読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

Rails5(Turbolinks5)でGoogle Analyticsを設置

Rails5(Turbolinks5)の環境でGoogle Analyticsを設置した時のメモ。

Turbolinks Compatibilityに掲載されている情報に古さが出てきていたので他の方法を調べていたところ、turbolinksのissuesで同じテーマのやりとりを見つけたのでこちらを参考にしました。

参考:Google analytics best practice? #73

<head>
  ...
  <% if Rails.env.production? %>
    <script>
      (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){
      (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),
      m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
      })(window,document,'script','https://www.google-analytics.com/analytics.js','ga');

      ga("create", "UA-XXXXX-Y", "auto");
    </script>
  <% end %>
</head>
document.addEventListener "turbolinks:load", (event) ->
  if typeof ga is "function"
    ga("set", "location", event.data.url)
    ga("send", "pageview")

AdSenseのissueは下記のリンクに上がっています。

参考

DEPRECATION WARNING: alias_method_chain is deprecated

Rails5で作業中に下記のWARNINGが表示されました。

DEPRECATION WARNING: alias_method_chain is deprecated. Please, use Module#prepend instead. From module, you can access the original method using super.

alias_method_chainが使用されているgemを調べます。
まずgemのインストール先を確認。

$ gem environment

インストール先のディレクトリに移動してalias_method_chainでgrepをかける。

$ grep -lir alias_method_chain ./

該当するgemを発見。
githubリポジトリchangelogを見たらfixされていたのでgemをアップデート。
WARNINGが表示されなくなったことを確認できました。

参考

Amazon EC2にSFTPで接続

Amazon EC2に「FTPで接続したい」と言われた時のメモ。

作業ユーザーを作成

$ sudo useradd hoge
$ sudo passwd hoge
$ sudo visudo
hoge    ALL=(ALL)       ALL

鍵の作成

$ sudo su - hoge
$ mkdir ~/.ssh
$ ssh-keygen -t rsa
$ mv id_rsa.pub authorized_keys
$ chmod 600 authorized_keys
$ chmod 700 ~/.ssh

秘密鍵を適当な名前でローカルに保存。

確認

接続を確認

ssh -i hoge.pem hoge@xx.xxx.xx.xx

書き込み権限を許可

sudo chmod o+w /var/www/html/huga

その他

エラー:Permissions 0644 for ‘hoge.pem’ are too open.

$ chmod 0600 hoge.pem 

参考

肩こり・腰痛対策のストレッチ動画

肩こり・腰痛対策のストレッチ動画メモ。


ニューストレッチ⑥(あべこべ体操) 30秒で首がほぐれてしなやかになる


『股関節をほぐせ』進化したストレッチ~ニューストレッチ(あべこべ)


ニューストレッチプログラム5ー30秒で床に手がつくようになる(立位)


ニューストレッチプログラムその5(座) 30秒でつま先に手が届く(長座)


ニューストレッチプログラム⑦~足を180度開けるかい?(あべこべ体操)


ニューストレッチプログラムその8~足を180度開けるかい?その2

まとめ

ニューストレッチプログラム

NameError: uninitialized constant AWS

「NameError: uninitialized constant AWS」のエラーが出た時の対応メモ。

エラー内容

NameError: uninitialized constant AWS

原因

aws-sdkのバージョン1と2でネームスペースが違う

NameError: uninitialized constant AWS. If you receive this error, you likely have upgraded to version 2 of the aws-sdk gem unintentionally. Version 2 uses the Aws namespace, not AWS. This allows version 1 and version 2 to be used in the same application.

参考:https://github.com/aws/aws-sdk-ruby#nameerror-uninitialized-constant-aws

対応

ネームスペースの修正。

version 1(修正前)

AWS.config({
  :access_key_id => ENV["AWS_ACCESS_KEY_ID"],
  :secret_access_key => ENV["AWS_SECRET_ACCESS_KEY"]
})

version 2(修正後)

Aws.config.update({
  region: 'us-west-2',
  credentials: Aws::Credentials.new(ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'], ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'])
})

リージョンの指定は適宜。

参考

Rails環境の構築

趣味の開発用にVPSRails環境を構築した時のメモ。

Rails環境構築

rbenv + ruby-build

$ sudo yum update
$ sudo yum install -y gcc-c++ patch readline readline-devel zlib zlib-devel libyaml-devel libffi-devel openssl-devel make bzip2 autoconf automake libtool bison git
$ git clone https://github.com/rbenv/rbenv.git ~/.rbenv
$ echo 'export PATH="$HOME/.rbenv/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(rbenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile
$ rbenv -v
$ git clone git://github.com/sstephenson/ruby-build.git ~/.rbenv/plugins/ruby-build
$ rbenv install -l
$ rbenv install 2.2.2
$ rbenv global 2.2.2
$ rbenv rehash
$ rbenv versions

Rails

$ gem install rails --version="5.0.1"
$ rails -v

Nginx

$ sudo yum -y install nginx
$ sudo service nginx start
$ sudo chkconfig nginx on
$ sudo chkconfig --list nginx

Basic認証

tsyknsr.hatenablog.com

参考

ChainerでMNISTを試す

ChainerでMNISTのサンプルコードを試しました。

参考:pfnet/chainer

Chainerをインストール

$ pip install chainer

サンプルコードを動かす

chainer/examples/mnistのディレクトリにMNISTのサンプルコードがあります。学習時間は15分程度でした。

$ python train_ptb.py
GPU: -1
# unit: 1000
# Minibatch-size: 100
# epoch: 20

Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz...
epoch       main/loss   validation/main/loss  main/accuracy  validation/main/accuracy  elapsed_time
1           0.191542    0.090873              0.944033       0.9713                    50.9736       
2           0.0741329   0.0754302             0.976317       0.9765                    99.1206       
3           0.0467661   0.0721968             0.985067       0.9797                    161.049       
4           0.0359696   0.0728168             0.988083       0.978                     209.989       
5           0.0290916   0.0821801             0.9904         0.977                     261.491       
6           0.0242685   0.0734186             0.9921         0.9806                    311.869       
7           0.0202083   0.0895192             0.993467       0.9795                    360.346       
8           0.0173684   0.0807823             0.9944         0.9785                    407.156       
9           0.0185823   0.0856489             0.994          0.9792                    456.174       
10          0.0167096   0.0783728             0.9947         0.9797                    506.884       
11          0.0103569   0.095445              0.9968         0.9797                    556.816       
12          0.0153957   0.0862309             0.995267       0.982                     605.577       
13          0.00907149  0.104247              0.9972         0.9803                    653.676       
14          0.013558    0.0988746             0.995767       0.9794                    708.906       
15          0.0123224   0.0865951             0.99605        0.9825                    762.177       
16          0.0102555   0.0927854             0.99725        0.982                     815.14        
17          0.0100652   0.094853              0.996733       0.9805                    877.995       
18          0.00979173  0.0833932             0.997183       0.9849                    932.327       
19          0.00768291  0.116505              0.997767       0.9801                    992.164       
20          0.00946933  0.100418              0.9974         0.9836                    1054.31   

学習が終わるとresultディレクトリの中に学習結果のデータが作成されます。

f:id:tsyknsr:20170201224257p:plain

f:id:tsyknsr:20170201224313p:plain

accuracyが精度、lossが誤差を表しています。学習回数が増す毎に数値が改善されています。(グラフの読み方は勉強中です。)

まとめ

MNISTのサンプルコードを試すことができました。このあとは、コードの中身をチラ見したり、他に用意されているサンプルを試しながら、少しずつ自分でもコードを書けるようになればと思います。

参考