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京都デニムが「戦国スツール」　クラウドファンディングで受け付け : 着物の染色技法を使ったジーンズを手掛ける「京都デニム」（京都市下京区小稲荷町）が11月29日、「戦国スツール」プロジェクトの支援者を募集している。 #烏丸経済新聞 オリジナルのエンクロージャ:

ロン毛の大手外資系IT企業執行役員が教える、オンリーワン人材になる方法 : ロン毛の執行役員が問いかける「普通」。今を生きるすべての人に知ってほしい、普通を疑い、オンリーワンになる方法とは。 オリジナルのエンクロージャ:

30代から考えたい、不安がなくなるお金との付き合い方 : 将来が不安でもお金が貯まらない。でも、欲しいものは買いたい。そこで、お金の使い方と付き合い方を改善してみましょう。 オリジナルのエンクロージャ:

メットライフ生命、無配当平準定期保険の保険料率改定を発表 : 2019年4月から無配当平準定期保険の保険料率を改定 メットライフ生命保険株式会社は11月26日、無配当平準定期保険である「みんなのかんたん定期保険」（標準体保険料率）と「スーパー割引定期保険」（標準体保険料率とリスク細分型保険料率）の保険料率を、2019年4月から改定すると発表した。 無配当平準定期保険は、ライフステージに合わせて必要な期間と保障金額を選ぶことができるため、低廉な保険料で死亡保障を準備できる保険となる。 このうちリスク細分型保険料率では、喫煙の有無や血圧・体格などの健康状態により4段階の保険料率設定があり、健康な人ほど保険料が割引になることから、多くの顧客から支持を受けている商品という。 今回の保険料率改定は、平均寿命の延びによる最新の死亡実績を反映した「標準生命表」改定（2018年4月）に伴うものとなり、最新の死亡実績を反映したことで、多くの年齢で死亡率が改善し、大部分の保険料は下がるが、プラン（性別・契約年齢等）によっては上がる場合があるとのこと。 2019年4月2日以降分から新保険料が適用に なお具体例として、40歳男性が標準体保険料率に加入する場合の月払保険料は、改定前が7,120円に対して、改定後は6,180円となり約13％低減する。 また、40歳男性がリスク細分型保険料率の喫煙優良体保険料率に加入する場合の月払保険料は、改定前が5,800円に対して、改定後は3,880円となり約33％低減することとなる。 なお、新たな保険料については、申込日が2019年4月2日以降で契約日が同日以降の契約に適用となり、また既契約（更新契約）分については、更新日が2019年4月2日以降の契約分に適用となる。 （画像はメットライフ生命保険株式会社HPより） ▼外部リンク メットライフ生命保険株式会社　プレスリリース http://www.metlife.co.jp/about/press/2018/pdf/ ●この記事に関連したニュースカテゴリ： メットライフ生命 （記事提供：スーパー・アカデミー） 　 オリジナルのエンクロージャ: 20181129180010.jpg

SBI損保、UCSカード契約者に「SBI損保のがん保険」の団体保険サービスを開始 : SBI損保が初めて取り組む団体保険 SBI損保は11月26日、UCSカードの契約者を対象に、同社初の団体保険「UCS実額補償がん保険」のサービスを同日から開始すると発表した。 がん治療費の自己負担をゼロ円にできる保険 UCSは愛知県稲沢市に本店を置く会社で、クレジット事業や電子マネー事業などの金融サービスを行っている。 今回SBI損保は、このUCSカードの契約者に「SBI損保のがん保険（自由診療タイプ）」の団体保険「UCS実額補償がん保険」のサービスを開始する。SBI損保が団体保険サービスに取り組むのは今回が初めてという。 この「UCS実額補償がん保険」は、がん治療費の自己負担額が実質ゼロ円になる保険だ。さらに、UCSが団体契約者となることで保険料が最大19％割引されるという。SBI損保ではこの保険の申し込みを、11月26日から今年の12月25日まで受け付けている。 UCSとSBI損保は、ともに顧客に対して「より良く」を目指す会社として、今後もサービスの相互有効活用を図り、よりいっそうサービス向上に努めるとしている。 （画像はSBI損保ホームページより） ▼外部リンク SBI損保プレスリリース https://www.sbisonpo.co.jp/1126.html ●この記事に関連したニュースカテゴリ： SBI損保 （記事提供：スーパー・アカデミー） オリジナルのエンクロージャ: 20181129201001.jpg

