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先日、ある gem の型情報を gem_rbs_collection に投稿したところ、 ワークフローが以前と変わっていることに気づきました。 今回はこの新ワークフローを紹介します。 gem_rbs_collection とは? gem_rbs_collection は Ruby の型情報を収集しているリポジトリです。 Python の typeshed や TypeScript の DefinitelyTyped に相当します。 RBS では、型情報をいくつかの場所に分けて管理しています。 Ruby の組み込みクラス、標準ライブラリの型情報 rbs gem に収録 gem の型情報 gem 本体に同梱 gem_rbs_collection に収録 個々のアプリケーション内で管理 個々のアプリケーションの型情報 個々のアプリケーション内で管理 gem_rbs_collection は ge
今回の記事では、そんな Timecop と ActiveSupport::Testing::TimeHelpers にはどんな違いがあるのか、これをもう少し掘り下げて比較してみようと思います。 時間を止める/任意の日時に移動する Timecop では「任意の日時に移動しつつ、時間は止めない」ことができますが、 ActiveSupport::Testing::TimeHelpers では「移動すると同時に時間を止める」ことしかできません。 ## Timecop Timecop.freeze do # 現在時刻で時間を止める end Timecop.travel(time_or_date) do # time_or_date に渡された時間に移動するが、時間は止まらない end Timecop.freeze(time_or_date) do # time_or_date に渡された時間に移動し
先日スパム対策のためにreCAPTCHAをRailsアプリケーションに導入しました。 対応するにあたり、reCAPTCHAについていろいろ調べたので個人的備忘録も兼ねて記事にします。 reCAPTCHAとは CAPTCHAという仕組みを利用した、Googleが提供するBotと人間を識別する、スパム対策サービスです。 そもそもCAPTCHAってなに CAPTCHAは 「Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart」 (コンピューターと人間を区別するための完全に自動化された公開チューリングテスト) の頭字語です。 歪んだ文字の画像を見て、テキストを入力する方式が初期のCAPTCHAだったそうです。 ですが、徐々にOCRの技術が進み、Botがより難解な画像を識別できるようになったため、最近は画
この記事では Kaigi on Rails の conference-app に型をつけてみた話を紹介します。 以前公開した前編では、以下の状態まで作業を進めました。 元々あった型定義に加えて、 rbs prototype rb コマンドをつかってプロトタイプの型を抽出した 依存している gem の型や一部のコードに対する型を手書きして補足した Rails アプリケーション全体を型検査できるようにした Steep のデフォルトモードで型検査を行い、指摘は 0件を維持している 今回は型をさらに書き足しながら、conference-app の改善にチャレンジしようと思います。 共通で使われているコンポーネントに型をつける さて、アプリケーションに型を付けていく際はどこから手を付けていくと良いでしょうか。 私がよく見聞きする方針のひとつに「よく使われるコンポーネントに型をつける」というものがあり
システムインテグレーション、教育機関向けICTソリューションならタイムインターメディアにおまかせください。 あらゆるITニーズに対して豊富な業務知識と卓越した技術力でお答えします。 株式会社タイムインターメディア 〒160-0002 東京都新宿区四谷坂町12-22 TEL:03-5362-9009 / FAX:03-5362-9008
複数のGitHubアカウントを保持していいの?GitHubサポートに問い合わせてみた #git#GitHub 2022年 10月 25日 t_oikawa 「社内標準のソースコード管理サービスとしてGitHubを使いたい。」 ある社員の一言がきっかけとなり、社内でGitHubの利用に対する賛否に関するアンケートを実施したところ、賛成の意見が多かったため、GitHubの社内利用開始に向けて準備を開始しました。 しかし、GitHubの利用規約に記載されているある一文の解釈が論点になり、社内利用を開始するまでに結構な時間を費やしてしまいました。 One person or legal entity may maintain no more than one free Account (if you choose to control a machine account as well, that
