shibaraku gem をリリースしました これは何？ ActiveRecord で期間を持つ model を扱う gem です。期間限定公開や、予約公開したいときなんかに使います。 作ったのは 1 年前なんですが、ずっと社内 gem として使用していたものを rubygems.org / github.com に上げました。 https://rubygems.org/gems/shibaraku https://github.com/onk/shibaraku USAGE 基本的な使い方 start_at, end_at のあるモデルを用意します。 create_table :campaigns do |t| t.datetime :start_at t.datetime :end_at end shibaraku と 1 行書くと class Campaign < ActiveRe

去る10月18日に行われた次世代ウェブカンファレンスは、わたしもサーバーアーキテクチャーというセッションにスピーカーとして呼ばれていた。わたしも話す気満々だったが、当日の朝になって次男が発熱してしまい家庭の予定を変更して妻は次男、わたしは長男を連れて彼の予定をこなすことにした。ので泣く泣く当日朝に参加を断った。当日は盛況だったようで何よりである。 当日はスタッフが充実していて、ストリーミングや録画も行われた。わたしが出るはずだった server_arch セッションの動画も公開されている。ここでは、当日言おうと思っていたことと、この動画を見て言いたいことをここに書いて当日参加できなかった詫びとしたい。すまんかった。 ウェブ is 何 / 次世代 is 何 CERN発祥のHTTP/HTMLで情報伝達する仕組み（昔WWWとか言われていたもの）が普及しきって、あらゆる情報がインターネットを介して

JavaScript Primer 改訂2版 azu, Suguru Inatomi The Art of Computer Programming Volume 4B Combinatorial Algorithms Part 2 日本語版 Donald E. Knuth(著), 和田 英一(監訳・訳), 岩崎 英哉, 田村 直之(訳) ChatGPTで身につけるPython 掌田津耶乃 最善のリサーチ Erika Hall(著), 菊池聡, 久須美達也, 横田香織(訳), UX DAYS PUBLIS… なぜ依存を注入するのか　DIの原理・原則とパターン Steven van Deursen, Mark Seemann(著), 須田智之(訳) レベルアップ・ゲームプログラミング　パズルゲーム開発で初心者から中級者へ！ 田中 雄 ChatGPTと音声で会話する3つの方法 高橋 太郎 猫で

（続編; --expect オプションの酷使について）私の fzf 活用事例 peco 便利ですよね。正直、使い始めてしまうと使わない日はありません。最近の CLI 界隈では選択的インターフェイスやインタラクティブフィルタなどと呼ばれるツールが盛んに開発されています。特に peco は ghq との連携で一躍人気が出た気がします。 ghqを使ったローカルリポジトリの統一的・効率的な管理について こんなやつですね。以下は ghq のリポジトリへのアクセスを簡単にするためにスクリプトです。 # Require Bash 4.0+ peco-src() { local selected selected="$(ghq list --full-path | peco --query="$READLINE_LINE")" if [ -n "$selected" ]; then READLINE_LI

日本語は、分かち書きしない言語のため日本語でちゃんと全文検索できるようにする為には、検索対象のコンテンツの内容、利用するユーザーのスキルなどを考慮しなければ検索精度を向上させることは非常に困難です。逆を言えば、検索対象のコンテンツ、利用するユーザーのスキルが変われば設計が変わってくると言えます。 日本語を検索できるようにトークナイズするには、代表的なものに形態素解析とN-グラムがあります。簡単に説明すると形態素解析を検索で使用すると、単語単位で検索するため、適合率が高く（マッチ度が高いものが検索される）、再現率が低くなります（検索漏れが多くなる）。例えば、キーワード ”京都” では、”東京都” はヒットしません。一方、N-グラムを検索で使用すると、データベースのLike検索に近い検索が可能になり、形態素解析とは逆に、再現率が高くなり、適合率が低くなります。 これらの日本語解析の特徴と、検索

Elasticsearch では、すでに日本語で全文検索する為のトークナイザーやノーマライズなどの加工処理で使用するフィルターなどがビルトインまたは、サードパーティ製のプラグインとして多数存在します。 ここでは、日本語全文検索で使用しそうなトークナイザーやフィルターなどを説明します。 主要モジュールNGram Tokenizer N-グラムを提供するトークナイザーです。Elasticsearch にバンドルされています。Japanese (kuromoji) Analysis for Elasticsearch 日本語形態素解析を提供するプラグインです。各種 Analyzer、Tokenizer、TokenFilterが含まれます。cjk_width Token Filter 半角・全角などを統一するためのフィルターです。Elasticsearch にバンドルされています。Lowercas

