パパのプライド取り戻せ！怪我をしない動ける身体を手に入れろ！パパストレッチ９選
Seleniumとの格闘の記憶 - Qiita
最初に この記事はSelenium/Appium Advent Calendar 2016の25日の記事になります。遠慮の塊の大トリいただきました。 出会い Seleniumと出会ったのはまだ私が2社目にいた時です。 業務用パッケージソフトウェアベンダーでエンジニアとして働いていました。 携わっている製品を旧バージョン1から新バージョン2に刷新するにあたり、品質をどう保つかというところが問題になって、自動テストの話になりました。 当時確か色々なWeb画面自動テストのツール3があって、比較の結果、Seleniumを使うことになりました。 Selenium2 今はもうSelenium3が出ていますが、当時はSelenium2が出たばかりでした。 今と違いChromeだけ専用のexeを使って動作していたため、IEなんてエラー出て止まるは、動いたとしてももっさりだわで、マルチブラウザのテストを目的
GUIのGitクライアントアプリを作ってみた - Qiita
Qt Advent Calendar 25日目の記事です。 私ごときが、最終日の記事を担当するなど10年早いです。なんとおこがましいことか。（笑） この記事では自作アプリの宣伝と協力者の募集をしますので、「Qt Advertisement Calendar」でもあります。 Gitを使うよ 唐突ですが、GUIのGitクライアントを自作してみました。コマンド版 git（git.exe）のラッパーとして動作します。 ソースコードバージョン管理システムの歴史の中で、Subversion全盛の時代、TortoiseSVNは使いやすかったのに、急にGitを使わないといけなくなって、分からん、怖い、と、Git初心者なら一度は思ったことがあるでしょう。私も例にもれず、Git入門などと書かれた本を購入したものの長い間積んであったのですが、時代の流れには逆らえず、みんなが「Gitはいいぞ」というので、重い腰を
サーバの監視・運用まわりで使ってるツール類を少しだけ晒してみる - Qiita
はじめに 本投稿はSchoo Advent Calendar 2016の25日目の投稿になります。 僕自身のエンジニアとして主戦場はここ数年はインフラ周りなので、そのあたりの投稿を何かしたいなぁ…と思い、サーバの監視や運用で利用しているツール類を今更ながら紹介してみたいと思い立ち、キーボードを叩いている次第です。 ちなみに・・・ 以降で幾つかを紹介しますが、複数あるサーバで全てを使っているわけでもありませんし、紹介する以外のツールも利用しているので、そのあたりはご了承ください。 Amazon CloudWatch 通常の監視は別ツールで環境を構築している（後述のGrafanaなど）のですが、普段から注視する必要のない監視項目については、サービスをAWS上で構築していることもあってCloudWatchで監視しています。 ただし、例え普段から注視する必要のない項目であっても、監視の各項目で閾値
C++の間違った知識に振り回されないために - Qiita
はじめに この記事はC++ Advent Calendar 2016の16日目の穴埋め記事です。 もう書いてある内容を鵜呑みにしないと心に決めた ４年くらいC++の勉強して気がついてしまった。 C++の本に書いてあることを何でもかんでも鵜呑みにしてはいけないと気がついた。 理由 間違っているかもしれない 古い情報かもしれない 一面しかとらえていないかもしれない 1.の場合はコンパイルして実行すればわかるだろう。 詳細な理由については、コンパイルエラーのメッセージが教えてくれることを祈ろう。 まれにコンパイラによって挙動が違うことがある。 その場合はコンパイラのバグかCore Issues(規格書で挙動が定義されていない)の可能性がある。 2.の場合は新しい本を読めば大丈夫だろう。 古い情報が具体的に何かというと、新しい機能ができて用済みになった関数などのことだ。 例えば、C++03のbin
グラフデータベースNeo4jを使って、レコメンド機能を実験してみる - Qiita
追記(2018/12/11) より詳しい内容を オールアバウト Tech Blog に記載してあります。 Neo4jユーザー勉強会にて発表した資料は、ブログまたはSpeaker Deck からどうぞ メリークリスマス 最終日の今日は、私が先日、余暇でやってみた「レコメンド機能」の実験についてお話します。 今回は、弊社サービスのCafeSnapを題材に、カフェ推薦機能を実現することを想定して、手を動かしてみました。 テーマ 私におすすめのカフェを推薦する → 「私（@sutchan）が行ったカフェ」に行ったことのある人が、行っているカフェをリストアップする グラフデータベース「Neo4j」を使って実験 グラフデータベースは、グラフ構造をもったデータを保存、探索する用途に向いているそうです。 上のような、サービス内を含む実世界の人の行動を分析したり、人と人の関係性を探索したりするのを得意として
Juman++をサーバーモードで利用しよう - Qiita
