Language Server Protocol の歴史について (a.k.a. 考古学者になる方法)
ZIO Streamsで表現するには ワークフロー定義に3つの抽象化されたモジュールを利用する ZStream[Env,Err,Out] ストリームワークフローのデータソースとして機能 ZPipeline[Env, Err, In, Out] 実態は ZStream[Env,Err,In] => ZStream[Env,Err,Out] ZSink[Env,Err,In,Left,Consumed] ZSink[Env,Err,In,Left,Consumed] => ZIO[Env,Err,Consumed] な ZStream#run に渡して消費する 18 組み合わせると def extractionStream(apiEndpoint: URL): ZStream[Any, Throwable, ApiResponse] def transformationPipeline: ZP
otel4s + マクロでの 半自動計装 Kory (Ryosuke Kondo) @ Alp, Inc. 2024/09/06 @ Scala わいわい勉強会
昨日の続き xuwei-k.hatenablog.com 昨日のcheckするだけのものは数秒で終わるのですが、これは手元で compileに2分くらい かかります。 速度に関して改善の余地があるのかどうか?はわかりません。 改善したら、問題が簡単なら数秒で終わるようになりました。 いくつかtweetしましたが、compilerの限界なのでは?と思ったけれど、頑張った結果、いくつかは自分のミスでした。例えば 割り算するべき箇所で余りを取っていた scala.compiletime.ops.any.== は、singleton同士ではないと比較不可能。例えば (1, 2) と (3, 4) といったTupleのまま比較不可能なので、自前でsingletonになるまで必要に応じて再帰的に分解しつつdeepなequalsを実装する必要がある(つらい) 複雑になり過ぎると、上記のようなミスをした場
scala-tokyo.connpass.com 久しぶりのScalaのイベント「Scalaわいわい勉強会 #3【東京】」に参加してきました いやーディープなScalaの話が聞ける場所は貴重なので、最高でした 会場は乃木坂のWeWork! 開始時間を完全に間違えて18:30スタートだったのに、19:00に会場到着 (しかも、参加者に送られてはずのWeWork入館メールを紛失してしまい、運営の方に開けてもらって入場...ありがとうございました) 残念ながらちょうど一つ目の発表が終わったところで完全に聞き逃してしまいました さいわい、スライドが公開されていました speakerdeck.com コード同士の合成がシステマチックにできるところがScalaの最大のメリットだと思っていて、ただそれがちょっと複雑な構造になってくると逆に読み解くのが難しくなったり、ネストしたデータ構造を分解して詰め直す
なんかtweet流れてきたので TypeScriptの型がどれほど強力かというと、コードエディタ上で直接数独ができるほどの複雑な型を作成した方がいるほどです。このSudoku型を使用すると、TypeScriptの型チェッカーが間違いを正確に指摘してくれます。 pic.twitter.com/mCXXjGqK9D— Jeffry Alvarado (@jalva_dev) September 7, 2024 github.com Scala 3のmatch type自体の詳細な説明は省略しますが、compile時計算的なことができて、チューリング完全です https://tarao.hatenablog.com/entry/lambda-scala3 あくまで答えがvalidか?のcheckerだけで、プレースホルダー部分実装してない それも実装しました。下記に貼った 少なくともIntell
はじめに 2023年10月26日に、Serverless Framework v4が発表され、新しくライセンスが導入されることが発表されました。v4自体は2024年5月21日からベータ版としてリリースされ、利用できるようになっていました。 Serverless Framework v4は、Serverless Framework v3とは異なり、オープンソースのライセンスがなくなり、有料のライセンスが導入されることになり、これによってServerless Framework v4を使用するためには、有料のライセンスが必要になりました。 前年度に年間収益が200万ドルを超えた組織がv4を利用する場合に対象となるみたいですが、200万ドル以下だったかどうかの審査はないため、自己申告のようです。 リリースブログとCLI上では個人の開発者や小規模企業、非営利団体は無料で利用できると記載されていまし
Scala 3でRefinement Types(篩型)を実現するライブラリIronに入門したので紹介します。最初はRefinedに入門しようとしてたら、Scala 3ではあまり動かなかったのでそのままIronに入門しました。 tl;dr Refinement Typesっていうのを使うと、普段動的にチェックしてる値の性質が型に反映されるのでコンパイラが助けてくれる ScalaでRefinement TypesをやるライブラリとしてRefinedがある Scala 3ではパワーを発揮できないので、Scala 3ではIronというライブラリをおすすめしたい Refinedよりもシンプルでめちゃ良い感じです! tl;dr Refinement Types (篩型) Refinement Types以前 通常の型 値クラス スマートコンストラクタ Refinement Types with Re
With Cats Effect 3.0 right around the corner, we’ve been publishing a lot of numbers and scenarios which demonstrate disorientingly high performance in a lot of realistic setups. At first glance, this seems to defy intuition. After all, IO is quite a heavyweight abstraction; how is it that it can be competitive with hand-written and hand-tuned code for the same use-case? There are a lot of ways to
How we made a financial system using Cats Effect, FS2, and doobie in FOLIO
2024.07.31 マルチメディア、分散、協調とモバイル(DICOMO2024)シンポジウムにて「スマートシティ模擬のための異種シミュレーション連携プラットフォーム: ArkTwinの開発」が野口賞を受賞 トヨタ自動車株式会社 社会システムPF開発部 InfoTech-AS 吉岡顕 鳥越貴智 秋山直毅 トヨタ自動車株式会社は、多種多様なシミュレータが必要な情報をやりとりすることで連携し、1つの世界のシミュレーションを実現する異種シミュレーション連携プラットフォーム: ArkTwinを開発しています。情報処理学会主催のシンポジウムDICOMO2024(Multimedia, Distributed, Cooperative, and Mobile Symposium.)にてArkTwinのデモンストレーションを行い、6月28日に野口賞1位(産業への貢献が期待される優秀なデモンストレーション
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