Embulk Meetup Tokyo #2 LT 自社プロダクトのログを分析するためにEmbulkを活用したログ管理システムを開発しているので、その事例と開発したプラグインの紹介をしたいと思います。Read less
ReactAdventCalendarの2,3,8日を埋めたらカレンダーが全て埋まるので頑張ってるしょっさんです。 今回はReactを始めてから今までにお世話になった記事を紹介していきます。 これからReactを始める方の何かご参考になれば嬉しいです。 ( 勿論ですがまず最初に公式のチュートリアルをやりましょう:-) ) 30分間React入門「いいねボタン」作成チュートリアル とりあえず手っ取り早くReactで何か動かしたい!って人にうってつけの記事です。 結構日本語でのReactを使ったアプリ作成チュートリアルって貴重なので、Reactの公式チュートリアルが終わった人は次にこっちをやってみるのもいいかもしれません。 React でマテリアルデザインを実装する Material UI を試してみる Reactでのデザイン面をどうしようかな・・・と考えてた時に出会った記事です。 デザインで
この記事ははてなデベロッパーアドベントカレンダー2015の16日目の記事です.昨日は id:motemen の エンジニア寿司を支える技術 - Hatena Developer Blog でした. こんにちは.id:yashigani_w です. はてなでは定期的に開発合宿があり,好きな開発言語を試したり,普段仕事では一緒にならないメンバーとサービス開発をすることができます. 今年の合宿で私が所属したチームでは,node.jsとtypescriptを使い,Webサービスを開発しました. 私は普段iOSアプリ開発を担当しているので,あまりサーバサイドの実装をすることはありませんし,JavaScriptもあまり得意ではないのですが,開発合宿の機会を使って新たな技術に挑戦してみました. 合宿を前に技術的に不安を抱えていた私は,あるチームメンバーに「事前になにを学んでおけばいいか」と訪ねたところ,
elastic須田さんの明るい挨拶から始まりました、基調講演。 堅苦しくない、会場のスーツ率も低めな、エンジニアのイベントという雰囲気あります! Elasticsearchが生まれたきっかけは? 最初はElasticのファウンダーでありCTOであるShay Banonから、 elasticsearchの生まれた経緯の紹介がありました。 奥様が使う検索システムとして、Java + luceneを使ったのがきっかけなんだとか。 やばい、初耳だけどいい話やん! 事例紹介。NASAでも使ってるよ! そして大きな事例紹介。 Wikipediaが検索エンジンとしてElasticsearchを利用した。 またmozillaはFirefoxのクラッシュレポートをelasticsearchで集めて、 セキュリティ問題への対策などを行った。 NASAは火星のRoverで取ったデータをElasticsearch
Advent Calendar 2015 Ranking
今年もPostgreSQL Advent Calendar 2015に参加しています。 前からちょくちょく『PG-StromってXeon Phiだとどーなんですか?』的な質問を受ける事があんですが、データ構造から見て難しいので『勘弁!』という理由を紹介してみたいと思います。 PostgreSQLのレコードは、内部的には HeapTupleHeader 構造体を先頭とする可変長データとして表現されています。 struct HeapTupleHeaderData { union { HeapTupleFields t_heap; /* MVCC関連情報 */ DatumTupleFields t_datum; /* xmin, xmaxとか... */ } t_choice; /* current TID of this or newer tuple */ ItemPointerData t_
JSで書くデスクトップアプリが熱い Electron 熱いです。 Atom を始め、Qiita の Kobito や Slack など、 十分に実用できるアプリケーションが登場しはじめています。 なにかと話題のRPGツクールMVは、NW.js(旧node-webkit)ですが、これもJSで書かれていますね。 NW.js は、その他、女の子といちゃこらする系のゲームでも使われています。 JS でデスクトップアプリを書いて、うん千万売り上げるのも、もはや絵空事ではありません。 今回は、Electron と Redux、React の組み合わせで、 デスクトップアプリを作るまでの、簡単なチュートリアルを書きます。 登場人物紹介 Electron Github が開発してる、JS でデスクトップアプリが書けるすごいやつ NW.js より活発そうですごい React Facebook 製のすごいやつ