この記事の内容 Juman++をサーバーモードで利用すると、はかどる話 形態素解析を簡単に実行するPythonパッケージでJuman++を利用可能にした話 Juman++とは？ Juman++とは京大・黒橋研究室で開発された形態素解析器です。 「それ、Mecabと何が違うん？」と言う点ですが、Juman++では「RNN（いわゆるディープラーニング系のやつ）言語モデルを利用している」点が異なります。 Qiitaでも紹介記事が徐々に増えつつあり、今後の普及が楽しみです。 新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話 複数の形態素解析器を見比べる Juman++のちょっと気になる点 依存ライブラリを新しくしないといけない。特にgcc周り 遅い 依存ライブラリ問題は、gccを更新して、他のコード郡が動かなくなるかもしれない・・・という懸念はあ
教師なし形態素解析で頻出語を可視化する
概要 NPYLMでワードクラウドを作る ワードクラウドとは Twitterで以下のような投稿を見たことがあるかもしれません。 これはワードクラウドと呼ばれるもので、クロクモなどのwebサービスで作ることができます。 ワードクラウドは頻出語をその頻度に応じたサイズで並べることで分かりやすく可視化することができますが、こういったwebサービスは基本的には可視化部分をamueller氏のword_cloudで行い、頻出語のカウントにはMeCabを用いた形態素解析により行っています。 教師なし形態素解析とは MeCabによる形態素解析は基本的に単語辞書を用いて行われます。 それに対し教師なし形態素解析は与えられた文字列の集合からMCMCと動的計画法によりNPYLMと呼ばれる言語モデルを学習し、得られたモデルをもとに文を単語に分割することができます。 特徴としてどのような文字列からも単語を推定するこ
シェルスクリプト——こんなとき、かうする - Qiita
POSIX シェルの小ネタ集。随時更新。 POSIX の範囲外の機能に依存するところには 【non-POSIX】 と書いておいた。 ファイル操作 空のファイルを作る touch でもいいがリダイレクトした方が速い。 >> filename # 既存ファイルは上書きしない (ファイルの更新日時も変へない) >| filename # 既存ファイルは空にする > filename # -C が有効なら既存ファイルがあるとエラーになる フィルタ ソートして重複行を消す sort | uniq でもいいが sort -u だと一コマンドで済む。 ソートせずに重複行を消す awk '!x[$0]++' 1 行番号を付加する awk '{print ++i,$0}' 【non-POSIX】 cat -n 一行目だけを消す tail -n +2 sed 1d 最後の行だけを消す head -n -1 s
力づく法・分割統治法・動的計画法 - アルゴリズム学習(その5) - $shibayu36->blog;
アルゴリズムの設計手法として、力ずく法・分割統治法・動的計画法というような考え方があった。新しいアルゴリズムを学ぶ時、どの設計手法でやっているのだろうかと意識しておくと、頭に入りやすい気がした。そこで、自分の頭を整理するためにメモを書いておく。自分用メモなので、情報の正確さについては保証がない。 力づく法 全探索する方法 アルゴリズムの考え方としては単純なことが多いが、かなり遅いものになることが多い 例えば、Nクイーンなら、N個の置き方を全通り作って、それぞれが条件をみたすか確認し、条件を満たしたら返すようなもの。Nの二乗のなかから、N個の組み合わせを作って試すので、計算が膨大になる 例えば文字列マッチなら、1文字ずつずらしながら、マッチさせたいパターンとテキストの文字を比較していくようなもの 分割統治法 Wikipediaによると、そのままでは解決できない大きな問題を小さな問題に分割し、
LinuxのI/OやCPUの負荷とロードアベレージの関係を詳しく見てみる - Qiita
大人気TBSドラマ、「逃げるは恥だが役に立つ」でも話題になったインフラエンジニアという言葉ですが、今ではインターネットインフラを知らないまま開発をするのも難しい状況になっています。クラウドが一般化されたからといって単にリソースの調達が簡単になっただけで、つまりハードウェアの知識が無くても何とかやっていけるようになっただけであり、インフラの知識が要らなくなったなどということは全くなく、むしろdevopsの掛け声とともに、ソフトウェア開発者にインフラを見なければならない新たな責務が課せられたという、なかなか痺れる状況なのだろうと思います。 そういった中で、先日のさくらインターネットのAdvent Calendar最終日に「いまさら聞けないLinuxとメモリの基礎＆vmstatの詳しい使い方」という記事を書かせて頂きましたが、今回はLinuxサーバの「負荷」と、ロードアベレージに関して、掘り下げ
我々はいかにして技術選択を間違えたのか？ 2016 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
