テクニックではなく、今、本気で取り組むべきWebパフォーマンス
民法債権法改正が国会で成立し、品質保証が請負やサービスなど、全てに適用されるようになります。私達が、普段、商品や食品に対して品質保証を求めるように、Webサイト制作や、Webサービスにも品質保証が要求されるのです。「自分達を損害賠償から守るために品質保証をしなくては」というよりも、「自分達の仕事の価値、提供するサービスの価値を高め、差別化するための品質保証」として積極的に活用しませんか？今まで、「テクニック」として語られる事が多かった「Webパフォーマンス」ですが、「品質管理」として本気で取り組みませんか？ このセッションでは、Webサイト制作や、Webサービスの現場で、DevOpsの三本柱の一つである「品質保証」を実行していくために必要な、Webパフォーマンス管理・改善に必要な基礎知識を解説します。 HTML5 Conference 講演資料
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
はてなサマーインターン2016を終え、「はてな教科書」をアップデートしました - Hatena Developer Blog
こんにちは。アプリケーションエンジニアのid:yashigani_wです。 はてなは、短期間にWebアプリケーション開発の基礎を身につけるための教材である「はてな教科書」をgithubで公開しています。 これは新入社員研修やはてなサマーインターンでの講義に利用されており、毎年のはてなサマーインターンの一環として加筆・修正し更新しています。 今年は「はてな教科書JavaScript編」「SwiftでのiOSアプリ開発」「Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編」を変更・追加しました。 Webアプリケーション開発の学習や研修のために自由にご利用いただけます。 はてな教科書JavaScript編 今年のはてな教科書では、JavaScript教科書を一新しました。 JavaSctiptの講義は内容が長大になってしまったため、他の教科書とは別レポジトリに移動しました。 また、教科書は
OpenZipkin · A distributed tracing system
Zipkin Zipkin is a distributed tracing system. It helps gather timing data needed to troubleshoot latency problems in service architectures. Features include both the collection and lookup of this data. If you have a trace ID in a log file, you can jump directly to it. Otherwise, you can query based on attributes such as service, operation name, tags and duration. Some interesting data will be sum
第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
実践 Pact:マイクロサービス時代のテストツール - クックパッド開発者ブログ
技術部の taiki45 です。 以前「サービス分割時の複雑性に対処する: テスト戦略の話」という記事で、サービス間のインテグレーションテストにおける問題について紹介しました。現在のクックパッドではこの問題の解決のために Pact というツールを導入して運用しています。この記事では、その運用の知見を紹介できればと思います。 Pact Pact は Consumer-Driven Contract testing (CDC testing) を実現するためのツールです。"Consumer"、"Provider" という見慣れない単語が出てきますが、この記事ではだいたい「Consumer = Web API クライアント」、「Provider = Web API サーバー」と対応ができます。この記事では具体的な Pact の利用例を通じて CDC testing がどういうものなのかについても
ブラウザテストをサクサク自動化するためのGeb実践入門 #jjug_ccc
JJUG CCC Spring 2016 での発表資料です。
【英語習得のバイブル】世界中の英語を勉強する学生が使う英語学習のベストセラー参考書
English Grammar in Use この本はもう色んなところで紹介されている名書だ。 しかし日本ではまだ知らない人も多いと思うので、改めて紹介してみる。本当に実践的でオススメできる良書である。 世界中の英語を勉強する人達に圧倒的に支持されている参考書。 それが「English Grammer in Use」。 English Grammar in Use Book with Answers and Interactive eBook: Self-Study Reference and Practice Book for Intermediate Learners of English 著者：Raymond Murphy 「なんだ文法書か、それも洋書！」 もうこの地点でダメだと思った人もいるかもしれない。でも、ちょっと待ってほしい。なぜこの本が英語習得に必要なのかを説明するので、と
Android開発のマイベストプラクティス [2016年時点] - Qiita
