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Go言語の並行性を映像化する | POSTD
Goというプログラミング言語の強みの１つは、 Tony Hoare考案のCSP に基づくビルトインの並行性(Concurrency)です。Goは並行性を念頭にデザインされているため、複雑に並行したパイプラインの構築を可能にしています。でも、それぞれの並行性パターンがどのように見えるものなのか気になったことはありませんか。 もちろん、気になったことはあると思います。恐らくそれぞれ形は違っても、誰もが頭に描いているのではないでしょうか。もし、「1から100までの数字」について聞かれたら、無意識に頭の中で数字のイメージを思い浮かべると思います。例えば、私の場合、自分の前から1から20までがまっすぐに並び、21以降は90度右に曲がり1000以降まで続くイメージが浮かびます。これは多分私が幼稚園の時に教室の壁に沿って数字が貼られていて、ちょうど角に数字の20があったからなのだと思います。別の例えをす
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
CSVファイルのデータ異常値を感覚的に捕まえるビューワ CSV Fingerprints
Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されて […] Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されているCSV出力の異常な部分を、目視で発見できるようになるのでは、という提案です。 カラムのデータの型によって異なる色で塗ったのが上のような例。 図の上でクリックしながらマウスを動かすと、指している辺りが拡大表示され、セルの内容を確認することができます。 大きなデータセットの中から、異常になっている部分をすばやく特定し、その前後の値を含めて確認できる
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