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こんにちは、JavaScriptエンジニアの渡邉です! 最近はblueエンジニアブログをもうちょっと活発化してやろうと息巻いております! そんなわけで今回はJavaScriptを書いてるときに、「この実装のやり方が何パターンも思いつくんだけどどれが一番処理速いのかな…」とかなったときに処理速度を測る方法です! 知ってる方的には「何をいまさら…」な内容かもしれませんがとっても便利なので知らない方は覚えましょう! 目次 やり方 実際にやってみる 比較しないと意味がないのでやってみよう まとめ では始めましょう。 やり方 やり方としては、 console.time() と console.timeEnd() を使います! 計測したい処理の手前で console.time(“hoge”) でタイマーをセットしてカウントを始めます。そして console.timeEnd(“hoge”) でカウン
そして[data]ってとこにBase64で変換した画像データを記述します。 Base64のお話 Base64とは Wikipedia さんによると、 Base64は、データを64種類の印字可能な英数字のみを用いて、それ以外の文字を扱うことの出来ない通信環境にてマルチバイト文字やバイナリデータを扱うためのエンコード方式である。MIMEによって規定されていて、7ビットのデータしか扱うことの出来ない電子メールにて広く利用されている。具体的には、A–Z, a–z, 0–9 までの62文字と、記号2つ (+, /)、さらにパディング(余った部分を詰める)のための記号として = が用いられる。この変換によって、データ量は4/3(約133%)になる[1]。また、MIMEの基準では76文字ごとに改行コードが入るため、この分の2バイトを計算に入れるとデータ量は約137%となる[2]。 つまりどういうことかと
エンジニアの渋江です。 今回はLaravelからElasticSearchを使って全文検索してみたいと思います。 Elasticsearchとは? ここ数年で人気上昇中のオープンソース全文検索エンジンです。 RESTful APIを利用してElasticsearchを操作することができます。 パラメータはjson形式で送るため外部システムとの親和性も高いです。 blueでは社内システムの検索バックエンドとしてElasticsearchを利用しています。 環境構築 Elasticsearchのインストール では早速Elasticsearchを使ってみましょう。 今回はMacに環境を構築していきます。 さくっとhomebrewからインストールしましょう。
こんにちは、エンジニアの渋江です。 前々からGitHubで気になってStarしてた割に中々触る機会がなかったので機械学習の勉強用として触ってみました。 PredictionIOとは Spark上で動作するScala製のオープンソース機械学習フレームワークです。 以下のようなアプリケーションを作ることができます。 ・アイテムのレコメンド(例えば、映画、製品、食品) ・ユーザーの行動を予測 ・アイテムの類似性を識別 ・アイテムのランキング 公式リポジトリ:https://github.com/PredictionIO/PredictionIO/ 今回はレコメンデーションができる様になるまで公式ドキュメント(英語)を見ながら進めていきます。 前提としてMac上での操作になります。 PredictionIOのインストール 対話式でインストールしていきます。 $ bash -c "$(
gulpでnodemonとbrowser-syncを使ってサーバーの再起動からのブラウザ更新(ライブリロード)をする Written by 渡邉 比呂樹, 5月 13th, 2015 はじめまして、JavaScriptエンジニアの渡邉です! 僕はこのエンジニアブログでひたすらJavaScriptの話だけを書いていこうかと思っていますのでよろしくお願いします。 フロントエンドで開発をしているともはやgulpやgruntを使ってライブリロードをするっていうのは当たり前になっているのではないでしょうか。 そして最近ではlivereloadではなくbrowser-syncを使ってブラウザの同期をしてるって人もたくさんいるかと思います。 もはや「テキストエディタで編集→保存→ブラウザの更新」なんて流れを手動でやるなんて億劫で仕方ないはず。ええ、僕はそうですとも。 そんな僕たちがNodeを使った
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