2016年5月現在の自分のベストプラクティス。今後変わる可能性があります。 全体設計 android-best-practices コーディング規約 Google Java Style Cookpad 開発効率化 AndroidAnnotations UI マテリアルデザイン rey5137/material -LoliPop以前のバージョンでマテリアルデザインを使うためのライブラリ (注意)compileSdkVersionを23にしないとビルドが失敗する。 Rest OkHTTP Retrofit2 - v1からv2への移行期なので気をつける RxAndroid 参考 Retrofit2 + OkHttp + RxAndroid + Jackson + Realm で開発環境構築 ORM gfx/Android-Orma - migration機能/ドキュメントが一番しっかりしている。
![Android開発のマイベストプラクティス [2016年時点] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d01047d7f76e7fc0a62d8a57eedf50ef1067bdc6/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-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9QW5kcm9pZCVFOSU5NiU4QiVFNyU5OSVCQSVFMyU4MSVBRSVFMyU4MyU5RSVFMyU4MiVBNCVFMyU4MyU5OSVFMyU4MiVCOSVFMyU4MyU4OCVFMyU4MyU5NyVFMyU4MyVBOSVFMyU4MiVBRiVFMyU4MyU4NiVFMyU4MiVBMyVFMyU4MiVCOSUyMCU1QjIwMTYlRTUlQjklQjQlRTYlOTklODIlRTclODIlQjklNUQlMjAmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWU5ZDY2NDM0ZjcwODA4NDY1N2M0MjI0MzI2MmM1YjFj%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQway15YW1hZGEtZ2l0aHViJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1hNjNhODJlYTRlYzczOTNlNDEzNTI3M2UxYzA4MmVhOA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D679624a00161c490d377eac24fff70b5)
必ず役立つ！20代で読んでおくべきビジネス書の名著・定番6選 - リクナビNEXTジャーナル
読書好きな人の中にも、「小説はよく読むが、ビジネス書は苦手」という人がいます。しかしビジネス書の中にも、長い年月を経て読み継がれる「名著」や「定番」があります。ビジネスパーソンなら、一度は目を通しておいて損はないですが、実際に読むとなると「どれを選んでいいのかわからない」という人もいるのでは。今回はビジネス書ビギナーの方や、本の選択に迷っている方のために、おすすめのビジネス書6選をご紹介します。 なぜビジネス書を読んだほうがいいのか ビジネスパーソンがビジネス書を読むメリットは、「コストパフォーマンスの良さ」です。ビジネス書の中には、著名な経営者や起業家などビジネスで成功を収めた人が長い経験の中で培ったノウハウをまとめたものが数多くあり、読者はその内容を具体的なエピソードとともに数時間で学ぶことができます。つまり、ビジネス界の成功者からマンツーマンで指導を受けられるというわけです。ビジネス
3つのマイコンポートで12個のLEDを駆動
図1に示したのは、エンジンのタコメーター（回転速度計）に使用する直線状配列または環状配列のLED群を駆動する簡便な回路である。この回路では、マイクロコントローラのI／Oポートをわずか3個だけ使用して12個のLEDを駆動する。 互いに極性を逆にして並列接続された3組のLED（D2とD3、D4とD5、D6とD7）には、マイクロコントローラIC1のポートから電流制限抵抗R5、R6、R7を介して駆動電流が供給される。ほかの2組のLED（D8とD9とD10、D11とD12とD13）は、それぞれIC1のポートと2個の分圧回路で生成される基準電圧VREF1およびVREF2との間に接続されている。 抵抗R5、R6、R7の値を変化させることにより回路中央部の6個のLED（D2～D7）の輝度を調整することができ、抵抗R1、R2、R4の値によって外側の6個のLEDの輝度を調整できる。一般化すると、この回路構成で
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
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高校数学から始める "数学的基礎から学ぶ Deep Learning"！ #pyconjp #pyconjp_202
「なぜDI(依存性注入)が必要なのか？」についてGoogleが解説しているページを翻訳した - Qiita
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RequestBin — A modern request bin to collect, inspect and debug HTTP requests and webhooks - Pipedream
真田氏ゆかりの地！長野県上田市のおすすめ観光スポット - Find Travel
大河ドラマ「真田丸」を見たら行きたくなる！信州上田の旅は「真田幸村武将隊」におまかせ！ - Find Travel
http://www.nces.is.nagoya-u.ac.jp/NEXCESS/blog/index.php?catid=44&blogid=5
