新入社員のこばかなさんが、「こばかなスケッチ」という自分企画を頑張っている。THE GUILDでの日々の仕事と、読書で学んだことを、一枚のスケッチにまとめるチャレンジだ。 彼女のスケッチが溜まってきたので、復習とサポートを兼ねて、解説を書いていきたい。第二回はこの絵。 行動 = 動機 × 実行能力 × きっかけ今回のこばかなさんのイラストは、「フォッグの消費者行動モデル」という概念モデルだ。ざっくり言うと、ユーザーが行動を起こすために必要な3条件を示している。 このモデルでは、「ユーザーが何かアクションを起こす」条件を、 B = MATという、とてもシンプルな式で表現する。 その意味は、「行動(Behavior)」には、「動機(Motivation)」と「実行能力(Ability)」があるタイミングで、「きっかけ(Trigger)」が訪れなければならない…というものだ。 ・動機(Motiv

今日は先日勝手にリデザインしたPolipoliのデザインを使って、UIデザインを行う時に僕が普段どのように色を選択しているのかをとても正直に書いていこうと思います。僕がこれから記す方法に則って色を選べば、誰でもナウでヤングなアプリを作ることができます。 はじめるよ レイアウトに関してはルールに則って並べればオワ、オワリです。 1. メインカラーを選ぼう まずはじめにメインとなるカラーを決めます。Polipoliのテーマカラーはピンクなのでブラウザの検索欄に「pink flat ui design」と打ち込みます。イメージに近い色が出てきたらスポイトで吸い取りましょう。著作権にはくれぐれも注意してください責任は負いません。 Polipoliに関しては最初からメインカラーが決まっていたので「#E9546A」を使おうと思います。 2. アクセントカラーを選ぼう Coolors.coというサイトに

The content is based on Patterns.dev - a free online resource on design patterns and component patterns for building powerful web apps with vanilla JavaScript and React. The patterns covered on this website and in the workshop can guide you when facing a problem other developers have encountered many times before, but are not a blunt tool for jamming into every scenario. The goal is to raise aware

はじめに シェルスクリプトで二重起動防止やロックをする方法を検索すると、いろいろな方法や書き方が見つかりますが、どれを使えばよいのか、本当に正しく動くのか、不安になりますよね？ ディレクトリ (mkdir) やシンボリックリンク (ln) を使った独自実装の例も見かけますが、エラー発生時や予期せぬ電源断、CTRL+C で止めたときなどでも問題は発生しないのでしょうか？ まず、ディレクトリやシンボリックリンクを使った独自実装はしない。これを肝に銘じてください。シェルスクリプトでのロック管理はとても難しく、一般的な排他制御の知識に加えて、シェルスクリプト特有の問題、シグナルやトラップ、サブシェルや子プロセスの問題、さらには特定のシェル固有の仕様やバグなどさまざまな問題に対処する必要があり大変です。独自実装の例では古いロックファイルが残ってしまい、それをいつどのタイミングで片付ければ安全なのか？

function ProfileDetails() { const user = resource.user.read(); // throw promise here return <h1>{user.name}</h1>; } この仕様自体、それだけで記事になるほど面白いです。（ここでは割愛します。） React Freeze React Freezeは、そんなSuspenseを利用したライブラリです。 元々React側は、データ取得の際に使うことが主なユースケースと言っていたのに対して、このライブラリの目的は、ある瞬間にユーザーに表示されていないアプリの部分について、不要な再レンダリングを避けることとなっています。 どうやって実現しているのでしょうか？ 実は、ライブラリの実装もシンプルで興味深いです。 // ref: https://github.com/software-mansi

この記事はComplete Guide to React Rendering Behaviorの翻訳記事になっています。 ご本人(Markさん)にも許可を頂いて翻訳しております。 こちらの記事がReactのレンダリングを理解する上で今までで一番体系的で一番分かりやすかったので、ぜひ紹介したく翻訳させて頂きました。 翻訳ツールにもたくさん助けてもらいながら行い、意訳が出来ていない部分が多々あるかと思いますので修正依頼を出して頂けると幸いです！ Twitterでも、フロントエンドに関する事や、アメリカでのエンジニア経験に関してツイートしているので、よかったらフォローお願いします。 Twitter: @hellokenta_ja 下記から本文です。 Complete Guide to React Rendering Behavior この記事は、Reactレンダリングがどのように振る舞うか、Co

Concurrent Modeは、現在（2020年3月）実験的機能として公開されているReactの新しいバージョンです。Reactの次のメジャーバージョン（17.x）で正式リリースされるのではないかと思っていますが、確証はありません。なお、React公式からもすでに結構詳細なドキュメントが出ています。 並列モードの導入（実験的機能） Concurrent Modeに適応したアプリケーションを作るためには、従来とは異なる新しい設計が必要となります。筆者はConcurrent Modeを使ったアプリケーションをひとつ試作してみました。この記事から始まる「Concurrent Mode時代のReact設計論」シリーズでは、ここから得た知見を共有しつつ、Concurrent Mode時代に適応したReactアプリケーションの設計を提案します。 なお、Concurrent Modeはまだ正式リリース