どうも！アプリケーション基盤チームの横田(@yokotaso)です！ kintoneなどで利用していたJavaフレームワークのSeasarのEOLに伴い、S2Daoからの脱却を試みたのですが、パフォーマンス問題や障害を発生させてしまうなど問題を多々発生させてしまいました。 同じ過ちを繰り返さないという強い決意のもと、今回の失敗をブログで公開いたします。 失敗をあえて公開する点で斬新かつ濃いブログ記事となっております！ 失敗体験の公開は恥だが役に立つ！ 移行先の選定の失敗 移行先として選定したプロダクトは Hibernate*1です。 Hibernateを選んだ理由としては Spring Framework を選定した Spring Frameworkで Interface + アノテーションでプログラミングするならSpring Data JPA が有力 JPAに準拠したのORMの中でも、H
別のマシン同士でターミナルの画面を共有したい screenコマンド - きっとまた三日坊主
複数人でコンソール画面を共有したい時、だいたいscreenを用いた方法に行き着くが、その時点でscreenコマンドを知った人にとっては何をしているのやら分からない。 という訳で、この記事ではscreenコマンドを知らないという人が、１つのターミナル画面を複数人で共有して操作したいという方向けに書いています。 UserBがUserAのマシンにある端末を操作したい場合 「screenコマンドの説明はいいから、とにかく早く共有したい！」という方は、下にある「ターミナル画面共有」 の、四角で囲んだ作業を追ってください。 screenコマンド基礎 そもそもscreenというは、ターミナルのエミュレーションソフト（のようなもの？）らしいです。 １つのウィンドウで複数の画面操作をできたり、色々多機能です。 screenは起動すると、セッションを開きます。開かれているセッションは $ screen -ls
【jasmine + Karma】 による javascript 単体テストをしてみた - Qiita
javascript の テストフレームワーク「jasmine」の導入と簡単な使い方についてまとめていきます。 karmaで使用するブラウザはphantomjsを使用します。 事前作業 jasmine や karma など必要なライブラリをinstall します。 package.json の devDependecies に 下記を追加し、npm install を行います。 "devDependencies": { "jasmine": "^2.5.2", "karma": "^1.3.0", "karma-coverage": "^1.1.1", "karma-jasmine": "^1.1.0", "karma-phantomjs-launcher": "^1.0.2", "karma-spec-reporter": "0.0.26", "phantomjs-prebuilt":
GitbookでUMLの図入のドキュメントを書く - Qiita
動機 ドキュメント書いてますか？ 私は気分が乗ってくればさほど嫌いではありません。 とはいえMS-Wordはイライラするし、差分把握が出来ないのでやはりテキストベースでやりたいもの。そうなるとMarkdownがテッパンですよね。 Markdownで文書を書く場合、図の扱いに頭を悩ませます。特にプログラム設計の文書だとUMLの図が必要になることがあります、というところが動機です。 Dockerでさくっと動かせるようにしてあるので良かったら使ってみてください。 https://github.com/NewGyu/gitbook-uml GitbookはMarkdownで文書を書いて公表するためのツールセットとサービスです。 MarkdownをHTML,JSなどに変換するツールセット（ローカルでのプレビューもできる) ドキュメントを公開できるサービス https://www.gitbook.co
量子アニーリングで組合せ最適化 - Qiita
これはNextremer Advent Calendarの23日目の記事です。 現在、株式会社Nextremerでは早稲田大学の田中宗様と量子アニーリングに関する共同研究を行っております。 はじめに 量子アニーリングは組合せ最適化問題を解くための有効なアルゴリズムと言われています。 本記事では、量子モンテカルロ法による量子アニーリングを用いて、代表的な組合せ最適化問題であるTSP(巡回セールスマン問題)に対して解を求めたいと思います。 量子論の基礎 TSPの議論に入る前に、少しだけ量子論の基礎的なことに触れておきます。 物理量(エネルギーや運動量など)は、量子の世界では演算子というものに対応します。例えば、エネルギーという物理量に対応するものはハミルトニアン($\hat{H}$と表します)という演算子です。 このハミルトニアン $\hat{H}$ という演算子は、ある量子状態 $\psi$
Serverless + Webpack + TypeScript + tslint メモ - Qiita
