数あるアニメ作品ですが、同じ作品と認識する際に何を基準にするかというエントリがありました。 これ、アニマネでも色々悩んだ経緯があるので、アニマネの場合はどのようにしているかを書いてみます。 アニマネについて アニメの番組表(iOSのみ)やニュースを配信しているアプリです。 アニマネ 〜 アニメライフを快適にサポートするアプリ 〜 Kazuhiro Minatoユーティリティ無料 アニメ作品のお気に入りや、お気に入り作品のニュースだけを閲覧するなどの機能があり、 アニメの同一作品をどのように扱うかという問題と密接に絡んできます。 アニマネにおける同一作品の扱いについて 元記事では1シーズン1作品という扱いになったようですが、アニマネの場合は「Wikipediaで単独記事として存在しているか？」を基準にしています。 元記事で指摘があるようにイレギュラーなケースが多く、固定のルールでは決めきれな
Androidでは暗黙的Intentを用いることで「◯◯な動作をするActivity」の一覧をダイアログとしてユーザに提示することが出来ます。 これは便利な機能なのですが、Emaki のように画像を外部から保存することも外部にエクスポートすることも出来るようなアプリの場合、Emaki上の画像を外部アプリにエクスポートしようとすると、アプリ選択のダイアログにEmaki自身が出てきてちょっと煩わしいです。 以下のようにPackageManagerを利用して、自分自身に対応するIntentをはじいてあげることで、これを回避出来ます。 public static Intent createChooserWithoutMe(Context context, Intent target, CharSequence title) { List<ResolveInfo> resolveInfoList =
CentOS 6.7環境でtensorflowを使ってみたい † なぜCentOS 6.7? E5-v3はCentOS 6.7からだし、CentOS 7にいきなり変える度胸がない 何が問題？ glibcと libstdc++のバージョンが古い Python 2.7.11は問題なく(root権限で)インストールしたあと(/usr/local/lib/python)、 import tensorflow as tw とかすると、次のように、GLIBC_2.14が無いと怒られる ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by /usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so) ↑ glib
先日、Open API Initiativeの設立が発表されました（via RESTful APIの記述標準化を目指す「Open API Initiative」をマイクロソフト、Google、IBMらが立ち上げ。Swaggerをベースに － Publickey）。これにより、RESTful APIが各企業間において標準化され、より広まっていくものと考えられます。 そんなRESTful APIを広めていく中で必要な要素になるのがドキュメントです。APIは開発者向けの画面はなく、プログラムからコールして利用します。そのため、分かりやすいドキュメントが必須になります。その標準フォーマットとして取り上げられているのが今回紹介するSwaggerです。 Swaggerはドキュメントフォーマットおよびビューワーになります。Swagger自体オープンソースとして公開されており、関連するツールやライブラリも
2017/5/26 ドキュメントを見たらもっとかんたんにできることに気づきアップデートしました。 APIドキュメントの標準フォーマットとして注目されているSwagger。 （参考：RESTful APIの記述標準化を担うSwaggerとは？ | NTT Communications Developer Portal） 色々とできるのはいいんですが、セットアップしたくても どれから手を付けていいのかわかりづらいので Macでのセットアップ方法を残します。 前提条件 MacOS向けです。Windows向けでも適宜読み替えれば使えるとは思います。 操作を統一するためターミナルを使う例でご紹介します。 ドキュメントを書く ドキュメントを書く場合は オンラインでSwaggerEditorにアクセスして書けるので いますぐに書きたいひとはそちらを利用すると良いかと思います。 ただネット環境がないと使え
Swaggerとは json形式でAPIドキュメントを作成するというフォーマット。 UIも準備されている。 詳しくは検索してみて。 Apache Camel + Swagger Apache Camelを使うと自前でSwaggerのjsonを書く必要がない。 サマリ Camelで実装 サーバの初期設定 (spring用xmlで定義することも可能） restConfiguration().component("netty4-http").bindingMode(RestBindingMode.json) .dataFormatProperty("prettyPrint", "true") // jsonの整形 .contextPath("/").port(18181) // httpサーバ (netty)の設定 .apiContextPath("/api-doc") // swagger a