ランディングページ向けの縦長ページ、スモールビジネス向けの複数ページ、すべてがミニマルに美しくデザインされたレスポンシブ対応のBootstrapのテンプレートを紹介します。 テンプレートの良さはデザインだけではありません。いくつかダウンロードしてコードを見たところ、クリーンなHTMLでコメントもしっかりしているので、カスタマイズ性にも優れています。 Designstub ダウンロードには、メールアドレスの登録(無料)が必要です。 テンプレートの利用にあたっては、個人でも商用でもクライアントワークでも無料で利用で、クレジット表記は削除しても問題ない、とのことです。テンプレートとしての再配布・販売は禁止です。 詳しくは、ライセンスページをご覧ください。 ライセンスページ テンプレートは、縦長1ページ用と複数ページ用の2種類に分けられています。
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ(数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……)がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
こんにちは、freeeでエンジニアをやってます @yo_waka です。 これは、freee Engineers Advent Calendar 2015の11日目の記事です。 これまでの弊社のAdvent Calendarでは、社内で革命と呼ばれるフロントエンドの改善ネタが多いと思いますが、その流れとして、RailsアプリケーションにおけるフロントエンドのビルドツールであるところのSprocketsをどのようにしたら外せるかという話を書きます。 Sprocketsがやってくれること まずはSprocketsが裏側でどういうことをやっているのか知る必要があります。 Advent Calendar4日目の記事で既に概要が書かれていますが、もう少し細かく内部動作に踏み込んで書いてみます。 尚、Sprocketsのコードは現状のRailsの最新版である4.2.5で利用されている、Sprocket
Levenshtein距離とJaro-Winker距離両方とも、二つの単語、文章の間の違い(距離)を調べる方法です。 Levenshtein Distanceレーベンシュタイン距離 - Wikipedia 1文字削った文字列の末尾にどのような文字を追加すれば一致するか見ることで、1文字削った文字列との距離から1文字加えた文字列との距離を求めることができる。 数値(距離)が低ければ低いほど、似ている文字列となる Jaro-Winkler DistanceJaro–Winkler distance - Wikipedia, the free encyclopedia ジャロ・ウィンクラー距離も同じく文字列間の距離を調べるが、こちらはミスタイプをより検知することが出来る。ミスタイプはミスワードとは違い、最初の数文字は正しいことが多いという研究結果から、こちらの方法ではPrefix bonusとし
渡辺です。 2015年はAnsible盛り上がってますね。 大規模な構成管理ツールとしては疑問の声も聞こえてきたりしますが、弊社のAWS環境構築支援のように、ある程度お決まりの設定をサクっと8分組みしたいようなケースでは本当に便利です。 そんなAnsibleが手軽に使える最大の理由は、Ansibleがエージェントレスで、対象サーバにSSH接続が可能ならば利用できるという点であることは言うまでもありません。 この辺りもAWSの環境構築とAnsibleの親和性が高い理由のひとつです。 今回のエントリーでは、そんなAWSの環境構築を行う時に、ssh_confとAnsibleを組み合わせる方法を紹介します。 SSH接続と秘密鍵 Ansibleを実行するマシンから対象のサーバにはSSH接続を行う必要があります。 すなわち、秘密鍵が必要です(鍵認証無しでSSH可能な環境は論外で...)。 秘密鍵は、s
IBM is developing a just-in-time (JIT) compiler called Testarossa based on its Open Runtime (OMR) toolkit. The goal is to integrate the JIT compiler into MRI Ruby to improve performance without changing how MRI works. So far, the JIT supports most opcodes and can run Rails applications, but performance gains are modest. IBM hopes to collaborate with the Ruby community to further optimize Ruby and