$ npm init $ npm install --save-dev serverless serverless-webpack ts-loader tslint typescript webpack 今回はあえて serverless をグローバルに入れないパティーンでやってみる。 package.json で serverless のバージョンを管理できるメリットがある（serverless.yml の中にバージョン固定する設定もできるけど）。 雛形を作り、いらないものを一旦捨てる $ node_modules/.bin/serverless create --template aws-nodejs $ node_modules/.bin/tslint --init $ rm handler.js serverless.yml # このあと手動でつくる
エンジニアな僕の情報収集法 - Qiita
はじめに エンジニアの情報収集の話です。 僕は、けっこうストレスな環境で情報収集をやっていて、クリスマス一人ぼっちを機に見直し、やり方を変えてみました。 ちょっと自分メモ的なところがありますが、qiitaにしてみました。 ※ ここでは参考先URL(link)がある情報だけです。それ以外は対象外としています。 ※ これがベストなやり方と主張してるわけではないです。人それぞれ自分にあったやり方でやれば良いと思います。僕の場合はこうなったよ、というのqiitaにしただけです。 やり方変更前とストレス やり方変更後と辞めたもの 解決したこと やり方変更前とストレス やり方変更前の全体像 やり方変更前の全体像です。 「Input情報」をまとめていた「Input先」(feedly,HBfav,TechFeed,Twitter,Facebook)が複数あり、分散して情報観覧してました(図の赤線)。 「O
Windowsターミナルソフト + Rlogin が最高すぎる！！ - Qiita
長らく Putty（パティ） を使っていました（ssh-keygenが梱包されていて便利なので）。ところがこの Putty 開発も終わってるしシングルウインドウもあり使いづらいなと思っている人もおおいのでは？と思うんですよね。そこで。Rlogin に！ ダウンロード先 本家ここからダウンロード。 Rlogin 使ってみた wikipediaをみると「RLoginは1998年の開発から始まる10年来のソフトウェアであり、定番ターミナルエミュレータ(Tera Term, PuTTY, Poderosa)のいいとこ取りをした統合的な端末ソフトに仕上がっている。実行プログラムはPuTTYと同様、EXEファイル1つのみとなっている。」とあるので枯れたプログラムでいい感じ（いい意味で）。 これが欲しかった TeraTem, Putty だとコピーバッファにある文字列を「マウスの右クリックでペースト」す
みんなで早押しクイズ - オンライン対戦クイズゲームアプリ
お問い合わせ 広告掲載・メディア紹介などのお問い合わせは、下記のメールアドレスまでお願いいたします。 tactsh(at)gmail.com
俺の .screenrc が火を吹くぜ
たまにはこういう生産性のない話題もいいよね! さて、まあおまえらも GNU Screen くらいは使ってるとおもうわけだが。こいつがまたひどいバッドノウハウでさあ。ほとんどの人が他人の .screenrc をコピペしてきて済ませちゃうんだよね。俺くらいカスタマイズして使ってるやつとか見かけないわけよ。本当に。CodeRepos 見ても俺に比肩する規模の .screenrc 書いてる奴はいないもん。で、たまーにプロジェクタに表示して見せたりすると「それどうなってるんですか」とか。まあ一般人のおまえらは info なんか読まないよね。そうだよね。 でも今日は気が向いたから line-by-line で何が起こってるか解説しちゃうよ。 .screenrc の前にスクリーンショットの解説をちょっとだけ これが普段俺が使ってるノート PC の画面である。これで全画面。OS は普通の Ubuntu で
Keras+DQNでリバーシのAI書く - Qiita
冬休みの自由研究 デモもあるよ 動機 この記事を読んで学生時代同じことやってたのが懐かしくなったので この記事を読んだらけっこう簡単にできそうだったので リバーシのルールを学ばせるとかじゃなく純粋に強いAIを目指します。 リポジトリ DQN以前の話題 盤面 盤面は6x6としました。 もともとは8x8でやっていたのですが、モデル、学習データともにそれなりの大きさになるので6x6くらいがお試しにはちょうどよかったです。 というか6x6で偶然うまく行ってこれでいっかってなった AIを用意 学習のための棋譜を大量生成したいので適当なAIを作ります。 今日は完全ランダムとモンテカルロ木探索を作ります。 そしてできたものがこちらになります。 この記事ではMTS(n)でプレイアウト数n回のモンテカルロ木探索のAIを示すものします。 棋譜の生成 こちらで紹介されているNeural Fitted Q Ite
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