いますぐ使うCodeBuild - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CodeBuildとは AWSのなかでCI/CDを担うCode三兄弟のひとつ、という説明では一切何もわからなかったので、軽く触った理解をメモとして残します。 AWS CodeBuildは、Jenkinsジョブ相当のものを「Build project」と呼び、任意のDockerイメージを起動して、コンテナ内で任意のコマンドを起動できるサービスと理解しました。 私自身はCircleCIあるし時間の無駄でしょと思って敬遠してましたが、CI/CDという色眼鏡を外すと、活用の幅が非常に広い面白い製品です。使わないのはもったいない！ こんなことに使
【旧版・説明欄参照ください】 サーバーレスアプリケーション向きの DB 設計ベストプラクティス
【2019/09/12 追記】 この資料は旧版であり、最新版が存在します。 2019/09/12 にアップロードしたものをご参照ください 最新版 → https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/db-20190905 --------（元の文）------------------- 2019/05/09 に #AWSLoft Tokyo で開催されたイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。 イベント: https://understandingbasi
次世代のデータベース 「EdgeDB」 を試してみる | DevelopersIO
What is EdgeDB? EdgeDBとは、次世代データベースと言われている新しいデータベースです。 公式サイト曰く、 NoSQLデータベースのシンプルさを持つ リレーショナルモデルの強力なクエリー(EdgeQL)やGraphQLで問い合わせ可能 厳密さ、一貫性、パフォーマンスを兼ね備えている とのことです。 PostgleSQLをベースとして構築されており、データ整合性が保証されていたり、 構造化された複雑なデータを扱うことができたりもします。 また、EdgeDB独自の高度なクエリが使えたりするなど、 NoSQLデータベースとRelationalデータベース両方の特徴をもったデータベースになります。 なお、EdgeDBはApache２ライセンスで開発されており、先日alpha版がリリースされました。 EdgeDB Features 公式では、EdgeDBは下記の特徴を持つと記述して
EdgeDB | The next-gen database
N+1, solvedEdgeDB solves the problems that ORMs exist to workaround. A comparison that speaks for itself: SELECT movie.title, ( SELECT avg(rating) FROM reviews WHERE movie_id = movie.id ) AS avg_rating, (SELECT array_agg(q.v) FROM (SELECT person.name AS v FROM actors INNER JOIN persons AS person ON (actors.person_id = person.id) WHERE actors.movie_id = movie.id ) AS q WHERE q.v IS NOT NULL ) AS ac
We Can Do Better Than SQL | EdgeDB Blog
The questions we often hear are “Why create a new query language?” and “What’s wrong with SQL?”. This post contains answers to both. Before we begin, let’s overview some of the history of how the relational model came to be, and how SQL was created. The relational model was introduced by Edgar F. Codd in a seminal 1970 paper “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks” [4]. There, Codd
Nuxt.js(Vue.js)とGoでSPA + API(レイヤードアーキテクチャ)でチャットアプリを実装してみた - Qiita
├── interface │ └── controller // サーバへの入力と出力を扱う責務。 ├── application // 作業の調整を行う責務。 ├── domain │ ├── model // ビジネスの概念とビジネスロジック(正直今回はそんなにビジネスロジックない...) │ ├── service // EntityでもValue Objectでもないドメイン層のロジック。 │ └── repository // infra/dbへのポート。 ├── infra // 技術に関すること。 │ ├── db // DBの技術に関すること。 │ ├── logger // Logの技術に関すること。 │ └── router // Routingの技術に関すること。 ├── middleware // リクエスト毎に差し込む処理をまとめたミドルウェア ├── util
【2019年】データ分析・可視化に本気でおすすめのツール30選（ノーコード型ツール含め） - Qiita
1.一般的なチャート （1）RAWGraphs RAWGraphs はクラウド型、オープンソースのデータ視覚化ツールであり、 Excelのデータを処理するためによく使われます。RAWGraphsにデータをアップロードし、ほしいグラフを設計して、 SVGかPNGの画像に出力すれば済みます。RAWGraphsにアップロードされたデータは Web側でのみ処理されるので、 データの安全を保証できます。 （2）ChartBlocks ChartBlocks はグラフ作成のオンラインツールであり、スマートデータインポートガイドに従えば、データのインポートとグラフの設計を簡単に完了します。グラフを SVG、PNG、JPEGの画像や PDFへの出力が可能です。また、 Facebook やTwitter などのSNSで作ったグラフを共有するだけではなく、生成したグラフのソースコードを Webサイトに埋め込む