SHU-METAL DEATH。 現在、首都高で渋滞にハマっているので、Ansibleの小ネタシリーズのストックをはきだしています。 Ansibleでサーバの構成管理を行う時、サーバに秘密鍵を配備する場合があります。 この時、秘密鍵を変数化した上でvaultで暗号化する方法が一般的に知られています(Ansible Vaultを利用して秘密情報を暗号化する)。 しかし、vaultパスワードの設定やパスワードファイルの指定が意外とメンドクサイ。 今回はvaultを利用しない方法を紹介します。 構成管理とバージョン管理 秘密鍵を暗号化しない方法を説明する前に、構成管理とバージョン管理について整理しておきます。 Ansibleなど構成管理ツールを利用するメリットのひとつは、サーバの設定を設定ファイルなどで定義し、そのファイルをバージョン管理できることです。 リポジトリでバージョン管理しておけば、変
最近、Jupyterを知りました。 Python/Rubyで学んだのですが、Elixirでもあるか探してみたらありました。(なかったら作ってみようとしてた) 使い方は簡単で、Readmeに書いている通りにするだけです。 Jupyter https://jupyter-notebook.readthedocs.org/en/stable/index.html https://github.com/jupyter IElixir https://github.com/pprzetacznik/IElixir IErlang https://github.com/robbielynch/ierlang そのほか、利用可能なKernelは以下 https://github.com/ipython/ipython/wiki/IPython%20kernels%20for%20other%20lang
はじめに Advent Calendar童貞を捨てに来ました。 前提 以前"Elixir+PhoenixでGCMのAPIを叩いてPush通知を送る簡単なAPIをつくってみた"という記事で、ElixirでAndroidアプリにPush通知するWebAPIをつくったので、その続きとしてiOSアプリにPush通知するWebAPIをつくってみます。 ですので、環境構築などは前回の記事をご覧いただければと思います。 Apns4exインストール 最初張り切って自前で実装しようとした(無謀)のですが、Apns4exというよさげなライブラリがあったので、そちらを利用させていただきました。 ~mix.exsのdepsとapplicationの箇所にApns4exの設定を追加します。 defp deps do [{:phoenix, "~> 1.0.3"}, {:phoenix_ecto, "~> 1.1"}
どうも、セクションナインの 吉田真吾(@yoshidashingo)です。 個人で使ってるAWSアカウントについて、それぞれにログインして管理するのがしんどいので、今は図のようにして集約管理してます。 今後ちょっと変えることはあるかもしれないけど、基本的にはこんな感じでいいかなと思ってますので、以下ちょっとだけ説明。 ユーザーと料金支払いについて AWSアカウント共通 (Prod, Stg, Dev, Sandbox, Handson) Rootユーザー MFA設定して Security Credential は発行しない(あれば全部削除) Prod (=本番AWSアカウント) 本番アカウントにだけひとつ IAMユーザー をつくってある これはすべてのアカウントをまたぐスイッチ元ユーザーです。 SMS MFAを設定してあります。ログインしようとするとSMSが飛んできます。 今日時点だと R
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嘘です。 Rustでインタープリターを書いたている話 こんにちは。VOYAGE GROUPの子会社、fluctで学生アルバイトをしているアメミヤです。 日程調整のスプレッドシートにしれっと記入したら、何も怒られなかったので、本記事はVOYAGE GROUP Advent Calendar 2015の11日目となります。 RustはMozillaが開発している、マルチパラダイムの静的型付け言語で、パターンマッチや強力な型推論、ジェネリクスやそれを柔軟にする型クラスに近いトレイトを持っています。 中でも特徴的なのは、変数の所有権やポインターの貸し出しといった概念で、これによりGCを用いずに静的にメモリ領域の寿命を計算することができます。 詳しくは公式サイトや今年のRust Adevent Calenderへ。 最近は落ち着いてきたものの、依然として変更の激しい言語なので、参考にする時はなるべく
Python その2 Advent Calendar 2015の12日目の記事です. Pythonで趣味プログラミングと言えば野球!(ぇ ...ということで、今年(2015年)に紹介された野球Hack事例を紹介したいと思います. なお、Pythonのコードやすぐ使えるTipsは出てきませんのであしからず. Starting Member Who am I ?(お前だれよ) 野球Hack!とは? 野球Hack!事例紹介(2015) これから野球Hack!(または趣味プログラミング)をしようかな?という方へ 参考文献など 宣伝&次の方 Who am I ?(お前だれよ) @shinyorke ※「しんよーく」と読みます*1 Pythonで野球の人. 生活をするため八重洲の会社でWebエンジニアをやっています. 40になるまでに野球の仕事をするのが目標(4年後). PyCon JP 2014,2