背景 最近は変化し続ける要件に対応するために、システムも柔軟であることが求められています。 そのため、部分的に変更やスケールの可能なシステムを構築し、API経由で連携するマイクロサービス的アーキテクチャが増えてきています。 そういった設計の中で問題になっていくのが、従来のモノリシックなアプリケーションではIDEやコンパイラなどで行っていた、機能間のインターフェイスをどう管理するかという部分です。 Swaggerとは? SwaggerとはRESTful APIのドキュメントや、サーバ、クライアントコード、エディタ、またそれらを扱うための仕様などを提供するフレームワークです。 公式サイトでは、The World's Most Popular Framework for APIsと謳っています。 その理由は、マイクロソフト、Google、IBM、SmartBearなどを大手の企業を含む「Open
Mac+Docker環境にて、Android向けのクライアントAPIを作成するまでの手順や流れをまとめてみる。 Android側の仕様はRxJava&Retrofit2を使っていくスタイル。 前提としてDockerおよびMavenの環境と、Java7 or Java8がインストールされていること Swagger-Editorでyamlを作る 一番簡単な方法はここで編集する。 ただ、社内のAPIを外部のサイトに書くのはちょっと…という場合はDockerが用意されているのでそれを使うと良い DockerでSwagger-Editorを動かす Docker-Hubに上がっているので、それを持ってくるだけでよい。コマンドは以下のとおり(公式より) docker pull swaggerapi/swagger-editor docker run -p 80:8080 swaggerapi/swagg
■環境 Spring Boot 1.2.5.Release Java 8 Maven 3.3.1 Swagger ■概要 Swaggerを使って、WebAPI仕様書をラクラク生成する。 １．必要なライブラリをダウンロード ２．設定内容を記述 生成対象のWebAPI指定など数行レベル ３．アプリケーションをビルド ４．オンラインのWebAPI仕様書の完成 ■What's Swagger？ REST API(Web API)の記述に関する仕様とそれに関連するツールの総称。 Swagger – The World's Most Popular Framework for APIs. RESTful APIの記述標準化にSwaggerが採用される可能性が高い。 RESTful APIの記述標準化を目指す「Open API Initiative」をマイクロソフト、Google、IBMらが立ち上げ。S
※随時更新中 SpringBootにもちょっと慣れてきたので、そろそろ参考にさせてもらったサイトをまとめてみようかと。備忘録も兼ねて。 SpringBootだけじゃないですが。。 環境 Windows7 64bit Java 1.8.0_102 Gradle 3.0 SpringBoot1.3.3 RELEASE MySQL5.1 Postgres テンプレート ※2016/11/28現在、SpringBootではまだThymeleaf 3系には未対応なようです。 Thymeleaf使ってるのでやっぱりチュートリアルは外せない Thymeleaf 3.x Tutorial: Using Thymeleaf (ja) Thymeleaf 2.x Tutorial: Using Thymeleaf (ja) Bootstrapのテンプレート SB Admin 2 controller cont
Jerry Cao氏はUXPinのコンテンツストラテジストで、毎日溢れ出る想像力を利用して執筆活動に励んでいます。以前は、Braftonでクライアントにコンテンツストラテジーを開発し、DDB San Franciscoでは従来の広告宣伝に携わっていました。 チームコミュニケーションを円滑にすることを目指すSlackは、2016年のはじめには60万人を超える有料ユーザーを抱え、時価総額300億ドルの評価額となりました。 Slackは仕事をできるだけシンプルに捉え、組織全体で向き合うことで生産性を上げており、デザインプロセスに関してもこれは例外ではありません。 Slackでは400名以上の従業員が働いていますが、彼らは開発者であると同時にSlackのテスターでもあります。全従業員がユーザーとして毎日8時間以上もSlackを使っているので、デザインチームは今までにないほどコンスタントにユーザーか
Dockerとは コンテナベースのアプリケーションを仮想化したもの。軽量なVMの様に見えるがこれまでの(VirtualBoxなど)VMでは実現が難しい、不可能であったユースケースを解決してくれる。 ホストOSとリソースを共有するのでリソースの管理がVMより効率的 基本的に状態を持たないのでポータビリティが非常に高く、特定の環境に依存することがない 軽量なのでVMと比較し複数のインスタンスを実行することができる DockerHubなどのレジストリを利用することで既存のイメージをダウンロードして実行することができる コンテナとVM VM VMはハイパーバイザを通してホストOSに対してのシステムコールを解釈させるなどの必要がある それぞれのVMには全て独立したOS・アプリケーション・ライブラリが必要 コンテナ ホストのカーネルは実行されるコンテナと共有される（コンテナは常にホストと同じカーネルを
はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 Pythonを開発するケースが出てきたので、O/S問わずに使えるVisual Studio Codeで環境を構築してみました。 目標としては、IntelliSenseが動くこと、Code Formatができること、Lintが動くこと、 pyenv環境のPythonが指定できること、Debugができること、 この辺りを調べてみたいと思います。 環境 OS : OSX El Capitan (10.11.4) Visual Studio Code : 1.5.2 Python : pyenv pyenv-virtualを用いてのバージョン切り替えを実施 参考: pyenv 利用のまとめ - Qiita 導入方法 導入の手順としては、以下のような流れになります。 PythonのVisual Studio Code拡張を導入する。 P
