例外 - あるプログラマの日記
java によく似た形式だが、Scala は非チェック例外なので throws でチェックする例外を 宣言する必要がないしコンパイルエラーを消すために無理に try catch を記述する必要もない。 (@throwsアノテーションを使えば、throws宣言は可能) また、java の throws で例外宣言しているメソッドを Scala から呼び出しても try catch で例外を捕捉しなくても良い。 scala の catch ブロックでは、捕捉する例外をバターンマッチ形式で case の後に指定する。 例外後の処理は => の後に記述する。 そして、Scala の try catch finally は結果の値を生成する。 scala> val foo = try { | "test".toLong | } catch { | case ex: Exception => 2L |
Scalaでの例外処理 - A Memorandum
Scalaでの例外処理は、他の言語系と同じようなノリで使えます。 例外のスロー 例外のスローは普通に throw で行う object Main extends Application { def hoge(n : Int) = if(n >= 0) n else throw new IllegalArgumentException("n must be a positive number") val n = hoge(-2) } 例外の捕捉 例外の捕捉もJavaなどと同様だが、例外に対する処理のマッピングにはケースクラスが利用できる object Main extends Application { var f : FileInputStream = _ try { f = new FileInputStream("foo") f.read } catch { case ex: File
Scala で文字検索、置換 - 偏見プログラマの語り！
文字列とか正規表現とか、よく分からんけれど使ってみようぜ的な、ね。 何にも考えない置換。 println( "abc_abc".replaceAll( "abc", "123" ) ); // "123_123" String.replaceAll の第一引数は正規表現を受け取るようになってます。 println( "abc_abc".replaceAll( "[a-z]+", "123" ) ); // "123_123" 検索だけならこれがお手軽。 println( "abc_abc".contains( "abc" ) ); // true でもそれだけじゃなくて、検索の結果見つかった位置も知りたいときはとりあえずコレかな。 println( "abc_abc".indexOfSlice( "abc", 0 ) ); // 0 println( "abc_abc".indexOfSl
scala.io.Sourceとscala.xml.parsing.XhtmlParser - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
scalaでファイルやURLからテキストを読み込みたいときには、scala.io.Sourceオブジェクトとscala.io.Sourceクラスを利用するのが便利です。 scala.io.Sourceオブジェクトを利用するとファイルからの文字列の読込や、URLからフェッチする処理はこんなふうに簡単に書けます。 import scala.io.Source import scala.xml.XML import scala.xml.parsing.{ConstructingParser,XhtmlParser} // textファイルから読み込んで出力 Source.fromFile("test.txt","UTF-8").foreach(print) // URLからXMLを取得(twitterのxml) val src = scala.io.Source.fromURL("http://
[Scala]文字列操作 | GENDOSU@NET
文字列の長さを取得 scala> "test" length Int = 4 文字列の繰り返し scala> "abc" * 3 String = abcabcabc ()で、指定位置のcharを取り出す scala> "abcde"(2) Char = c 文字列の比較(<,>,<=,>=) scala> "abc" < "abd" Boolean = true StringBuilderに文字列を追加 scala> val str = "abc" scala> val strbuild = new StringBuilder scala> str.addString(strbuild) 文字列の先頭を大文字に変換 scala> "test".capitalize String = Test 文字列の文字を1文字ずつ処理をする scala> "abcdef".collect {a =>
![[Scala]文字列操作 | GENDOSU@NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/31cf84cda6a253c0e1b3496f0e315bcafe8223ae/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgendosu.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F03%2Fgendosu-logo-img.png){kind=logo}
名刺の渡し方でレベルが分かる！？知っておきたい美しい名刺交換マナー | 名刺のネタ帳
