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qiita.com/eiji-noguchi
目的 Slackを使っていると、大抵どのワークスペースにも雑談や質問用のチャンネルが作られているかと思います。 チャンネル運営側からすると、そこで多くのエンジニアたちのコミュニケーションがとられることを期待しています。 しかし、結局は特定の人のみがたま~に使う程度になっていませんか? その原因に「自分がチャットを投げてもいいのだろうか?」という心理的ハードルが大きく関わっていると思っています。 そこで、ここではSlackのワークフローという機能を使って匿名でチャットを投稿できるチャンネルを作ります。 なんちゃって掲示板みたいなものです。 ※Slackの有料プランが必要になります。 ワークフローとは 公式からの引用です。 ワークフローは、あなたとチームが Slack で毎日実行するタスクをやりやすくしてくれます。仕事の中のほとんどすべてのタスクやプロセスを、ワークフロービルダーツールで自動化
目的 これはHead Firstデザインパターン 第2版 ―頭とからだで覚えるデザインパターンの基本に出てくる内容について、 サンプルコードをPythonで補足した記事になります。(本書ではJavaで書かれているため) 本書との併用を前提としています。 第1章 第一章では最初のデザインパターンであるStrategyについてに開設されています。 本書では次のように説明されています。 Strategyパターンは一連のアルゴリズムを定義してカプセル化し、交換できるようにします。Strategyパターンを使うと、 アルゴリズムを利用するクライアントとは独立してアルゴリズムを変更できます かみ砕くと、こんな感じですかね。 この原則では、複数のアルゴリズムを定義し、実行時に必要に応じて適切なアルゴリズムを選択することができます。このような手法によって、機能や振る舞いをより柔軟に変更できるようになります
目的 JavaScriptで日本語でのソートを行う際、意図した挙動にならなかったため自分なりに調べた結果をまとめました。 今回はこんな感じで単純な文字列をソートしていきます。 const array = ["う", "い", "あ", "ウ", "イ", "ア", "宇", "井", "亜", "a", "i", "u"];
目的 Djangoでデータベースとやり取りする際に、ORMを使うことが多いかと思います。 ORMは非常に強力ですが、場合によってはレスポンスタイムの悪化を引き起こすことがあります。 今回はその原因となる「N+1」問題についてと、その解決方法を示します。 N+1問題とは データベース上のデータを取得する際に発生する性能の問題です。 一般的に、1つの主データに対して、それに紐づく複数のデータを取得する場合、1回のクエリで主データと全ての紐づくデータを取得することが望ましいとされます。 しかし、ORMを使用した際に、1つの主データに対して、それに紐づく複数のデータを取得する際、1つの主データに対して1回のクエリを発行し、その紐づくデータを1つずつ取得することがあります。 結果 「主データ(1) + 紐づくデータ数(N)」 の数だけクエリが発行され、性能劣化を引き起こします。 N+1問題とは 主デ
目的 anacondaの仮想環境内でtesseractとPyOCRを使い、画像から文字を認識できるようにします。 今回は画像の文字を認識し、ターミナルへ出力できるところまでの行います。 こんな感じ↓ 環境 python 3.6 tesseract 4.1.1 PyOCR 0.8 手順 ツールのインストール anacondaの仮想環境に下記2つをインストールします。 ・文字認識のためのOCRエンジンであるTesseract OCRをインストール https://anaconda.org/conda-forge/tesseract
目的 公式サイトを参考に以下のようなDockerとKubernetes(以下K8s)の環境を構築する Docker: v19.03.8 kubectl: v1.18.2 minikube: v1.2.0 参照 Docker: Install Docker Engine on CentOS K8s: Install kubectl on Linux ちなみにKubernetesの略語であるK8sの由来は公式では下記のように説明されている Kubernetes という名前はギリシャ語で 操舵手 や パイロット という意味があり、知事 やサイバネティックスの語源にもなっています。K8s は、8文字の「ubernete」を「8」に置き換えた略語です。 リポジトリを使用してDockerインストール ※以下コマンドはすべてrootユーザーとして実行してます リポジトリの設定
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