僕はインフラエンジニアではないし、そうだったこともないのだけど、いま「インフラエンジニアの教科書２」という本を読んでいる。 インフラエンジニアの教科書2 スキルアップに効く技術と知識 作者: 佐野裕出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2016/08/26メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る Twitter かなにかでこの本の存在を知り、とりあえず買ってみたものの、しばらくの間積読状態になってしまっていた。...のだけど、最近になってようやくちまちまと読んでいる。関係ないけど、kindleで読めるのはほんとに便利だ。 この本の7章「障害対策と障害対応」で、『以下のような項目についてはサーバ障害時に即座に（20秒程度で！）収集できるべき』、とされていた。 メモリの搭載量と使用量 パーティションごとのディスクの使用率と空き容量 CPUの種類とコア数 ディスクのRA
社内勉強会で「UnityアセットLT大会」をやったときに紹介したアセット群 各アセットの使い方や詳細は後ほど別記事にて記載予定 Script Inspector 3 https://www.assetstore.unity3d.com/jp/#!/content/3535 UnityEditor上でScriptを編集出来る君 ソースコード入りなので頑張れば自力で拡張可能 個人的にvimキーバインドが無いのが惜しい New UI Widgets https://www.assetstore.unity3d.com/jp/#!/content/27226 UIサンプル集 UIを構築するためのScript群とサンプルScene 今のuGUIで実装すようとすると地味に面倒くさいことがこのAssetで省略出来る アコーディオンメニューとかドラッグ&ドロップとか Easy Masking Transi
![[Unity] 社内アセットLT大会で紹介したアセット群 (2016/11) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/73313fd19c215cc42f2d3652bc78660ca8b70918/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCVW5pdHklNUQlMjAlRTclQTQlQkUlRTUlODYlODUlRTMlODIlQTIlRTMlODIlQkIlRTMlODMlODMlRTMlODMlODhMVCVFNSVBNCVBNyVFNCVCQyU5QSVFMyU4MSVBNyVFNyVCNCVCOSVFNCVCQiU4QiVFMyU4MSU5NyVFMyU4MSU5RiVFMyU4MiVBMiVFMyU4MiVCQiVFMyU4MyU4MyVFMyU4MyU4OCVFNyVCRSVBNCUyMCUyODIwMTYlMkYxMSUyOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9N2YwMjE3ZjQ2MzQ4MDFlOTAwN2MzYjc1OTQyOWRhMjE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbHljb3JpczEwMiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NThiZDI2MDI1NTBmMjZjNGU0MGQ0NDdhOTY4ZGM2ZTU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db5f11b1c5f7a8a6cd7dadb73a5a6d9f6)
TensorFlowのチュートリアル（MNIST For ML Beginners） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 このチュートリアルは、機械学習と TensorFlow に不慣れな読者を対象とします。MNIST が何であるか、ソフトマックス（多項ロジスティック）回帰が何であるかを知っている場合は、よりテンポの速いチュートリアルを好むかもしれません。チュートリアルを開始する前にTensorFlow をインストールしてください。 プログラミングを学ぶとき、最初に「Hello World.」をプリントするという伝統があります。 プログラミングには Hello World があるように、機械学習には MNIST があります。 M
Pythonには独特の仕様がいくつかあります。 その中には、他のLLを習得している方ほど気が付きにくく、認識を誤りやすいものがあります。 そこで、Pythonで頻繁に用いる仕様の中から、意外と知る機会の少ない仕様を七つ取り上げます。 Pythonって愛嬌がありますよね はじめまして、寺坂です。 ビザスクのエンジニアです。 業務的にはビザスクのエンジニアの例に漏れず、主にPythonと{ECMA,Type}Scriptを喋ります。 私はLinuxユーザーであることも相まって2006年頃に趣味としてPythonを触り始めたときから、 なかなかに面倒くさいこの言語に日々愛嬌を感じずにはいられません。 とはいえ業務で書くとなると愛嬌では済まされない部分もあります。 ビザスクの開発チームでは、管理しているコードのうちプログラミング言語に限れば60%が、そこから{ECMA,Type}Scriptを除く
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