GWも終わり、次の夏休みに向けて、お仕事を頑張る季節がやってきました。 新社会人になった方々は「社内研修」を終え、営業に同行したり、社外の方との打ち合わせに参加するようになってきた頃ではないでしょうか。 皆さん、こんにちわ！ 名刺のネタ帳管理人のケンです。 さて、「研修」といえば、どんな会社でも行われるのが「名刺交換」の研修。 営業する上で大事なのは第一印象。 名刺交換のマナーができているかどうかが第一印象に影響しますから、マナーはしっかり抑えておきたいですね。 名刺交換のマナーは、何度か名刺交換をしているうちに体に染みこんできます。だから「今更マナーなんて・・・」という方もいるかもしれません。 でも、その安心が命取り！ 慣れてきた方でも、意外と忘れてしまうマナーって多いんです。 今回は、あなたの第一印象を良くするための名刺の交換マナーをお教えします。 『永久保存版』ですので、
実測データ収集へのこだわりで、被曝水準の低さが裏付けられる - 山形浩生の「経済のトリセツ」
デニス・ノーミル（Dennis Normile） 原文：Insistence on Gathering Real Data Confirms Low Radiation Exposures (Science 10 May 2013: Vol. 340 no. 6133 pp. 678-679) （翻訳 山形浩生） 東京： 2011年3月、福島第 1 原子力発電所での惨事が展開する中で、早野龍五は放射性物質の放出についてツイッター投稿を始めた。この東京大学素粒子物理学者は、次第に地域住民の被曝をめぐる論争にますます深く引きずり込まれるようになっていったのだった。当局がきちんとした事実を提供していないことに失望した早野は、学校給食の放射性セシウム検査を始めた。これは福島周辺の環境で最も量の多い放射性核種だ。そして、汚染食物を食べることで地元住民がどれだけ放射性核種を吸収しているか計測しようとし
SSDをHDDのキャッシュにする「bcache」、Linuxカーネルに登場
次期Linuxカーネルバージョン3.10の目玉機能のひとつになるとみられる「bcache」がカーネルソースツリーにマージされた。bcacheはLinuxのカーネルレベルで動作するブロックレイヤキャッシュの実装系。特定のデバイスを他のデバイスのキャッシュとして利用できるという機能。ここでは主にHDDのキャッシュとしてSSDを活用するケースが想定されている。 bcacheが提供するキャッシュ機能はZFSのL2Arcの動作に似ているが、bcacheはライトバックに関してもキャッシュを実施するという違いがある。デフォルトの設定ではシーケンシャルアクセスに対してはキャッシュを提供せず、ランダムI/Oに対してキャッシュを提供する。SSDの特性を活かし、もっとも効果がでるケースでSSDを動作させる。実装はトランスパレントになっており、利用するにあたってアプリケーションやユーザ側に変更の必要はない。 bc
Linux 3.10 Kernel Integrates BCache HDD/SSD Caching - Phoronix
Linux 3.10 Kernel Integrates BCache HDD/SSD Caching Written by Michael Larabel in Linux Kernel on 9 May 2013 at 01:27 AM EDT. 11 Comments After being in development for more than one year, BCache was finally merged on Wednesday into the mainline Linux kernel code-base. BCache serves as an SSD caching framework for Linux by offering write-through and write-back caching through a newly-exposed block
アルパカchef日記２日目 OS周りのクックブックなど - アルパカDiary Pro
１日目の続き。 コンセプトはこちらをご参照下さい。 ２日目…の前に補足など バージョンや構成についてのメモ。 chef 11.4.0 knife solo 0.3.0-pre4 ディレクトリ構成 基本的には knife solo init で作られたものです。 ▾ / ▸ cookbooks/ # Berkfileで管理するcookbook。基本的には手動でいじらない。 ▸ data_bags/ # グローバルな変数を管理したい時に使う。 ▸ nodes/ # サーバ毎の変数やレシピを記述する ▸ roles/ # ロール毎の変数やレシピを記述する。 ▸ site-cookbooks/ # site cookbook。独自のレシピを書いたり、cookbooksをオーバーライドするためのレシピを書いたりする。 ▸ .chef/knife.rb # knife
Debian -- News -- Debian 7.0 "Wheezy" released
Debian 7.0 Wheezy released May 4th, 2013 After many months of constant development, the Debian project is proud to present its new stable version 7.0 (code name Wheezy). This new version of Debian includes various interesting features such as multiarch support, several specific tools to deploy private clouds, an improved installer, and a complete set of multimedia codecs and front-ends which remov
