して動くErrbotの初期構築をしてみます。 準備するもの Slackチーム ↑のチーム内で用意したbotユーザーとトークン 前回の記事で用意したErrbotの稼働環境 config.pyをSlack用に編集する # L47付近 # チャットのバックエンドを指定。今回はここにSlackを指定する BACKEND = 'Slack' # defaults to XMPP # L135付近 BOT_IDENTITY = { # XMPP部分はコメントアウト # XMPP (Jabber) mode # 'username': 'err@localhost', # The JID of the user you have created for the bot #
Errbotを安全に使うために - Qiita
LIFULL Advent Calendar 2017の8日目の記事です。 普段は海外向けの不動産ポータルサイトの開発に携わっていますが 本記事ではそれとは関係のない個人的な話をします。 はじめに 背景 サービスがスケールすると運用業務が増えますが、時間は有限です。 効率化の一手段として、定型的な仕事をチャットボットに任せることを考えました。 導入に際して 今やチャットボットはどこでも導入されている仕組みですが チャットボット自体の作成や運用にもそれなりに手間がかかります。 ソースコードの管理（情報の秘匿） 使用するユーザの権限の管理 チャットボット実行サーバの運用・監視・権限の管理 など。最初から一気に考えるとやる気とスピードを損ねそうです。 そこで ソースコードは自身のPCの中だけに秘めて 自分のタスクだけを実行するために ローカルでボットを動かす スモールスタートで始めよう と思い立
SDN 温故知新 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? SDN SDN は Software Defined Networking の略称で、ネットワークをソフトウェアで定義するもの全般を指す概念です。これだけだと本当に幅広い意味に取れるので、スイッチに SSH で入ってコマンドを叩くプログラムも SDN だし、そうなると当然 TeraTerm マクロでスイッチの設定するものも SDN です、と言い張れるわけですが、この記事では OpenFlow プロトコルの登場から現在までのネットワーク周りのソフトウェアを中心とした話題を取り上げます。 OpenFlow OpenFlow は 2008 年
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Linuxコマンドでボトルネックを調べる
Challenges for Global Service from a Perspective of SRE
Kubernetesに入門したい
4. Advanced bot commands — Err 9.9.9 documentation
Go言語でJSONを扱う - Qiita