この記事はKMC Advent Calendar 2015 - Adventar12日目の記事です。 宣伝 サークル「京大マイコンクラブ」は、コミックマーケット89で「木曜日 東地区 "モ" 42b」に配置されました! コミケWebカタログにてサークル情報公開中です https://t.co/BtKSerlV6R #C89WebCatalog— 京大マイコンクラブ (@KMC_JP) 2015年10月30日 部誌、自作ゲーム、そして今回の本題であるコンパイラのソースコードを置く予定です。 3日目(12月31日)東地区 "モ" 42bです!よろしくお願いします!!*1 本題 今度のコミックマーケットは89回目です。コミックマーケット89は通称C89と呼ばれています。 C89といえばC言語の最初の標準規格ANSI-C:1989(通称C89, ANSI C89など)ですね! こうなったらやること
カーネルの展開 カーネルの起動処理( Kernel booting process )シリーズの第5弾です。 前回 は、64ビットモードへの移行を見てきましたが、今回はその続きを説明していきたいと思います。カーネル展開の前準備と再配置、実際のカーネル展開処理のコードにジャンプする前の、最後のステップを見ていきます。それでは、カーネルコードの世界に再び飛び込んでいきましょう。 カーネル展開の前準備 前回は64ビットのエントリポイント startup_64 にジャンプする直前まででした。これは arch/x86/boot/compressed/head_64.S のソースコードファイルの中にあります。すでに startup_32 での startup_64 へのジャンプは見てきましたね。 pushl $__KERNEL_CS leal startup_64(%ebp), %eax ... ..
[概要] 最近のkaggle のコンペのwinning solution で、stacked generalization がよく使われています。これの元になった論文は、1992 年のWolpert さんによるものです。 triskelion さんのブログKaggle Ensembling Guide | MLWave の中でもこの手法についての説明があります。 様々な学習器を上手く組み合わせて、より精度の良いモデルを作ろうというのが基本的な考え方です。具体的には次の図のような感じです。 level 0 は、元となるデータです。またこの場合における各学習器はgeneralizer と呼ばれています。level 0 のデータにgeneralizer を適用して生成されたデータがlevel 1 のデータとなります。 その後も、同様に名づけられています。 [過去のコンペ] まずは、多層パーセプト
概要 Ansible + Packer で AMI を作ります。 Packer を使うと簡単に AMI を作ることができ、Ansible は簡単にサーバーの構成を作ることができます。 これを組み合わせると EC2 インスタンスの運用を自動化する第一歩を踏み出せます。 Ansible と Packer をインストールした EC2 インスタンスを作って、そこで実行し AMI を作成します。 IAM ロールの作成 EC2 インスタンスに結びつける IAM ロールを作成します。 EC2 インスタンスに結びつけると access_key_id, secret_access_key を指定しなくても AWS の各サービスを操作することができます。 AWS コンソール > サービス「IAM」 > 左メニュー「ロール」 > 「新しいロールの作成」ボタンをクリックします。 ロール名の設定で適切な「ロール名」
これは 人工知能アドベントカレンダー の12日目の記事です。 前回は機械学習の大まかな解説をしました。今回はそのうちの教師なし学習(unsupervised learning)について詳しく見ていきましょう。 教師なし学習とはなにか 教師なし学習は、学習対象のデータはあるが、それが何かという正解(文脈によってはラベル、教師信号ともいう)は与えられていないので、どうにかしてなにかしらの構造や法則を見出すための手法です。 大抵の場合、クラスタリング系のアルゴリズムを扱うことが多いので、ここでもクラスタリングを中心にします。 クラスタリングとはなにか クラスタリング(clustering)は機械学習に限らずによく使われる言葉なので親しみやすいかと思います。 簡単に言えば、与えられたデータに対して、似たような物をまとめる処理です*1。 たとえば、以下の図を見てください。いくつかの図形が書いてありま