主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま

0.はじめに 0-1.はじめに AmazonのAWSの無料枠を利用し、小さくRailsアプリケーション開発をはじめることにしました。AWS導入の備忘録を兼ね、所感をまとめました。 私は、プログラミング初心者のため、記載している内容に誤りがある可能性があります。誤りや、改善した方が良い点などあれば、コメントなどでご指摘いただけると幸いです。 0-2.作ったサービス https://door2.me 現在β版です。 こんな感じのプロフィールが簡単に作成できます。 0-3.対象読者 私と同じようにWebアプリケーション開発初心者の方 これからAWSを触ってみようと思っている方 上記のような方に、AWSの敷居がそう高くないことが伝われば幸いです。 0-4.大まかな流れ 1.AWSについて知る 2.アカウントを登録する（IAMユーザの作成、MFAの設定） 3.EC2でサーバを立ち上げる 4.負荷分散

2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

rubocop のしつけ方 TL;DR rubocop --auto-gen-config して Offense count の多い順に毎日数個ずつ設定を確認したら 僕の使っている .rubocop.yml ができました これが onkcop か…(ゴクリ / “僕の使っている .rubocop.yml” https://t.co/KVryle9SJq — そのっつ (SEO Naotoshi) (@sonots) October 26, 2015 rubocop とは コーディング規約に準拠しているかをチェックする gem です。 https://github.com/bbatsov/rubocop こんなコードに対してかけると def badName if something test end end 以下のような警告をしてくれます。 Offenses: test.rb:1:5: C:

タイトルは釣りです。Ruby に盲目的に惚れている迂生には Ruby の痘痕（あばた）はエクボです。 それはともかく。 メソッド名の別名がありすぎ 「あなたは map 派？　それとも collect 派？」っていう問いがまず嫌い。 いや，別名にも意義があるとは思うんだけど，記憶の負担が大きい。 自分では map しか使わなくても，他人のコード読むんだったら collect を知っていなくちゃならない。 しばらく前に reduce っていうメソッド見て，そんなのあったっけ？と思ったら inject の別名だった。 map/collect と inject/reduce の名前とその背景にある発想については，Rubyist Magazine に良い記事がある： そうかと思えば，Array#delete_if と Array#reject! みたいに，働きは基本的に同じだけど，削除が行われなかっ

こんばんは、ゆあさです。 今日はgulp-webserverを使った開発用のWebサーバー立ち上げの方法と、Web APIサーバーへのプロキシを実現する方法を紹介したいと思います。 gulp-webserverとは gulp-webserver gulp-webserverとは簡単に開発用のWebサーバーを立ち上げることができるgulp用のプラグインです。 ファイルの変更があった際に自動でブラウザを再読み込みしてくれるライブリロード機能や、別で起動しているhttpサーバーへのプロキシ機能などをデフォルトで備えています。 gulp-webserverのインストール まずは下記コマンドgulp-webserverをインストールします(gulpはすでにインストール済みの前提) npm install --save-dev gulp-webserver gulpタスクの追加 gulpfile.js

2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。 2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。 本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。

(訳注：2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 開発者は嫌うでしょう。 ここでは、標準的なコツや策略について書きますが、本当に興味があるのは、別のことです。究極の奇策を見つけたいと思います。策略をひとつずつ試して、プログラミングの聖域に少しでも近づければ良いのですが。 はじめに 私が初めて書いたビデオゲームは、 Ninja Wars （忍者戦争）でした。 そう、これは、画像で埋めたHTMLのtableです。 src 属性を変えることで、動きを実現しています。JavaScriptファイルの冒頭は下記のようになっています。 var x = 314; var y = 8; var prevy= 1; var prevx= 1; var prevsw= 0; var row= 304; var endrow= 142; var sword= 296; v

演習用のスクリプトは以下にあります． Python http://nbviewer.ipython.org/gist/canard0328/a5911ee5b4bf1a07fbcb/ https://gist.github.com/canard0328/07a65584c134a2700725 R http://nbviewer.ipython.org/gist/canard0328/6f44229365f53b7bd30f/ https://gist.github.com/canard0328/b2f8aec2b9c286f53400 Read less

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less

pandas + scikit-learn = pandas_ml @ PyData.Tokyo Meetup #6 (Lightning Talk)

2015/10/24 "第49回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 49th ) ー機械学習 方法論 祭りー" を開催しました。 第49回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 49th ) ー機械学習 方法論 祭りーEventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった FreakOut のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧 参加者Twitter List : tokyowebmining-48 参加者セキココ：第49回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝） 以下、全講師資料、関連資