Microsoft Flowは、フローチャートを作成するようなビジュアルな設定画面を用いて、インターネット上のさまざまなサービスを簡単に連係させていくことができるツールです。 簡単な例では、Office 365のOutlookに自分宛のメールが来たら、電話サービスのTwillioで特定の電話番号にテキストメッセージを送る、といった設定ができます。もちろん3つでも4つでも多数のサービスの連係を続けて設定可能。
![マイクロソフト、IFTTT的なサービス連係サービス「Microsoft Flow」正式公開。GitHub、Dropbox、Slack、メール、Twillio、Googleカレンダーなど多数のサービスを連係可能 - Publickey](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/15e7dc85841001a92ce4d947012c9f9b5ee22a67/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.publickey1.jp%2F2016%2Fmsflow01.jpg)
【動画】 素人には無気力試合にしか見えない剣道大ベテラン同士による大将戦が話題に 1 名前: スパイダージャーマン(アメリカ合衆国)@\(^o^)/ [JP]:2016/11/23(水) 22:30:42.54 ID:9ssIytVH0.net 地元の大会の大将戦 おじいちゃん同士が試合してるけどまさかこのまま終わるとは流石に思わなかった https://twitter.com/shimikendo001/status/801333455686692865 16:55 - 2016年11月23日 YouTube版動画 https://www.youtube.com/watch?v=w9tDsW7lEn4 2: スパイダージャーマン(アメリカ合衆国)@\(^o^)/ [JP] 2016/11/23(水) 22:30:57.14 ID:9ssIytVH0 玄人によると駆け引きが半端じゃないらし
S.M.A.R.T.を読む - 危機回避編 2009/1/16 0:30 おやくそく 突然死を予測することは不可能に近いので,日頃からバックアップを取ること。 ディスクチェックが死を招く恐れもあるので,直ると思って安易にしないこと。 “故障日”はアテにならない,アテにしない。 こんな都合よく壊れてくれるハードディスクは見たことがありません。 (※すべてのソフトウェアがこのような予測をしているわけではありません) Raw(生)値が読めるソフトウェアを使うこと Value(値), Threshold(しきい値), Worst(最悪値)だけではなく,各属性の Raw(生) の値が表示できるソフトウェアを使います。 “Reallocated sector count”などの一部属性では,ValueよりもRawを読み取るほうが判断しやすいからです。 危機回避編 危機回避に有用と思われる属性のうち,基
次のようなコードを書いて、 import React from "react" export default () => <div>Hello!</div> 次のようなコマンドを叩くと、 katatema build 次のようなファイルが生成されるという、katatema というツールをつくった。 <!DOCTYPE html> <html> <head> </head> <body> <div>Hello!</div> </body> 最先端の消耗 前に キーボードショートカットをカスタマイズするブラウザ拡張 - ✘╹◡╹✘ で、こういうことを書いた。 id:moznion へ、寒い日が続きますがお元気ですか。ともあれChrome拡張を1つこさえれば、大の大人が寄ってたかってモダンと言い合う類のものが一通り学べるだろうと思います。 最近のJavaScriptの周辺環境は大変で、何をやるに
2016-12-23更新: 電子書籍書籍版の情報を更新しました。電子書籍版も好評発売中です! Pythonを使ってクローリング・スクレイピングを行い、データを収集・活用する方法を解説した書籍です。 Pythonの基本から、サードパーティライブラリを使ったスクレイピング、様々なサイトからのデータ収集・活用、フレームワークScrapyの使い方、クローラーの運用までを扱っています。 Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見る クローリング・スクレイピングとPython Pythonは言語自体の書きやすさ、ライブラリが充実していること、データ解析との親和性が高いことなどから、クローリング・スクレイピングに向いている言語です。
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
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