あいおいニッセイ同和損保、自社所属のアスリートガイドブック作成 : スポーツ振興の一環として あいおいニッセイ同和損害保険株式会社は11月21日、自社の所属アスリートを紹介するガイドブックの作成を行ったことを発表した。 ガイドブックは「Official Guide」の名称で、所属するアスリート全18名をとりあげたインタビュー記事や、2018年8月に開催された『パンパシフィック水泳選手権大会』『パンパシフィックパラ水泳選手権大会』『第18回アジア競技大会』、また10月に開催された『インドネシア2018アジアパラ競技大会』を掲載。 あいおいニッセイ同和損保は「Official Guide」を通じて、仕事と競技の両立に励み、アスリートとして高みを目指す選手たちを多くの人に知ってもらいたいとのこと。 「観て」「感じて」「考える」をスローガンに あいおいニッセイ同和損保は2006年に日本車椅子バスケットボール連盟のオフィシャルスポンサーとなり、障がい者スポーツの支援を開始。 その後、2014年には日本障がい者スポーツ協会の公式パートナー契約、2016年度には日本身体障がい者水泳連盟のオフィシャルスポンサー契約を締結した。 同社はスポーツ支援に全社員が一丸となり、共生社会への理解浸透や社会課題の解決を目指して今後も積極的に取り組むと意欲的だ。 （画像はプレスリリースより） ▼外部リンク あいおいニッセイ同和損害保険株式会社ニュースリリース https://www.aioinissaydowa.co.jp/ ●この記事に関連したニュースカテゴリ： あいおいニッセイ同和損保 （記事提供：スーパー・アカデミー） オリジナルのエンクロージャ: 20181129200003.jpg

20―21年度の社保費予算、「相当程度抑制を」-経済・財政一体改革委員会で委員が主張 : 政府の経済財政諮問会議の下に設定されている「経済・財政一体改革推進委員会」で、委員が2020―21年度の社会保障に関する予算について「相当程度抑制」するよう、くぎを刺していたことが、同委員会の議事要旨で...

医師不足地域への勤務義務付けや専門医数の制限を-全国自治体病院協議会などが要望書 : 　全国自治体病院協議会は、医師の確保などに関する国への要望書を公表した。同協議会や全国知事会を含めた10団体が取りまとめたもので、医師の地域偏在を解消するため、「専門医数の制限や一定期間医師不足地域への勤...

大学と公的の入院が突出した伸び、18年度医療費-1日当たりで近年ない高さ : 厚生労働省は「最近の医療費の動向、2018年度4－5月号」をまとめた。診療報酬改定直後の概算医療費の伸びは0.8％で、最近では16年度の▲0.4％に次ぐ低い伸びとなった。しかし、入院は1.8％と高めの伸...

【Jest】非同期コードのテストの3つの書き方 : Jest の非同期コードのテストの書き方は大きく分けて3つある。 3つのテスト方法 done expect.assertions + return Promise expect.assertions + async/await 1. done テストを記述する関数の第一引数の done を使用し、テストが全て終了したら done() を呼ぶ。 Jest は done が呼ばれるまで待機する。 done が呼ばれなかった場合はテストは失敗する。 // コールバックが呼ばれることを期待するケース it('the data is peanut butter', done => { function callback(data) { expect(data).toBe('peanut butter') done() } fetchData(callback) }) 2. expect.assertions + return Promise テストを記述する関数で Promise を返す。 Jest は Promise が解決されるまで待機する。 expect.assertions を追加し、想定した数のアサーションが呼ばれることをチェックしなければならない。 // resolve されることを期待するケース it('the data is peanut butter', () => { expect.assertions(1) return fetchData() .then(data => { expect(data).toBe('peanut butter') }) }) // reject されることを期待するケース it('the fetch fails with an error', () => { expect.assertions(1) return fetchData() .catch(e => {

エイト・クイーンの JavaScript 解法 (Eight queens puzzle) : エイト・クイーンって？ エイト・クイーン とは、チェスの盤とコマを使用したパズルの名称です。 エイト・クイーンのルール: チェスの盤上に、8個のクイーンを配置する。 このとき、どの駒も他の駒に取られるような位置においてはいけない。 さっそく本題 解決方法がいくつ存在するのかを、JavaScriptで実装していきます。 このような問題を解決するには バックトラッキング を使用します。 バックトラッキングの解法を配列で表現 配列　(N-Queen) 今回配列で表現したい配置 8Queenなので、8個（0 ~ 7） n0 n1 n2 n3 n4 n5 n6 n7 col 0 1 2 3 4 5 6 7 row 2 4 6 8 3 1 7 5 シンプルに表現すると下記のようになる JavaScriptで表現するとこうなる const queensPosition = [2, 4, 6, 8, 3, 1, 7, 5]; const queensPosition = [ { col: 0, row: 2 }, { col: 1, row: 4 }, { col: 2, row: 6 }, { col: 3, row: 8 }, { col: 4, row: 3 }, { col: 5, row: 1 }, { col: 6, row: 7 }, { col: 7, row: 5 }, ]; 配列を使ってバックトラッキングを適用 バックトラッキング法は最初の0ノードから始まります。 (0, 0) col: 0, row:0 から順に試していきます。 上記を踏まえて、プログラムを書いてみよう と思ったらGitHubに既に色々ありました。。　www パフォーマンスは上げられると思うので、次回やります。 JavaScript class QueenPosition { constructor(rowIndex, columnInde

