ネタが尽きたわけではないが、Manifest絡みで嫌な現象に遭遇したのでメモと回避方法(現在はManifest型をつかうべきではないがそれはおいておく)。 まず、問題として、次のようなコードを書くと実行時例外(unknown error)が発生する(Scala 2.10.4)。 trait M[T] { implicit val m: Manifest[T] } case class Point(x: Int, y: Int) object Main extends M[Point] { implicit val m: Manifest[Point] = manifest[Point] def main(args: Array[String]) { json4sObj.extract[Point] } } このようになる原因は、traitでの初期化でmanifestメソッドを呼び出すとnu
» 1500円で珍しい梅酒が2時間飲み放題だなんて! ホテル龍名館東京で開催中の「梅酒バー2014」に行ってきた! 「お酒は苦手! ビールなんてホント無理!! でも梅酒は好き~♪」 ……記者の周りにいるキラキラした女子は、だいたいこんな感じだ。男性からも「女の子っぽくてカワイイ!」とモテモテである。 「ビールに枝豆!! 日本酒に塩!!! ハイボールに焼き鳥!!!!」を飲酒の銘とする記者は、男性から「オッサンじゃないすか(笑)」とよく言われ、当然ながらモテない。 私だってキラキラしてチヤホヤされてモテモテになりたいのよ女の子だもん!!! ……ということで! 東京駅から徒歩数分の場所に位置する高級ホテル「ホテル龍名館東京」にて期間限定で行われている、1500円で梅酒が2時間飲み放題になるイベント「梅酒バー2014」に行ってきました! 飲み放題にしなければ1杯500円なので、3杯以上飲めば超お得
局所性鋭敏型ハッシュ(きょくしょせいえいびんがたハッシュ、英語: locality sensitive hashing)とは高次元のデータを確率的な処理によって次元圧縮するための手法である。ハッシュの基本的な考え方は類似したデータが高確率で同じバケットに入るようにデータを整理するというものである。多くの場合においてこのバケットの数は入力されるデータサンプルの数よりもずっと小さくなる。 局所性鋭敏型ハッシュを行うためのパラメータの集合をLSH族(Locality Sensitive Hashing Family)と呼ぶ。LSH族は距離空間と閾値、近似因子によって定義される。LSH族[1][2]は2点について次の2つの性質、 ならばとなる確率は以上である。 ならばとなる確率は以下である。 を満たす関数により与えられる族であり,はから一様乱数にしたがって選択される。このときは2点の距離を表す関数
「コードが汚い」と一口に言っても、何がどう汚いのかを自然言語で説明していくのは大変だと思う。 コーディングスタイルに関してはチームでルールを決めたり、あるいはフォーマッタを使って対応できるけど、コードの複雑さに関してはどうだろうか? 今回紹介する Radon は Python で書かれたコードの可読性を CC (Cyclomatic Complexity) や MI (Maintainability Index) といった数値を使って定量的に示してくれる。 まずは PIP を使って Radon をインストールする。 $ pip install radon 測定する対象は、折角なので Radon 自体にしてみよう。 $ git clone https://github.com/rubik/radon.git $ cd radon/ CC (Cyclomatic Complexity) まずは
関数型LT大会で「実社会の問題を解決する関数型言語」というタイトルで発表しました。 というのも、会社で「すごいHaskellたのしく学ぼう!」の輪読会をしていて、最初こそ10人以上の人が参加していたのだけど、章が進むごとにどんどん人が離脱していって、主催者としてはなんとか完走したいという思いがあったので、調べたのですが、 ヒアリングから、この二つの線がクロスしたときに、人は離脱するという知見が得られました。 ということで、Haskellに対して実用性を見出したいと思いながら半年を過ごしたのですが、実用的 = 仕事で使うということであれば、今の現場でHaskellに移行するのは現実的ではありません。 でも、Haskellには関数型言語のエッセンスが詰まっていて学びが多かったと思っていて、直接的には使っていないけど、概念として役立つことがあると思ったので、それを伝えるために今回文章に起こしまし
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