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ずっとJava一筋で生きてきた僕が、最近Elixirに興味を持って色々触っています。 そんな中、色々なところで「OTPが強力」「OTPイケてる」みたいに言われていて、OTPってなんなんだろうとちょっと調べてみたんですが、結局わかったようなわからないような気持ちにしかなれませんでした。 ので、僕自身の理解向上と、そして僕みたいな迷える初心者さんたちのために一度ちゃんと調べたうえでまとめてみようと思いました。 まだまだ浅い理解で書いているので誤った記述もあるかもしれませんが、その際はご指摘いただければ幸いです。 また、具体的な活用方法など詳細については詳しい方々に譲るとして、今回はあくまで概略をざっくり書いていきます。 記事執筆にあたり、下記記事とすごいE本、『Programming Elixir』、あと公式サイトなどを参考にさせていただきました。 [翻訳] ElixirにおけるOTPの紹介
全部俺の15日目くらいです。昨年、今年と1冊づつ技術書をだしています。勉強会に行くと、たまに経緯を聞かれるので共有しておきます。 直接的なキッカケ 直接的なきっかけは、編集者からメールでお誘いがあったことです。Rubyのクローラー関係の記事をブログに幾つか書いていて、それを見た編集者が声を掛けてくれたという経緯です。当時はRubyでクローラーに関する情報も少なく、幾つかのワードで検索すると私の記事が常にトップに出るという状態でした。ということで1冊目のRubyによるクローラー開発技法は、著者である私の持ち込み企画ではなく、編集者の企画で書ける人を探していたというのがスタートです。 発売された当時は仕事やプライベートで勉強会やセミナー等で登壇していたことは何度もあったので、それ経由で声を掛けられたと思われることもありますが、実は全く関係なかったのです。また声を掛けられた当時は、完全に匿名でブ
koa.jsの出た当初はexpress.jsのほうが機能が優れていてあんまりやるぞーって気になってなかったのですが、 ネタ探しに調べてたら既にメジャーバージョンも出ているし パッケージも豊富になっていたので そろそろ大丈夫じゃないかなと思ったのでkoa.jsやってみます。 koa.jsとは Node.jsの新しいWebFrameworkです。Node.jsのWebFrameworkといえばexpress.jsが有名ですがその開発メンバーが開発しているフレームワークです。 koaはgeneratorを使うことでコールバックをなくしエラーハンドリングが強化されています。 以下はhello worldです。 'use strict'; const koa = require('koa'); const app = module.exports = koa(); app.use(function
Let’s Encrypt TL;DR Let’s EncryptのベースのプロトコルであるACMEを理解する. まずACMEをベースとしたCAであるboulderをローカルで動かす.次にACMEのGo言語クライアントライブラリであるericchiang/letsencrypt(非公式)を使い実際にboulderと喋りながら証明書発行を行い,コードとともにACMEが具体的にどのようなものなのかを追う. はじめに 証明書というのは面倒なもの,少なくともカジュアルなものではない,というイメージが強い.それは有料であることや自動化しにくいなどといったことに起因している(と思う).そのようなイメージに反して近年登場する最新の技術/プロトコルはTLSを前提にしているものが少なくない(e.g., HTTP2). このような背景の中で登場したのがLet’s Encryptと呼ばれるCAである.Let’s
linux - .bashrcでexportしたPATHが/procにあるプロセスファイルの環境変数(PATH)と一致しないように見える - スタック・オーバーフロー Ubunt 15.04 を使っています。 どういう際に利用するかは措いておくとして、 /proc にある各プロセスIDの名前がついたディレクトリにある、 environ というファイルを、プログラミン... http://ja.stackoverflow.com/q/19984/440 回答の中で答えられている通り、/proc/$$/environ (/proc/self/environ)は、プログラム起動時の環境変数だけが表示される。プロセスが起動中に設定した環境変数は表示されない。 なんとかして取れないかなーと思って以下のスクリプトを書いた。 #!/bin/bash if [ "x$2" == "x" ]; then G
Hspecベストプラクティス Haskell Advent Calendar 2015 の14日目のエントリーです。 イントロ Hspec はHaskellコミュニティにすっかり受け入れられたテスティングフレームワークと言ってよいかと思います。しかし!まだ確たるベストプラクティスは無いと言えるのではないでしょうか! Hspecの元となったRSpecはRubyコミュニティでデファクト・スタンダードとなっており、ベストプラクティスの蓄積があります。これを、Haskellの事情を鑑みつつ適用してみようという記事です。 Hspecのチュートリアル BDDのチュートリアル ソフトウェア・テストのチュートリアル ではないので、その辺りは別の記事を読んでください。 あと、オフィシャルのexampleがあるので、これに先に目を通しておくと話が早いかもしれません。 気になる点、賛同できないプラクティス、改善