Lambda@Edgeによる画像リサイズを本番運用した感想 : Lambda@Edgeによる画像リサイズを数ヶ月ほど本番運用したので、所感をまとめてみました。 Lambda@Edgeの画像のリアルタイムリサイズについては、クックパッドさんの記事（ AWS Lambda@Edge で画像をリアルタイムにリサイズ＆WebP形式へ変換する - クックパッド開発者ブログ ）で詳しく解説されているため、概要についてはそちらを参照してください。 自分の結論としては、「 小〜中規模のサイトでは十分に活用できるが、大規模なサイトで運用する場合は他Saasを使った方が良い 」という結論です。もう少し詳しく解説していきます。 Lambda@Edgeのレスポンスサイズは1MBが上限 Lambda@Edgeから返すレスポンスサイズは、最大で1MBという制限があります。 これは公式のドキュメント「 制限 - Amazon CloudFront #Lambda@Edge の制限 」に、「ヘッダーと本文を含む、Lambda 関数によって生成されたレスポンスのサイズ」は「最大1MB」と記載されています。 そのため、最適化（＋リサイズ）後の画像を返す際に、 レスポンスサイズが1MB以上であれば処理前の画像を直接返す という処理にしなければなりません。 lambda.js const sizeof = require('sizeof') // https://github.com/miktam/sizeof const { response } = event.Records[0].cf // .... const buffer = await sharpObject.toBuffer() if (buffer.byteLength >= (1024 * 1000) - sizeof(response)) { callback(null, response) // responseオブジェクトのbodyプロパティが無い状態でcallbackした場合、CloudFrontはオリジンの画像を直接返します return } これは画像の横幅を2000pxにしたらレスポンスが1MB以上になった、という時にリサイズ前の画像を返さなければ

AWS re:Invent 2018 新サービス・新機能まとめ : 11/28 Keynote で言及されたもの 一部、Keynote前に判明しているものも含む キーワードでググって出て来るAmazonのリンクと、日本語で一番最初に来たリンクも貼っておく。 ※classmethodさん、本当に仕事早いw RoboMakerについて言及されていたか忘れたが、つけておきます ストレージ系 AWS DataSync オンプレからの転送サービス https://aws.amazon.com/jp/datasync/ https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/new-release-aws-datasync/ AWS Transfer for SFTP SFTPサービス https://aws.amazon.com/jp/sftp/ https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/try-aws-transfer-for-sftp/ S3 Batch Operations 数百万、数十億のオブジェクトに一括でオペレーションを実施できる https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2018/11/s3-batch-operations/ https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/s3-batch-operations/ S3 Intelligent-Tiering https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/ https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/s3-new-storage-class-intelligent-tiering/ S3 Glacier Deep Archive （バックアップデータなどの）長期保存データを安く保存できるサービス https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2018/11/s3-glacier-deep-archive/ https://www.publickey

13年分の未熟なゲームのコード : 1人きりの金曜日の夜、何らかのインスピレーションを求めていた私は、以前のプログラミングのいくつかを再現することに決めました。 昔のハードドライブがゆっくりと回転し、栄光の日のソースコードが表示されます。 しかし、蓋を開けてみると、全く期待していたものではありませんでした。”ここまでひどかったのか。なぜ誰も言ってくれなかったのだろう。なぜ自分はこんなにひどかったのだろう。 1つの関数内に、これほど多くのgoto文をよく入れられたものだ。 “　私はすぐに自分の試みを諦めました。そして一も二もなく、コードの削除とハードディスクの完全消去を考え出しました。 以下は、過去の自分を見ることで得た教訓や断片、警告などをまとめたものです。過去の過ちをそのまま公開するためにも、名前などは変更していません。 2004年 私は13歳でした。このプロジェクトは Red Moon という、野性的で野心的なサードパーソン・ジェット戦闘ゲームです。『 Developing Games in Java（Javaでゲーム開発） 』から、そのままコピーしたもの以外のコードの中には、明らかにひどいと言わざるを得ないものも少なくありません。その一例を以下に挙げます。 私は、プレイヤーが複数の武器を切り替えられるようにしたいと思っていました。その方法は、プレイヤーモデル内で武器モデルを回転させ、次の武器に交換してから、再び回転して戻す、といったものです。以下にアニメーションのコードを記していますが、お手柔らかに見てください。 public void updateAnimation(long eTime) { if(group.getGroup("gun") == null) { group.addGroup((PolygonGroup)gun.clone()); } changeTime -= eTime; if(changing && changeTime <= 0) { group.removeGroup("gun"); group.addGroup((PolygonGroup)gun.clone(