こんにちは。SI部の r_maeda です。 先日、M1 チップの MacBook Pro を新しく会社から割り当ててもらいました。 これまで Rails アプリの開発には VirtualBox + Vagrant で作成した Linux VM を使うことが多かったのですが、現状 M1 Mac では VirtualBox を使うことができません。 これを機に、と Docker Compose を使って開発環境の仮想化を進めています。 そんな中で、具体的な設定の例や解説があまり出てこなかった、Docker Network に関する記事を書きました。 M1 Mac 以外でも利用できるものとなっていますので、ぜひ最後まで読んでいってください。 背景 今参画しているプロジェクトでは、1つの Web アプリケーションを構成する複数のサブシステムを取り扱っており、それぞれのサブシステムを個別の Git
CUDAをインストールしたら、GPUが動作しているかどうか、とりあえず確認しよう。 nvidia-smi というコマンドが入ったはずで、それを実行してみよう。 $ nvidia-smi Sat Mar 18 18:46:16 2017 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 375.26 Driver Version: 375.26 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp P
Visual Studio 2022 が昨年11月にリリースされ、C#も10.0になりました。 毎日レガシーコード満載のプロジェクトと戦っている勇者さんたちも、「もう春だし、そろそろ開発環境更新してもいいかな」と考えられているのではないでしょうか。 しかし、日々の業務に追われ気味のプログラマーがVisual Studio 2022を触って一番最初に面食らうのが、あのConsoleアプリケーションのテンプレートでしょう。 // See https://aka.ms/new-console-template for more information Console.WriteLine("Hello, World!"); 「ナニコレ?1行しかないんだけど?Mainどこ行ったの?」 「なんでこれ動くの?」 「レガシーコードと格闘してるうちにC#の仕様ってこんなに大きく変わっちゃったの?」 と、いろ
当社のeラーニング(学習管理)システム「moca(モカ)」を、今すぐクイック(Quick)にご利用頂けるサブスクリプション型サービス、それが「Qmoca(クイックモカ)」です。 現在、新型コロナウイルス(COVID-19)感染拡大の影響下において、学校教育機関での学生/生徒が充分な学習の機会を得られていない状況、さらにリモート環境下での企業の研修/講習などの需要増加に伴い、サービスを開始致しました。 導入初期にかかる要件定義や、設備導入等の工程が不要なため、最小限の費用ですぐに利用を開始することが可能。 テレワーク導入、運用をお急ぎの各種教育機関、企業さまのニーズに柔軟にお答えできるサービスです。
mocaは、世界中でもっとも利用されているオープンソースLMS(学習管理システム)をベースとしたクラウド型のeラーニングシステムです。課題やテストの配布や提出、教師・生徒間でのコミュニケーション、出欠管理、そしてアンケート投票などをクラウド上で実施可能です。PCからタブレットからスマホから、場所や時間、端末を選ばず、多様な学習形態に対応します。
タイムインターメディアは、世界最大の合体ナンプレ問題制作や、あらゆる業務で発生する複雑な組み合わせ問題を最適化する最適化AIプラットフォーム TENKEIのサービスなど、パズル自動生成の研究によって培った技術を用いて、幅広い分野に貢献してまいりました。 そんな技術により興味を持っていただきたいとの想いから、 問題を解くプログラムの作成ではなく、さらにその先の「問題を作る(作問)プログラム」を公開します。 公開されるソースコードは、数多くのパズル問題を世に生み出し、世界記録の達成を果たした藤原 博文によって作られたものです。 パズル作家が多くの時間を費やすような難解で複雑な問題も、もちろん作成可能です。 本ソースコードと一般的なPCで、短時間で良質な問題を自動生成します。 また、世の中にある様々な最適化問題にも応用が可能な「進化計算」というAIアルゴリズムを用いた作成を行うため、今回のプログ
ナンプレ自動生成プログラム ソースコード公開のお知らせ 2019年にタイのタマサート大学シリントーン国際工学部の学生に対するインターンシップとして、進化計算の実習を行いました。その時の課題が「ナンプレの問題の自動生成」でした。その前にも、同様のテーマで、大学および高専のインターンシップとして実施しております。 ナンプレの問題を解くのは、プログラミングに少し慣れればできるでしょう。何らかのプログラミング言語の入門コースを終えたところで丁度よい課題かと思います。 ナンプレを解くプログラムはネットに溢れています。問題の写真を撮るだけで問題を把握し、解いてしまうようなアプリも見受けます。 しかし、なかなか問題を作るプログラムを見かけません。不思議なことです。 問題を解くプログラムは易しいが、作るプログラムは非常に難しいと多くの人が思っているのでしょうか? 進化計算という考え方が分かると、問題を解く