仮想DOMは本当に“速い”のか？ DOM操作の新しい考え方を、フレームワークを実装して理解しよう 最近のJavaScriptフレームワークで利用される「仮想DOM」について、リアルDOMの違い、メリット・デメリット、仮想DOMを使ったフレームワーク開発などを、ダーシノ（bc_rikko）さんが解説します。 はじめまして、ダーシノ（@bc_rikko）です。さくらインターネットでフロントエンドエンジニアをする傍ら、NES.cssというファミコン風CSSフレームワークを開発しています。 さっそくですが、皆さんは、ReactやVue.jsといったJavaScriptフレームワークを使ったことがありますか？ そういったフレームワークで使われている、仮想DOMについて知っていますか？ 「聞いたことない」「聞いたことはあるけど、どう実装されているかは知らない」「熟知している」。いろいろなレベルの方がい

レコメンド（推薦システム）に関して素晴らしい記事があったので訳してみました。訳に難があるが、そこはご勘弁ください。 プログラム実行してみると理解できると思います。入門者に打って付けの記事です。 以下、本文。 インターネットの世界はレコメンドで溢れていますね。 Amazonのように商品を購入するeコマース・サイト、Facebookのようなソーシャルネットワーク、YoutubeやNetflixのようなビデオ/映画サイトなど。これらのサイトに共通するのは、あなたに新しいものを推薦するために、映画、商品と友人などの過去のデータを使うことです。 この記事では、レコメンド機能がJavaScriptで、どのように動くか簡単に紹介します。推薦システムを実現するための、異なるアプローチも見ていきます。最終的にはアルゴリズムを切り替えただけで、結果を出力できるようにします。映画評論家の小さいデータセットと、M

original: The introduction to Reactive Programming you've been missing (by @andrestaltz) (translated by @ninjinkun, reviewed by @ma0e) あなたはリアクティブプログラミングと呼ばれる新しい方法が気になっている。 勉強するのは大変で、良い教材がないのでさらに難しい。私が勉強を始めたときは、まずチュートリアルを探した。見つけたのは一握りの実践的なガイドだけ、しかもそれらは表面をなぞっているだけで、リアクティブプログラミングのアーキテクチャ全体像を構築しようとしてはいなかった。ある関数を理解するのに、ライブラリのドキュメントは役に立たないことがある。 これを見て欲しい。 Rx.Observable.prototype.flatMapLatest(selector,

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突然ですが画像がたくさんあってそれを人の目で分類するのって大変ですよね。 自動でこういったものを分類できないか興味があったので調べてみました。 perceptual hashとは perceptual hash というのは、ハッシュ関数の実装なのですがSHA1等のハッシュ関数とは違い、以下の様な特徴があります。 得られるハッシュ値は64bit 対象は静止画, 画像, 音声等のマルチメディアデータ コンテンツ内容が類似しているケースでハッシュを得た場合、例えば静止画画像の拡大、縮小といった加工の場合ハッシュ値が全く同じになる また、色調の修正やノイズが加わった場合も得られるハッシュ値間のハミング距離が近くなる 64bitのハッシュ値なので最も遠いハミング距離は64 (=全くコンテンツが異なっている) 逆にハミング距離が0であればperceptual hashで得られた結果上は同一コンテンツ

ここに実力の分からない、Aさん、Bさん、Cさんがいるとしましょう。 Aさん、Bさん、Cさんが、ある勝負で試合をしていきます。3人全員で試合をすることもあれば、2人で試合をする時もあれば、AさんとBさんがタッグを組んで、Cさんと試合をすることもあるとします。ようは何でもありです。 我々が知ることができるのは、ただ各試合の勝敗（3人の場合は順位）だけです。 その数多の歴戦の結果から、Aさん、Bさん、Cさんの実力を数値化したい時、どのように数値化するのが適切でしょうか。 その問いに答えてくれる、一つの強力な手法が、そう、 TrueSkill です。 さて、Machine Learning Advent Calendar 2016の１日目です。 折角の初日なので、機械学習入門についてでも書こうかと迷いましたが、どこまで書くべきか難しい上に、体系的に述べられるほど専門家では決してなく、世には分量こそ

NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると

はじめに 4月もそろそろ後半。（執筆時） 新人研修でプログラミングを勉強している方は、そろそろ実践的な内容を取り組んでいる方も多いと思います。 課題をこなしていく中で、「そろそろ俺も出来るようになってきた」と自信を付けてくる方も多いはず。 一方で、「何に使うんだこれ」「何が便利なんだろう」と、初めてやる方にはメリットが分かりにくい技術があるのも事実。 例えばメソッド、クラス。極めていく中ではとても重要な技術なのですが、とっつきにくく感じるでしょう。 よく入門のときに使う、「Dogクラス」とか「walkメソッド」だと、なにが便利なのかイマイチ分からないんですよね。 また、はじめのうちは「奇数なら『はい』、偶数なら『いいえ』と出力」、「1から100まで出力」といった、なんとなく単調なプログラムばかりで、退屈してしまっている方もいるのではないでしょうか。 そこでご提案したいのは、あのトランプゲー