Vue CLI UIを使ってプロジェクト作成 : はじめに とあるきっかけで自分で未習得のVue.jsを勉強がてら導入しようということになりまして。 まずはインストールから始めたわけですが、手順通りやったつもりがどうやらしくじったらしく、先生と同じ画面が出ない。バージョンの違い？ 折角なので、そのあたりをQiitaにまとめていきましょう！という事に。 しかも、Vue CLI UIを使って修正とかできればなおハッピーみたいに言われたのでこれまた勉強です。ちょっと知識が偏ってしまっているので、よい機会です。 前提条件 Vue.js 3.1.1 触ってみよう Vue.jsのインストールは特記するほどでもないので省略。 この状態でCLIを使ってプロジェクトまで作成済み。 Vue CLI UIもインストール済みで起動してみます。 見事にないと言われました。でもよく見たらインポートってコマンドが見えるのでやってみます。 できたみたいです！ 変更を行いたかったので、左バーにある 依存のアイコン をクリックしてみると、 すでにimport済みなFont awesomeとかが見えました。 これで更に追加してみます。右上の 依存をインストール をクリックし、プラグイン検索で fortawesome と入力すると、 一覧で出てくるのでやりやすいですね。 free-regular-svg-icons を追加してみます。 簡単に追加できました。

AWS SNSでHTTPエンドポイントでメッセージを受け取ったときの出力結果メモ : 前提 受信確認まで終わってること 【AWS SDK for PHP】AWS SNSでHTTPエンドポイントへの受信確認するまでの簡単なメモ - Qiita https://qiita.com/kure/items/b286b003050c326a1843 メモ { "Type" : "Notification", "MessageId" : "xxxxxxxxxx", "TopicArn" : "arn:aws:sns:ap-northeast-1:xxxxxx:http-test", "Subject" : "kenmei", "Message" : "message", "Timestamp" : "2018-11-29T10:00:51.206Z", "SignatureVersion" : "1", "Signature" : "xx+xxxxxxx==", "SigningCertURL" : "https://sns.ap-northeast-1.amazonaws.com/SimpleNotificationService-xxxxxxx.pem", "UnsubscribeURL" : "https://sns.ap-northeast-1.amazonaws.com/?Action=Unsubscribe&SubscriptionArn=arn:aws:sns:ap-northeast-1:xxxxxx:http-test:xxxxxxx" }

[ AWS re:Invent 2018 ] KeynoteでリリースされたAI/Machine Learningのサービス紹介 : docomo Developer support の赤塚です． 11月28日の AWS re:Invent 2018 のKeynoteにてAndy Jassy(AWSのCEO)からMachine Learningに関連するAWSソリューションのリリースがアナウンスされました．Keynoteの動画は ここ で確認することができます．3時間のKeynoteでMachine Learningだけで1時間を割いていることからMachine Learningの重要性がわかります． 今回の発表では，学習コスト及び推論コストを削減するためのソリューションが提供され，実運用でのGPGPUリソースの利用コストの改善が見込まれます．また，品質の高い大規模な学習データを作成するためのソリューションや自身のアルゴリズムを売買出来るMarketplaceがリリースされ，これまで以上に機械学習を用いたサービスの開発がしやすい環境が整ってきました． 本投稿でAndy JassyのKeynoteで発表されたサービスリリースを私の個人的に意見も踏まえて解説していきます．なお，DeepRacerについては記載を省略しています． 個人的な意見はイタリックで記載するようにしています リリースされたサービスのまとめ ML Framework + Infrastructure は機械学習のフレームワーク及びインフラストラクチャ GPUインスタンスのP3dn (※1) TensorFlowにおいて学習時のGPUリソースの利用を最適化 (※2) AWS Inferentia Amazon Elastic Inference ML Service Amazon SageMaker Ground Truth AWS Marketplace for machine learning Amazon SageMaker Neo (※1) AI Service Amazon Textract「 Amazon Personalizeをリリース Amazon Forecastをリリース ※1： P3dnとAmazon Sag