SREの組織的実践 / Organized SRE
エンジニリング組織の作り方 @ Sansan Innovation Lab @yuuk1t / id:y_uuki https://sansan.connpass.com/event/125822/
TypeScriptで MessagePack encoder/decoder を実装した - Islands in the byte stream
npm install @msgpack/msgpack でインスコできます。NodeJS v12 でベンチマークしたかぎり、JSONと同程度の速度で、これまで最速といわれてきた msgpack-lite よりもさらに少しだけ高速です。 github.com もともとこのリポジトリには uupaaさんによる実装（tagged as classic) があったんですが、メンテされなくなって久しく npmjs.com にもリリースされていないという状況でした。 https://github.com/msgpack/msgpack-javascript/tree/classic その後kawanetさんが msgpack-lite を実装したのが2015年。これが2019年現在、もっとも週間ダウンロード数の多いMessagePack for JSの実装です。 msgpack-lite ピュアJa
[Python]文書分類における文書ベクトル表現手法の精度比較 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL; DR 日本語文書分類タスクを機械学習で解くとき、下記の文書ベクトル表現手法ごとの精度を比較しました。 Github: https://github.com/nekoumei/Comparison-DocClassification/tree/master/src ※最近のGithub、jupyter notebookのレンダリングがよく失敗するのでnbviewerも貼っておきます https://nbviewer.jupyter.org/github/nekoumei/Comparison-DocClassification/t
![[Python]文書分類における文書ベクトル表現手法の精度比較 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/906cd6fa7beddf78f3facc518dc23bf037fcd787/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJUU2JTk2JTg3JUU2JTlCJUI4JUU1JTg4JTg2JUU5JUExJTlFJUUzJTgxJUFCJUUzJTgxJThBJUUzJTgxJTkxJUUzJTgyJThCJUU2JTk2JTg3JUU2JTlCJUI4JUUzJTgzJTk5JUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFCJUU4JUExJUE4JUU3JThGJUJFJUU2JTg5JThCJUU2JUIzJTk1JUUzJTgxJUFFJUU3JUIyJUJFJUU1JUJBJUE2JUU2JUFGJTk0JUU4JUJDJTgzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz03MjBiMTFjNjdhNGQxNjMxMjY5N2RjZTU0MDEyMjc2MQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBuZWtvdW1laSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YmEwNDAwNDlkNDY4Y2IzMTBiMDVhNmZlOTU3MmViNWE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D32b2a3f952fa6050871daed33aec1097)
TypeScript + Vue.js の始め方
こんにちは。エンジニアの小椋です。 最近になって初めてTypeScriptを使う機会があり、TypeScriptもっと使おう！😠😠😠と思ったので、今回はVue.jsでTypeScriptを使う方法を紹介したいと思います！
Python文法のチートシート風まとめ（BOKU用） - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
複数言語をいったりきたりするので、久々にpythonを使うと度忘れしていることがたまにあります。そんな時、カンニングペーパー（チートシート）的に一か所にまとめたものがあると助かるなと思って（自分用に）まとめてみました。 目次 （１）スタイル （２）命名規則 （３）モジュール・パッケージ・import （４）初期化 （５）内包表記とジェネレータ （６）ループ・繰り返し処理 （７）データの取り出し・並び替えなど （８）条件式と比較演算子など （９）文字列の検索・置換・正規表現 （１０）クラス定義と関数の引数 （１１）例外 （１２）ファイル読み書き・直列化 （１２）スレッド・並列処理など （１３）その他もろもろ （１）スタイル 他の言語と記憶が混同しやすいものだけ、とりあえず。 項目 説明 インデント TABではなく「空白４個」を使う クラス内のメソッド定義 1行あける 各行の長さ 80文字未満
グローバルな家族アプリFammを支えるGo言語バックグラウンド - Tech Blog
みなさん、こんにちは。サーバエンジニアの長南です。 以前この Timers Tech Blog に techblog.timers-inc.com という記事を書かさせていただきました。その中で モバイルアプリのバッチ処理部分の一部を Go 言語を使って書きかえる取り組みを行っています。 という大それたことを書いていたわけですが、このプロジェクトはその後どうなったのでしょうか? 結論からいうと、このバッチ処理の Go 言語への移植は成功し、これまで半年以上の実績を残しています。弊社 Timers inc. のサーバーエンジニア採用ページ に書かれている通り、Go言語で書かれたバッチ処理が、グローバルな家族アプリFammを支える状況が生まれています。この記事では、この移植プロジェクトの概要をご紹介します。 バッチ処理ではどんなことをやっているのか Famm では毎月ユーザーさんの選んだ写真を
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