CTOの小宮です。 先月開催された PyCon JP 2020で「How Sphinx generates document from Python code」というテーマで発表してきました。 トークの内容はちょっと濃い目で、Sphinx の autodoc をテーマに Python コードの動的および静的なコード解析方法を解説するいうものでした。 普段から Python のコードを書いている方でも、この手のコード解析をする機会は少ないと思います。 自分も Sphinx のメンテナンスをするまでは inspect や ast 、tokenizeといったモジュールには触れる機会が殆どありませんでした。 しかし、開発の中で普段つかっている flake8 や black、mypy などの開発補助ツールはこうしたコード解析手法を組み合わせて実装されています。 普段の開発に役に立つわけではありません
こんにちは、@tk0miya です。 PyCon JP 2020 プロポーザル採択速報 によると、私が投稿した「Sphinx はどのように Python コードからドキュメントを生成するのか」が今年の PyCon JP 2020 に採択されたようです。ありがたいことです。 予定しているトークの内容は以下のようなものです。 Sphinx は Python の公式ドキュメントや numpy, pandas, django など数多くのプロジェクトで利用されているドキュメント生成ツールです。 Sphinx が広く利用されている理由のひとつに Python プログラムからのドキュメント自動生成(autodoc)があります。ドキュメント自動生成機能を用いると、手元の Python コードからかんたんにドキュメントを生成できます。本セッションではこのドキュメント自動生成機能がどのように実装されているの
パピコンという愛称の入門用パソコン PC – 6001 が、 1981 年に NEC から発売された。まだまだ記録にカセットテープが使われていた時代である。この新製品対応の自社製品の投入で、注目を浴びようとの魂胆であった。 8 ビットマシンで BASIC が標準で入っており、プログラムはカセットテープまたはオプションカートリッジ向けの ROM で提供可能であった。長いプログラムをカセットから入力するのは時間がかかるので、プログラムを ROM に入れて提供すれば、電源入れると即座に利用可能になる。少々価格は高くなるが、それでも十分な製品を出そうという事だけは勝手に決まった。 当時、入門用パソコンは「おもちゃ」と思われ、 BASIC で組まれたスピード感に欠けるゲームソフトが多かった時代である。頑張る人はアセンブラを使って大変手間はかかるが高速なゲームなどを提供していた。 そこで考えたのは、
128×64ドットで、多数jの文字を表示するのは、1画面ならOKだが、2画面だとダメだった。 ということで、次のような実験をした。 画面を128×64ではなく、128x32を指定してみた。 表示する文字数をぐっと半分以下に減らしてみた。 これだと、ディスプレイの上半分だけが使われるのだろうか。 プログラム全体を以下に示す。 #include <Wire.h> #include <Adafruit_GFX.h> #include <Adafruit_SSD1306.h> #define SCREEN_WIDTH 128 // OLED display width, in pixels #define SCREEN_
OLEDは非常に鮮明な表示と言われているので、文字を非常に小さくしてみた。 漢字を表示したりするには、フォントを入れたりしないといけないのだが、面倒なので止めた。 とりあえず、これを表示しているスケッチ(プログラム)を示す。 #include <Wire.h> #include <Adafruit_GFX.h> #include <Adafruit_SSD1306.h> #define SCREEN_WIDTH 128 // OLED display width, in pixels #define SCREEN_HEIGHT 64 // OLED display height, in pixels #define OLED_RESET 4 Adafruit_SSD1306 display(SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT, &Wire, OLED_RESET); v
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