(工事中) データ型 移動平均・重み付き移動平均 単純移動平均 重み付き移動平均 スプライン補間 自己相関・相互相関 自己相関 有限複素フーリエ変換・有限フーリエ変換 データ窓 パワースペクトル コヒーレンス・偏コヒーレンス・マルチプルコヒーレンス データ型 リスト a=[1,2,3] アレイ import numpy as np a=np.array([1,2,3]) a*a # 要素毎の掛算 [1,4,9] となる a.dot(a) # 答えは14 行ベクトルと列ベクトルの掛算 マトリクス import numpy as np a=np.matrix([[1,2,3]]) # 行 b=a.transpose() # 列: a の転置 a*b # 行列の掛算 答えは14 a.dot(b) #行列の掛算(別の表現) # c=np.matrix([[1,2
embulk meetup tokyoで話しました! ユースケースが書かれているので是非参考にして下さい。
こんにちは、インフラストラクチャ部の橋本です。 このエントリは GREE Advent Calendar 2015の12日目の記事です。 はじめに グリーではOpenstack Swiftを使いSNSの画像の配信を行っていました。構成は下記のようなもので、WebDAVにWarp(Haskellで書かれていています)、一時的なキャッシュにはFlareを、恒久的な保存にはSwiftを使用しています。このたびSwiftからAWSのS3に切り替えることになりました。その引越にまつわる話です。 SwiftとS3は別もの(当たり前ですが) Swiftを採用される理由としてS3のAPIと互換というものがあります。しかし、それなりの規模で運用するには、バケット(Swiftの用語ではコンテナ)の構成に別々の工夫が必要です。 Swiftはバケットをほぼ無制限に作れます。その一つのバケットのファイルリストはSQ
This document summarizes recent research on applying self-attention mechanisms from Transformers to domains other than language, such as computer vision. It discusses models that use self-attention for images, including ViT, DeiT, and T2T, which apply Transformers to divided image patches. It also covers more general attention modules like the Perceiver that aims to be domain-agnostic. Finally, it
Boosting Hotel Profits: The Power of Enhanced Cancellation Predictions
表題の書籍について、出たとき(2015/5/29)に買って随分放置していたのだが、最近、一通り読んでみたので簡単な感想を書いてみようと思う。 結論からいうと、Scalaについて特に使う予定はないがおおまかにどんな言語か知っておきたいという方にはそこまで悪くない本だが、副題の「関数型プログラミングの設計と理解」について本書で学ぶのはオススメできない。そういう人には、Scala関数型デザイン&プログラミング ―Scalazコントリビューターによる関数型徹底ガイドをオススメしておこう。こっちの本も、ScalaでHaskellスタイルのFPをすることにこだわり過ぎて、Scala Wayからは外れていると感じる部分もあるのだが、少なくとも関数型プログラミングについて丁寧に取り組んでいるとはいえる。 本書を読む前に気になっていたのは、技術的な点での瑕疵がどの程度あるかということだったが、この点に関して
はじめに この記事は C# 初心者向け TIPS のまとめです。 僕はもともと C++er でしたが、ツール制作や Unity で C# を触るようになりました。 その際に調べたことなどを簡単にまとめたいと思います。 また、この記事は、C# ADVENT CALENDER 2015 の 15日目のものです。 1. event を上手く使おう C# は event や delegete が存在しオブザーバーパターンのようなことが非常にしやすい言語です。 ですが、event は使いづらい部分もあります。 例えば event の登録のみ行い解除をしない場合メモリリークが発生することです。 event に登録してあると参照が残ってしまっており消したとおもったら消えていないという状況になることがあります。 結構気づきづらいことなので、意識して使う必要があります。 イベントの購読とその解除はメモリリー
