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2018年1月24日のブックマーク (7件)

  • Go言語で薄く作るAPI(go-chi/chi) #1 最低限構築 - ぺい

    GoっぽくAPIを作る Goには、様々なWAFが存在しますが、今ひとつデファクトスタンダードなものが未だにありません。その背景としてあるのは、標準パッケージで十分実装出来る。WAFは開発速度を上げてくれますが、そのWAFの開発そのものが製作者のモチベーションに左右されたり、内部実装が分かりにくくなるなど、そんなこと気にするくらいなら、小さいライブラリを組み合わせて、ある程度書いちゃうという人を結構見かけます。 でも、WAFを使わずにGoらしく実装する時ってどうやって書けばいい感じに出来るんだろうというのは、自分の中で結構気になるトピックでした。様々な実装例などから、自分なりにAPIを組んでみたので、シリーズものにして、実装を解説していきたいと思います。 go-chi/chi 今回使うのは、go-chi/chiというnet/httpのインターフェースに準拠したルーティングライブラリを使います

    Go言語で薄く作るAPI(go-chi/chi) #1 最低限構築 - ぺい
    Muke
    Muke 2018/01/24
  • Golangでtestingことはじめ(1)〜testingパッケージを使ったユニットテスト〜 - DeNA Testing Blog

    こんにちは。 Golangが一般的に使われるようになってきてもう久しいですね。 最近作られたSWET製のツールでも、Golangを採用したものがあります。 そこで、Golangの標準テストパッケージtestingやその他についてまとめたいと思います。 今回から3回にわたり、 testingパッケージを使ったユニットテスト(testing) テストにおける共通処理(testing) アプリケーションのテスト(gomock, httptest) を紹介します。 この記事を読んで一通りGolangでテストがかけるようになると嬉しいです。 この文章中に登場するサンプルは GitHub にありますので、実際に動作させることが可能です。 $ go get github.com/duck8823/sample-go-testing $ cd $GOPATH/src/github.com/duck8823

    Golangでtestingことはじめ(1)〜testingパッケージを使ったユニットテスト〜 - DeNA Testing Blog
  • Pythonで実装しながら緑本を学ぶ (第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定) - け日記

    データ解析のための統計モデリング入門(通称、緑)を読み始めました。 述べられている理論を整理しつつ、Rでの実装をPythonに置き換えた際のポイントなども深掘りしていきます。 今回は第2章です。実装は以下で公開しています。 introduction_to_machine_learning_with_python/chapter2.ipynb at master · ohke/introduction_to_machine_learning_with_python · GitHub 2 確率分布と統計モデルの最尤推定 2.1 例題:種子数の統計モデリング 著者・久保氏のサポートサイトから提供されているデータ(架空の植物50個体の種子数)を使って、要約値(最大・最小、標平均、四分位数など)を表示しています。 私の実装では、UCIで提供されているStudent Performance Dat

    Pythonで実装しながら緑本を学ぶ (第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定) - け日記
  • AWS Lambda Go without Go - so what

    とある勉強会用にLTネタを作っていたのですが、発表できなくなったので腐る前にブログに書いておきます。 お前は何を(ry 記事のタイトルについて お前は何を言っているんだ なのですが、元ネタは以下のツイートです。 ここからTCPでやり取りするプロトコルが読み取れるし、mainって名前で同じプロトコル喋るバイナリならstaticにビルドすれば別の言語でもネイティブに動かせるんじゃね?https://t.co/dWjs8YiuFe— Masashi Terui (@marcy_terui) 2018年1月17日 LTのネタになりそうだったのでやってみたわけです。 aws-lambda-goについて じゃあ、まあaws-lambda-goは一体どういう仕組みで動いているんだろうと、ソースを読んでみました。 で、entry.goとfunction.goあたりでだいたい分かりましたが、net/rpc

    AWS Lambda Go without Go - so what
  • Django に再入門している

    こんなウェブアプリがほしいという仕様書を書くのだが、結局プロトタイプを作ってデモを見せたほうが早い。 Django を使ってプロトタイプを作れる能力を身につけることにした。Django 歴は無駄に長くて 10 年以上だが、プロダクションで利用したのは片手で数えられるほど。 プロトタイプを作るにあたってヤクの毛狩りをしないように、いくつかルールを考えてみた。 データベースは SQLite を利用する可能な限りサードパーティライブラリを使わないコードの量をできるだけ少なくするデザインを一切当てないHTML は適当に書く可能な限り JavaScript は使わない効率が悪くても気にしないデプロイは誰かに丸投げする

  • ブログに技術書の内容を丸写しする問題点と、オリジナルなコンテンツを書くためのアイデア - give IT a try

    はじめに 「プロを目指す人のためのRuby入門」を出版して以来、で学んだ内容をブログに載せてくれている方をよく見かけます。 それ自体は著者として大変嬉しいのですが、たまに「ん?これはちょっと・・・」と思うようなブログ記事を見かけるときがあります。 具体的にいうと、の内容を丸写ししているだけのブログ記事です。 このエントリではの丸写しがなぜいけないのか、かわりにどういうブログを書けばいいのか、ということについて書いていきます。 の内容を丸写ししているブログの例 の内容を丸写しをしているブログというのは文字通り「丸写し」しているブログです。 具体的なイメージを共有するために「こんな感じ」という例を載せておきます(特定の誰かのブログを意図しているわけではありません)。 タイトル「第2章 2.2.3 文の区切り」 「プロを目指す人のためのRuby入門」を読んでいるので、勉強した内容をメモ

    ブログに技術書の内容を丸写しする問題点と、オリジナルなコンテンツを書くためのアイデア - give IT a try
  • Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ

    プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。