「谷根千」（やねせん）は、文京区から台東区の谷中・根津・千駄木周辺を指す総称。 東京の中心部に位置しながらも下町情緒溢れるこのエリアは、のんびりとした空気が流れており、ゆっくりと観光やお散歩をするのにうってつけの場所です。 そんな日本人から外国人までも愛されるエリア「谷根千」で行くべきおすすめの観光スポット15選をご紹介します！ 今回はライターのみそ汁おに子とモデルの綾部リサちゃんが谷根千のおすすめスポットを巡ってきました！
「谷根千」（やねせん）は、文京区から台東区の谷中・根津・千駄木周辺を指す総称。 東京の中心部に位置しながらも下町情緒溢れるこのエリアは、のんびりとした空気が流れており、ゆっくりと観光やお散歩をするのにうってつけの場所です。 そんな日本人から外国人までも愛されるエリア「谷根千」で行くべきおすすめの観光スポット15選をご紹介します！ 今回はライターのみそ汁おに子とモデルの綾部リサちゃんが谷根千のおすすめスポットを巡ってきました！
こんにちは！ライターの塩谷舞（@ciotan）です。 お散歩日和な２月のある日、私は浅草寺（せんそうじ）にやってまいりました。 東京に来て6年目になりますが、意外と浅草ってちゃんと遊びに来る機会がなかったりします。（むかし大阪に住んでいたころは、東京観光として浅草に来たのに！笑） 観光客で賑わうお土産やさんに一歩足を踏み入れると……修学旅行気分で、みるみるテンションが高まってまいりました！ 聖観音宗 あさくさかんのん 浅草寺 〒111-0032 東京都台東区浅草2-3-1 http://www.seso-j i.jp/ そして。この日、お散歩のお供にしたのは、この３つ。 がま口の小銭入れに、袱紗、そして御朱印帳です。 こちら、よく見てみると…… オチビサンたちが……！左上には、イチョウに喜ぶパンくいが、妖精のように跳ねてますね。パンくいよ、君、可愛いすぎるな……。 『オチビサン』は、漫画家
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 みなさん、Git使ってますか？ もしくは、使いこなしていますか？ 独習Gitを読んで、思いの外Gitコマンドが多かったので、 タイトルの通り、Gitコマンドで100本ノックをまとめてみました。 Gitの環境構築が終わっている状態からを想定しています。 git initでローカルにリポジトリを用意してください。 問題に対して、直後に回答を載せる形式にしています。 Git初心者の方も、目を通して知らないオプションをググれば勉強になると思います。 参考文献 独習Git 100本ノック Gitに馴染む 1. メールアドレスをGitのグロー
Yahoo! JAPAN Tech Conference 2018に参加してきたので個人的メモ残します。すべてのセッションに参加したわけではなく、インフラ関連のセッションのみ参加しています。 データセンターネットワークの取り組みと大規模サーバインフラの戦略 村越さん プロダクションネットワークを担当。 ネットワーク概要 バックボーン CDN DCネットワーク 上記全てを見ている 機器台数は、サーバーが8万台、スイッチが7500台、ルータが70台ぐらい。 バックボーン 四つのDCを繋ぐ 東と西でAS分けて、それぞれにインターネットの出口がある CDNも二箇所 トラフィックはだいたい500Gbpsぐらいで、お昼が一番多い。トラフィックの内訳は動画が7〜8割。トラフィック増に対する対応は機器のスケールアップで対応。 ■DCネットワーク TORのトラフィックは1.5Tbpsとか3.6Tbpsとかで
名前解決を行っているクライアントの国や地域によって、近い場所のサーバのIPを返すといったことは既に行われている。しかし、そのDNSによる負荷分散の方法は標準化されていない。 「DNS load balancing」という提案仕様では、新しくLBレコードを定義し、権威DNSサーバからフルリゾルバに対して負荷分散のための情報を伝達できるようにします。 日本の方が書かれている提案なので緊張感がありつつも、ざっと読んでみたので簡単に書く。 LBレコード LBレコードは、分散のための情報と重みと、分散先を示すを持つ 例えば # <owner> <ttl> <class> LB <weight> <location> <target> example.jp. 3600 IN LB 1 AP ap.example.com. example.jp. 3600 IN LB 1 JP jp1.example.
秋山です。 機械学習やディープラーニングが流行っていますが、基本的には何をするにも大量のデータを取り扱いますよね。 データの集計・分析は、機械学習をするのに大前提として必要な作業です。 そんなときに便利なライブラリがPandasです。Pandasは、Pythonを使ったデータ解析に便利な機能を提供しているライブラリです。数値や時系列のデータの操作や、データ構造をいじったりすることができます。 というわけで、今回はそんなPandasを使えるようになりたい初心者の人に向けて、ちょっとしたチュートリアルを書いてみます。 ■Pandasって何ぞ Pandasとは超ざっくり簡単に言うと、Pythonを使って、ExcelやSQL、R言語みたいな感じでデータを取り扱えるようにしてくれる便利なライブラリです。 例えば、データの整列、グループ化、データ同士の結合、スライス、欠損データがあった場合の除外、時系
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