There comes a time in the learning path for most programmers when they discover a function called map. Up until discovering the map function, you might use a for loop whenever you needed your machine to perform some action many times. In the common case, that action would be transforming some data. Imperative For example, a salesperson on your team hands you a big list of email addresses. Not a gr
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2020年1月28日更新 独学でプログラミングを勉強してエンジニアになれるか、挫折するかを分けるものは何でしょう?それは「効率の良い勉強方法を知っているか」と「やってはいけないことを知っているか」という2点です。 この記事では、プログラミングの挫折する可能性を限りなく低くし、エンジニアになれる方法を現役エンジニア目線でお伝えします。 その勉強方法だと絶対挫折しちゃうよ...ということがよくあります。どうして成功したのかということはメソッド化することは難しいですが、どうして失敗したのかということはケーススタディから学ぶことができて、それを避けることができます。 早く勉強したい!という焦る気持ちを落ち着かせて、独学を始める前にこの記事で「やってはいけない勉強方法」と「効率のいい勉強方法」を頭に入れておきましょう。 確実に挫折する勉強の仕方 本から勉強を始めてしまう チュートリアルから始めてしま
初めてこのブログに投稿します、PlNOKlOです! 皆さんよろしくお願いします。 このエントリーは、Elasticsearch Advent Calendar 2015の15日目です。 さて、 今日紹介したいのは、elasticの新プロダクト「Beats」シリーズです。 社内で @cero_t さんが「みんなでBeatsのWebinarを見る夕食会」なるイベントを 突発的に企画したので、よく分からないながらも参加してきたのですが、、、 震えました モニタリングツールとしてかなりよくできている感じで、 @cero_t さんが騒ぐ理由も分かる気がしました。 特にPacketbeatは想像以上にヤバかったですね。 皆さん、こいつは注目です! ということで、そんなBeatsシリーズのうち、 TopbeatとPacketbeatの2つについて、私の震えポイントを紹介します! 1. Beatsとは?
この記事は、mruby advent calendar 2015の16日目の記事です。 画像やstaticコンテンツ配信系はHTTP/2が有利な状況が幾つかあるので、ついでにHTTP/2を喋る画像変換サーバのプロトタイプをmrubyで作ってみました。ベースはもちろんtrusterdです。なんていったってmrubyのHTTP/2サーバですからね!! 最近また開発を再開しておりまして、昔はh2oやnghttp2のベンチマークに一緒に比較対象として入れてもらったりしていたのですが、しばらく離れているうちに皆さん先へ先へと行ってしまわれたので、また追いつけるようにセッセと勉強しながら実装しだしております。 github.com その他、trusterdについてはこの辺とか、 qiita.com この辺を見ていただくと良いかと思います。 hb.matsumoto-r.jp trusterdのビルド
OpenCV-Python & Scikit-image -「必見『OpenCV-Python Tutorials』2」への追記PythonOpenCV画像認識scikit-imageOpenCV-Python 「OpenCV-Python Tutorials」についてもう少し訳してみましたので、OpenCV-Pythonバインディングとともに役立つライブラリである scikit-imageについても、あわせてリンクをつけてみました。 どちらも、Pythonでnumpyのデータ構造を使うライブラリなので、両者を組み合わせて使うことが可能です。 Scikit-imageが提供するもの Scikit-imageの場合には、OpenCV-Pythonで提供されていない手法を中心に、OpenCV-Pythonと連携を組みやすい形で、提供されています。 Scikit-imageは、OpenCVに含ま
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