SICP Blitz London
Starting the 3rd of June, 15 London hackers will attempt a blitz of Structure and Interpretation of Computer Programs (SICP), completing 3 exercises from each chapter of SICP over 6 weeks, one chapter a week after the kickoff. There'll be a initial meeting to meet each other and talk over the format. Each subsequent week we'll meet to discuss the chapter we read & look at any exercises that were
How Ruby method dispatch works – The If Works
I was asking around to see if anyone knew a good, short explanation of Ruby’s object and method dispatch system the other day, and the response from several people was, “no, you should write one.” So, here we are. I’m going to explain how Ruby’s object system works, including method lookup, inheritance, super calls, classes, mixins, and singleton methods. My understanding comes not from reading th
GAEでKVS(キーバリューストア)の特徴を利用する方法 | TechBooster
Google App Engine(以後GAE)はデータストアという一種のデータベースを用いて、データの保存(永続化)を行います。 本サイトでも下記リンクでその方法について解説しています。 Low Level APIでGAEのデータストアにアクセスする Low Level APIでデータストアからデータを取得する このデータストアは特徴として、RDB(リレーショナルデータベース)ではなくKVS(キーバリューストア)というデータ管理方式をとっています。 リレーショナルデータベース(RDB)は、データベースの各テーブルに役割を持たせてテーブル間に関係性を与えることで、一つのデータを役割毎に複数のテーブルに分割して管理します。 キーバリューストア(KVS)は、こちらもデータの管理方式の一つで、名前からイメージできるように「キー」と「値」という関係でデータが保存されます。KVSでもテーブルに似た概
Low Level APIでGAEのデータストアにアクセスする方法 | TechBooster
作成するデータベースのイメージ 今回はまず基本として、一つのカインド内にエンティティーを一つ作成し、そのエンティティーに複数のプロパティーを保存してみます。 イメージとしては下図のようになります。 キーはカインドとidから生成されます(詳細は後ほど)。それでは実装していきましょう。 データストアに保管する それでは、上記データベースのイメージに従い、データをデータストアに格納していきます。 手順は驚くほどシンプルでわかりやすいです。 まずはキーを作成します。キーを作成するにはKeyFactoryクラスのcreateKey()メソッドを使用します。 //キーの生成 Key key = KeyFactory.createKey("TechKind","1"); createKey()メソッドの第一引数にはカインド名を、第２引数にはidを指定します。 カインド名とidの組み合わせで、そのカインド
GAEのLow Level API でデータストアからデータを取得する | TechBooster
Low Level API でデータストアにアクセスするで、データストアにデータをPostすることで、以下のようなカインドを作成しました。 ここでいうカインドとは、RDBでいうところのテーブル、エンティティーとはテーブルの行のようなものだということを、こちらで解説しました。 よく出てくる単語なので、わからなかった方は今一度おさらいしておいてください。 今回は反対にLow Level APIを用いて、この作成したカインドからプロパティーを取得する方法を解説します。 JDOを用いてデータストアからデータを保存/取得する方法は以下の記事を参照ください。 JDOをGAEのデータストアに保存/取得する カインドを取得する方法は主に以下の２つがあります。 ・DatastoreServiceのget()メソッドを用いてエンティティーを取得する ・クエリを用いてエンティティーを取得する 両者の大きな違いは
Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズ目次（随時更新） 非分散レコメンデーション Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS （これ） レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS 機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS 分散レコメンデーション Mahoutで分散レコメンド(1) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(2) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(3) - 都元ダイスケ IT-PRESS クラスタリング 今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS 今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS では、本文いきます。 Apach
Web2.0の本質はデータマイニングにあり - プログラマの思索
レコメンドエンジンの話を知りたくて、「集合知プログラミング」という本を買ってみた。 内容はいわゆるデータマイニング。 全て読めてないけど、すごく面白かったので、考えていることをメモ書き。 ＃後でロジカルに書く。 【1】僕が「集合知プログラミング」を読んで思ったことは「Web2.0の本質はデータマイニングにあり」。 【元ネタ1】 プログラマーに最適なデータマイニングの教科書 『集合知プログラミング』 - 図書館情報学を学ぶ 集合知プログラミングが凄すぎる件について - プログラマになりたい オープンソースのレコメンドエンジン Taste - プログラマになりたい オープンソースのレコメンドエンジン Taste Web2.0の成功例としては、Amazonの関連商品、iTunesのお勧め曲表示、はてなブックマーク、GoogleのpageLankによる検索エンジンなどがあげられるだろう。 これらの
オープンソースのレコメンドエンジンMahout - プログラマの思索
小川 明彦, 阪井 誠 : チケット駆動開発 日本のソフトウェア開発の現場で生み出された「チケット駆動開発」という概念を、数多くの実例を元にモデル化・体系化を試みた最初の本。 小川 明彦, 阪井 誠 : Redmineによるタスクマネジメント実践技法 Redmineによるチケット駆動開発の実践技法に関する最初の本。アジャイルなソフトウェア開発への適用方法、TestLinkによるテスト管理手法についても言及。 清水 吉男: 「派生開発」を成功させるプロセス改善の技術と極意 組込システム開発をベースとして、ソフトウェア開発特有のスタイルである派生開発、特にXDDPについて解説した世界でも稀な本。既存製品を保守するのではなく継続的に機能追加していく昨今の開発では、派生開発特有の問題を意識しなければならない。XDDPはプロセス論だけでなく、要件定義などの上流工程の品質改善にも役立つので注意。 Le
オープンソースのレコメンドエンジン Taste - プログラマでありたい
Netflix Prize 外野席というエントリーを読んでいるら、オープンソースのリコメンドエンジン Tasteが紹介されていました。Javaベースの協調フィルタリングのレコメンドエンジンです。こんなのがあるのは、全然知りませんでした。 まだ詳しく見ていないのですが、紹介者さんの弁を借りると「高等なアルゴリズムは使っていない. ただデータの入出力やアルゴリズムを pluggable にするなど好感の持てる作りではある.」とのこと。リコメンドエンジンのアルゴリズムは、対象とするデータによって最適なものが変わります。であれば、Tasteのような作りにして、アルゴリズムは独自で実装し易いようにしておくのが良いのかもしれませんね。今度、深堀して読んでみます。 関連：集合知プログラミングが凄すぎる件について 集合知プログラミングposted with amazlet at 08.11.05Toby
レコメンドエンジンを実装する場合に参考となる資料 - 理想未来ってなんやねん
Amazonのおすすめ商品や、mixi、Twitter、Facebookの『知り合いかも？』のようなレコメンドエンジンを実装する場合に参考となる資料についてメモとして記載しておきます。 本 WEB+DB PRESS WEB+DB PRESSで何度かレコメンドエンジンに関する特集が組まれています。 号 特集 Vol.49 速習レコメンドエンジン Vol.57 レコメンドエンジン開発に挑戦――関連記事を導き出すしくみを知る Vol.66 きっちりわかるアルゴリズム 〜文字列検索，圧縮，レコメンド〜 Vol.49および、Vol.57については現在総集編が販売されているで、そちらを購入した方が良いかもしれません。 WEB+DB PRESS 総集編 [Vol.1?60] 作者: 森田創,cho45,ミック,増井俊之,山本陽平,角谷信太郎,中島拓,縣俊貴,大塚知洋,伊藤直也,小飼弾,WEB+DB PR
株式会社アクティブコア - 時間の価値を、最大化する。
TOP COMPANY SERVICE NEWS JOURNAL RECRUIT CONTACT marketing cloud 「marketing cloud」のサービスサイトです。 CLIENT’S VOICE 「marketing cloud」を導入いただいた企業の皆様の声を紹介します。 note ”ACT as ONE” お客様に価値を提供するために、私たちが実践していること、エンジニアの裏側を発信していきます。 TECH BLOG 株式会社アクティブコアのテックブログです。日々の業務や個人開発で得た知見をエンジニアが発信していきます。 当社ウェブサイトについて プライバシーポリシー ISMS認証 ISMS適合性評価制度ISO/IEC 27001:2013 / JIS Q 27001:2014認証の登録範囲は、当社が開発・運用するAI・マーケティングソリューションです。 © ac
