Knowledge(Webページ)をpuppeteerでPDF化

2022 年 5 月 16 日 by yasukuni

社内における技術共有(メモ)に「Knowledge」を使用しています。こちらに溜まった記事をPDFとしたく、試行錯誤した結果を記録します。

#1 検討

まずは(ブラウザで)表示されているものをPDFにしようと思い、Chromeの起動引数で「–print-to-pdf」指定を試してみました。

"C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --headless --disable-gpu --no-sandbox --print-to-pdf=C:\PathToSave\knowledge.pdf http://kb.sys.local/open.knowledge/view/1

これが成功すれば、記事のIDの数分だけループすれば、PDF化される算段です。
がしかし・・・

左:PDF/右:ブラウザで表示

とでもチープな感じで微妙です。

・ブラウザで表示したものと異なるレイアウト
・色が無い/シンタックスハイライトが無い

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要約力の向上(STEP1 情報収集)

2022 年 4 月 15 日 by yasukuni

要約力の向上についてどうすれば相手が満足する情報を伝えることができるか「情報収集」のあり方について記載します。

本記事は「9割捨てて10倍伝わる「要約力」 最短・最速のコミュニケーションで成果は最大化する | 山口拓朗 | ビジネス・経済 | Kindleストア | Amazon」という書籍の一部章で解説されている内容となります。

ご興味がある方は是非読んでみてください。

良い要約をするために

例えば「○○○○会社」の良いところを教えてください。

この問いを要約して回答するためには、まず、良いところを沢山知っている必要があります。
その為の情報取集が必要です。

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CentOS8からAlmaLinuxへの移行手順

2022 年 3 月 11 日 by fuku

こんにちは。fukuです。

CentOS8のサポートが2021年末で終了したことで、後継となる無償OSへの切り替えを行っている方も多いのではないでしょうか。

今回は検証環境で使用していた CentOS8 を AlmaLinux8 へ移行してみたので手順や注意点などをご紹介します。

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改善点をネガポジ判定し、有用な改善点のみ抽出を行ってみる(検証編)

2022 年 1 月 11 日 by itot

概要

当社では、日々終業後に、当日の業務内容を上司へメールで報告します。
週末には、個人が一週間に取り組んだ改善点もあわせて報告します。

前回、過去の改善点の中で「有用な改善点」のみを抽出することを目的として、ネガポジ判定の検証方法まで記載しました。
今回は、実際に仮説について検証した結果及び考察について、記載していきます。

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【変数】Python基礎の基礎 〜Part-1〜

2021 年 12 月 20 日 by higakik

変数とは

変数とはコンピュータのメモリ上に用意された、データを入れる箱のようなものです。
以下参考プログラムです。

# 変数iに10という数値を代入
i = 10

# 変数sに「こんにちは」という文字列を代入
s = "こんにちは"

# print()という命令で、変数i、変数sの中身を出力
print(i)
print(s)

実行結果

10
こんにちは

変数の値を変更

変数の値はいつでも変更することができます。
例えば、変数iを利用して計算をした結果を、変数iの値に更新することが可能です。
以下参考プログラムです。

# 変数iに10という数値を代入
i = 10
# 変数iの値を出力
print("変数iの初期値は", i, "です")
# 変数iの値に10を足した値を変数iに代入
i = i  + 10
# 変数iの値を出力
print("計算後の変数iの値は", i, "です")

実行結果

変数iの初期値は10です
計算後の変数iの値は20です

ここで余談ですが、計算式がでてきたので、Pythonの計算式で使える記号を紹介します。

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改善点をネガポジ判定し、有用な改善点のみ抽出を行ってみる(準備編)

2021 年 12 月 6 日 by itot


当社では、日々終業後に、当日の業務内容を上司へメールで報告します。
週末には、個人が一週間に取り組んだ改善点もあわせて報告します。

そのため、たくさんの改善点が当社リソースとして蓄積されていますが、
現状、過去の改善点を容易に検索することができるような仕組みはありません。

そこで、過去の改善点の中で「有用な改善点」のみを抽出することを目的として、
ネガポジ判定を使ってみることにしました。

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【物体検知】来客を分析して、Teams通知(ヤクルトモデル構築編)

2021 年 11 月 30 日 by uma

概要

前回のおさらい。

“ヤクルトレディGO!!(*)”の一連の流れを構築するための、環境構築・実装をした。
yolov5に元々ついているデフォルトモデルを使用して、分析してみた。
※ 詳しくは【物体検知】来客を分析し、Teams通知してみた(環境構築/実装編)
ご覧ください。

今回は、収集したヤクルトさん画像、社員画像を使って、「yakult」モデルを構築してみます。

(*) : ある方から「ヤクルトさんが来た!通知システム」の名前を頂戴しました。

モデル構築編

おおまかには、以下の手順で行います。

  1. 収集した画像を「ヤクルトさん OR 社員」にラベリング
  2. 分析に適したフォルダ構成に仕分け
  3. トレーニング(★学習モデル構築)
  4. トレーニング結果を使って、動作確認

順を追って説明します。

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【Pythonライブラリ】Requestsとは?

2021 年 11 月 26 日 by higakik

とある案件にて、APIを使用する機会がありました!
その際に使用したRequestsの使い方をご紹介させていただきます!

Requestsとは

PythonのHTTPライブラリです。
PythonでAPIをCALLするには、urllib2と今回紹介しているRequests
2つのライブラリがあげられると思います。
urllib2は、Pythonの標準ライブラリなので、一見簡単に実装できそうですが、
現在ではRequestsのほうがよく使われているようです。
その理由は、下記リンクにあるように、
人が使いやすいように設計されている」からでしょうね。
https://requests-docs-ja.readthedocs.io/en/latest/
これは私の持論ですが、Pythonが世界中で人気の言語となっている背景には、
誰でも簡単にかつ少ない量でコーディングができるからだと思います。
ライブラリを使うことで、簡単にやりたいことを実現できるから
人気なんですよね。
もしこの2つのライブラリの違いをもっと知りたい方は
是非調べて実際に書いてみてください。
コードの量と複雑さが全く違います!
つまり言いたいことは、

シンプルが良さのPythonで
C#やJavaのようなコーディングをしたくない!
なら、Requestsを使おう!

です。

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Twice NAT機能の設定方法

2021 年 11 月 24 日 by fuku

こんにちは。fukuです。

今回は、YAMAHAルータのTwice NAT機能についてご紹介します。

Twice NATは、主に同一セグメント同士のネットワークを接続する際に使用する機能なので

使用する機会は少ないかもしれませんが、ぜひ参考にしてください。

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ローカルとサーバ上のフォルダの差分を確認したい

2021 年 11 月 19 日 by egamit

WinSCPを使い、サーバ上にファイルを置いたりしているのですが、
あるとき、ローカルにあるフォルダとサーバにあるフォルダの差分をみて
差分があるものをアップするという場面に遭遇しました。

WinSCPではフォルダを比較する機能がなく、差分ツールの「WinMergeのようなことをしたい」
と思い、調べてみたところ、以下の情報を見つけました。
この方法を使うと、WinSCPとWinMergeを連携してフォルダの差分比較ができるようになりました。

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