Google App Engine上でサーバサイドJavaScript·App Engine JavaScript SDK MOONGIFT
App Engine JavaScript SDKはGoogle App Engine用のオープンソース・ソフトウェア。サーバサイドで動作させるプログラミング言語は多数あるが、最近注目を集めているのがサーバサイドjavaScriptだ。クライアントとサーバの両方を同じ言語で作れるのが利点だ。 デモのブログアプリ だが注目は集めつつも、実際に利用しているケースはまだ多くない。サーバ側の設定も必要なので、手間に感じられてしまうのだろう。そこでサーバの用意がいらない、Google App Engine上で動作させるのがApp Engine JavaScript SDKだ。 App Engine JavaScript SDKはその名の通り、Google App Engine上でサーバサイドJavaScriptを実現するSDKだ。ブログシステムのサンプルもあるので、その面白さがうかがえるはずだ。Da
Google App Engineで行動ログを記録・収集する方法 | GMOメディア エンジニアブログ
こんにちは。技術推進室の浅井です。最近tumblrのインターフェイスが変わりましたね。こういうブログ書く場所じゃねーよと言われてる気がして肩身が狭い思いをしています。どきどき・・・ さて、わたくしtwitterのbioにも書いてあるとおりかつてはプログラマーだった時代がありました。 が、最近は行動ログ収集とか集計レポーティングを主な業務としております。PHPから行動ログを出力したり、それをwebサーバー郡から集めてきて集計してレポートするだけの簡単なお仕事ですね。今日はこのへんのお話を。 ログの設計ができたら、まずは行動ログをどこかに書き出すことから始まります。ログを書こうと思ったら、色んな方法があるかと思います。 ローカルファイルに書くRDBやKVSに書くfluentd loggerを使うしかし大事なポイントがあります。 HTTPリクエストのレスポンスタイムに影響を与えてはならない運用が
Emacsユーザーならば見ておきたい動画 - Happy My Life
Emacsはとても強力なエディタだと言われているが、周囲に使っている人がいなかったり、なんとなく使っていたりして、いまいちピンと来ない人も多いはず。 そんな人に観て欲しいのが、このEmacs Rocks!という動画集。Emacs Rocks!では、毎回Emacsの様々な機能にフォーカスを当てて解説している。 １本が５分以内の短いもので英語の解説付き。喋っている内容が理解できなくても、動画を見ていれば、だいたい理解できる。 ここでは、そのうちのWeb開発に役立ちそうな機能を解説した動画３つを紹介しておく。残りの動画は、Emacs Rocks!の公式サイトや、You Tubeのemacsrocksチャンネルから見られるので、興味がある人はぜひ。 Emacs Rocks! Episode 11: swank-js Emacs Rocks! Episode 13: multiple-cursors
めも - yamanetoshi's diary
ええとアクセス可能なリソースの類は sbt console なら target/scala-*/classes 配下 sbt test なら target-scala-*/test-classes 配下 に置いとけば以下でアクセスできる。以下は html ファイルから文字列として中身を取得する例ですね。 scala > val htmlString = fromInputStream(getClass.getResourceAsStream("/takatayahakata.html")).mkString他にも色々なソレがあるかと思いますが、とりあえずファイルにアクセスするために getClass.getResource() で取得できるのが上記、ということにて。
rspec 云々 - yamanetoshi's diary
ええと、以下なエントリで 2.13.1 な rspec を削除して 2.12.0 を導入してますが http://d.hatena.ne.jp/yamanetoshi/20130502/1367460896 serverspec では 2.13.1 は問題なく使われているとのご指摘を頂戴しました。現状以下な形になってます。 $ gem list |grep rspec rspec (2.13.0, 2.12.0, 2.11.0) rspec-core (2.13.1, 2.12.2, 2.12.0, 2.11.1) rspec-expectations (2.13.0, 2.12.1, 2.11.3) rspec-mocks (2.13.1, 2.12.2, 2.11.3) rspec-rails (2.11.0) serverspec (0.2.19, 0.2.18)むむ。全てを 2.1
知りませんでしたをもう一つ - yamanetoshi's diary
自分で手続き書いといて (つうかパクッてるのがもろバレですね) こんな事控えるものアレですが、以下な削除処理の記述って、Uri な引数に id を設定してなかったり、引数な selectionArgs に何も渡さない場合は全件削除になるんですね。 public int delete(Uri uri, String selection, String[], selectionArgs) { checkUri(uri); SQLiteDatabase db = mOpenHelper.getWritableDatabase(); final int count = db.delete(uri.getPathSegments().get(0), appendSelection(uri, selection), appendSelectionArgs(uri, selectionArgs)); g
NDK な C から呼び出す time(NULL) の戻り - yamanetoshi's diary
9h 前のタイムスタンプな数値が戻る模様。しかもミリ秒ではないらしい。 Android 側で取得した後に以下な処置が必要、って (絶句 long time = hoge; time *= 1000; String TIME_FORMAT = "yyyy/MM/dd HH:mm:ss"; time += TimeZone.getDefault().getRawOffset(); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(TIME_FORMAT, Locale.JAPAN); sdf.setTimeZone(TimeZone.getDefault()); String txt = sdf.format(time);これってぼくが知らなかっただけで既知の不具合、つうか仕様なのでしょうか。
Serverspecを使ってAmazon Linuxのテストをしてみた。 - okochangの馬鹿でありがとう
ChefやPuppetで構築した環境のテストはどうするという議論があると思いますが、TLを見ていると@mizzyさん製のServerspecというありがたいとものがあるらしいので、READMEに書いてある部分まで試してみました。 そこまでの記録を（ほぼREADMEのままですが）残しておきたいと思います。 環境 Serverspecを入れる環境 OS X Ruby 1.9.3 テストされる環境 Amazon Linux 環境準備 まずはServerspecをインストールします（Rspecが入ってない場合はそちらもインストールします）。 $ gem install rspec $ gem install serverspecお好みのディレクトリでserverspec-initを実行すると対話形式でテスト環境の設定が出来ます。 今回テスト先の環境はAmazon Linuxなので、Red Hatを
[Chef][serverspec]ChefレシピをVagrantとserverspecでテストする - takatoshi blog
[Chef][serverspec]ChefレシピをVagrantとserverspecでテストする 2013年 05月 01日 せっかくサーバーの構築を自動化したんだから、テストも自動化しないとだよねーってことで色々調べたのでメモ。 ローカルでサーバー作って本番に適用 既に手オペで稼働しているサーバーでパスするテスト書いてローカルでサーバー作って本番環境に適用 ↑これやりたい サーバーの自動テスト環境比較 サーバーのテスティング環境について調べてみた。 Chef使った前提でいくと cucumber-chef ChefSpec minitest(testkitchen) serverspec 大体こんなもんっぽい。 今回の選定条件はこれ 手オペサーバーを自動化するために、自動化が済んでいないサーバーにもテストを実行したい ローカル環境で実行したテストを本番系サーバーでも実行したい サーバ
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年10月時点の調査。
README.mdファイル。マークダウン記法まとめ | codechord
Posted 1月 21st, 2012 by codechord. 9 Comments Tweet Tweet つい先日から、ようやくgithubを使い始めました。 gitのことはあまり勉強してないので右も左もわからず、とりあえず、公開されてるレポジトリのクローンを作りまくってニヤニヤ閲覧しています。 で、そろそろ自分もリポジトリを作りたいなと思って、作り方を調べてたんですが、 「README.md」ファイルというものの存在を知りました。 拡張子「.md」？何の事かさっぱりわからず、ドットモジュールって勝手に思ってたんですけど、全然違いました。「マークダウン」の略でした/// マークダウンとは マークダウンファイルとは何ぞや。調べました。 普通のテキストファイルを、ちょっとした法則にならって書くだけで、HTMLマークアップせずに、自動的にHTMLコードとして変換して出力してくれるという
TPPを「米国の陰謀」と捉えると本質が見えなくなる
内田樹氏が朝日新聞に寄稿した「壊れゆく日本という国」という文章が注目を集めている。喧嘩好きの池田信夫氏は、「壊れゆく内田樹氏」というタイトルの記事で批判しているが、今回はちょっとキレが悪い。 この件に関しては、ちょうど次号のメルマガ（週刊 Life is Beautiful）向けに小論文を書いているところなので、頭に入れておくべき重要なポイントをいくつか書いておく。 グローバル企業にとって一番の敵は、ライバル企業ではなく、それぞれの国の関税や非関税障壁 現時点で、TPPに最も大きな影響力を持っているのは米国のグローバル企業 TPP の最終ゴールは国の間の関税や非関税障壁の撤廃（自由貿易） その意味では TPP は「米国政府の陰謀」などではなく、グローバル企業による「企業戦略の一環」である。 日本のグローバル企業も、日本のTPPへの参加でアジアでのビジネスがやりやすくなると期待している 自民
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