はてなブックマーク

先日、ある gem の型情報を gem_rbs_collection に投稿したところ、 ワークフローが以前と変わっていることに気づきました。 今回はこの新ワークフローを紹介します。 gem_rbs_collection とは? gem_rbs_collection は Ruby の型情報を収集しているリポジトリです。 Python の typeshed や TypeScript の DefinitelyTyped に相当します。 RBS では、型情報をいくつかの場所に分けて管理しています。 Ruby の組み込みクラス、標準ライブラリの型情報 rbs gem に収録 gem の型情報 gem 本体に同梱 gem_rbs_collection に収録 個々のアプリケーション内で管理 個々のアプリケーションの型情報 個々のアプリケーション内で管理 gem_rbs_collection は ge

はじまりは口約束 Kaigi on Rails 2023 の懇親会でふらふら歩いていたところ、たまたまスタッフのうなすけさんやふーがさんの会話に混ざることになりました。おふたりとは初対面だったのですが、何の流れか conference-app に型をつけてみよう、という話になりました。 ということで、今回は Kaigi on Rails の conference-app に型をつけてみた話を紹介します。 型をつける前に 型をつけ始める際に conference-app チームと会話をして、現状と目標を確認しました。 現状 すでにモデルに対しての型を作っている rbs_rails による自動抽出された型と手書きの型のハイブリッド CI で型検査 (steep check) を実行している 型検査のレベル (severity-level) は Steep のデフォルト設定を利用している 目標

こんにちは。SI部の r_maeda です。 みなさん、FactoryBot gem はご存知でしょうか？ https://github.com/thoughtbot/factory_bot FactoryBot は、Ruby オブジェクトを生成するための factory を、簡単な DSL で定義できる gem です。 RSpec gem と共に、Ruby (on Rails) で書いたアプリケーションのテストコードを書くために広く利用されている gem の1つではないでしょうか。 この FactoryBot gem ですが、生成できるオブジェクトは ActiveRecord モデルのインスタンスだけではありません。任意のクラスのインスタンスを生成することが可能です。 そんな FactoryBot gem の面白い使い方を発見したので、ご紹介したいと思います。 JSON 文字列を生成する

こんにちは、@tk0miya です。 そろそろ RubyKaigi 2023 の余韻も冷めてきたところなのですが、持って返ってきたお土産タスクはまだまだ山盛りなので、少しずつ調べていこうと思っています。 さて、前回は Ruby の型定義情報を使って irb の入力をリッチにする katakata_irb を紹介しました。 rbs_rails を使うと Rails アプリから型定義が自動抽出できることも学びましたよね。 katakata_irb と rbs_rails の組み合わせだけでも、かなり強力な補完をしてくれますが、これに加えて自分で定義したメソッドに型を定義することで、さらに入力補完をパワーアップすることができます。 今回は、その型を定義する準備として、環境づくりの方法を紹介します。 最新の rbs パッケージをインストールする rbs-3.1.0 で導入された rbs subtr

こんにちは、@tk0miya です。RubyKaigi 2023、楽しかったですね。 今回は RubyKaigi 2023 で最も感銘を受けた gem である、katakata_irb を導入してみたので、レポートしてみたいと思います。 katakata_irb とは? これまでも irb には入力補完機能がありましたが、サジェストされるメソッドが不完全であったり、メソッドチェーンの呼び出しで補完が動かないといった問題がありました。 katakata_irb gem は Ruby の型定義情報を使って irb の補完機能を強化するための gem です。 RubyKaigi 2023 の Power up your REPL life with types – RubyKaigi 2023 というセッションで紹介されました。 katakata_irb gem はその名の通り irb を強化す

複数のGitHubアカウントを保持していいの？GitHubサポートに問い合わせてみた #git#GitHub 2022年 10月 25日 t_oikawa 「社内標準のソースコード管理サービスとしてGitHubを使いたい。」 ある社員の一言がきっかけとなり、社内でGitHubの利用に対する賛否に関するアンケートを実施したところ、賛成の意見が多かったため、GitHubの社内利用開始に向けて準備を開始しました。 しかし、GitHubの利用規約に記載されているある一文の解釈が論点になり、社内利用を開始するまでに結構な時間を費やしてしまいました。 One person or legal entity may maintain no more than one free Account (if you choose to control a machine account as well, that

こんにちは。SI部の r_maeda です。 先日、M1 チップの MacBook Pro を新しく会社から割り当ててもらいました。 これまで Rails アプリの開発には VirtualBox + Vagrant で作成した Linux VM を使うことが多かったのですが、現状 M1 Mac では VirtualBox を使うことができません。 これを機に、と Docker Compose を使って開発環境の仮想化を進めています。 そんな中で、具体的な設定の例や解説があまり出てこなかった、Docker Network に関する記事を書きました。 M1 Mac 以外でも利用できるものとなっていますので、ぜひ最後まで読んでいってください。 背景 今参画しているプロジェクトでは、1つの Web アプリケーションを構成する複数のサブシステムを取り扱っており、それぞれのサブシステムを個別の Git

先日 (2/2)、redis gem のバージョン 4.6.0 がリリースされました。 このバージョン 4.6.0 では、いくつかの API が deprecated 扱いになりました。 https://github.com/redis/redis-rb/blob/v4.6.0/CHANGELOG.md#460 我々の Rails アプリケーションのうち、いくつかは Redis.current を使うようになっていたため、この廃止の影響を受けました。この記事では、Redis.current の廃止の経緯と我々の対応策についてご紹介します。 Redis.current ってなんだっけ? これまで、我々のチームでは Rails アプリで利用する redis のコネクションを config/initializers/redis.rb で以下のように設定していました。 この設定をしておくと、Rai

タイムインターメディアは、世界最大の合体ナンプレ問題制作や、あらゆる業務で発生する複雑な組み合わせ問題を最適化する最適化AIプラットフォーム TENKEIのサービスなど、パズル自動生成の研究によって培った技術を用いて、幅広い分野に貢献してまいりました。 そんな技術により興味を持っていただきたいとの想いから、 問題を解くプログラムの作成ではなく、さらにその先の「問題を作る(作問)プログラム」を公開します。 公開されるソースコードは、数多くのパズル問題を世に生み出し、世界記録の達成を果たした藤原 博文によって作られたものです。 パズル作家が多くの時間を費やすような難解で複雑な問題も、もちろん作成可能です。 本ソースコードと一般的なPCで、短時間で良質な問題を自動生成します。 また、世の中にある様々な最適化問題にも応用が可能な「進化計算」というAIアルゴリズムを用いた作成を行うため、今回のプログ

CTOの小宮です。 先月開催された PyCon JP 2020で「How Sphinx generates document from Python code」というテーマで発表してきました。 トークの内容はちょっと濃い目で、Sphinx の autodoc をテーマに Python コードの動的および静的なコード解析方法を解説するいうものでした。 普段から Python のコードを書いている方でも、この手のコード解析をする機会は少ないと思います。 自分も Sphinx のメンテナンスをするまでは inspect や ast 、tokenizeといったモジュールには触れる機会が殆どありませんでした。 しかし、開発の中で普段つかっている flake8 や black、mypy などの開発補助ツールはこうしたコード解析手法を組み合わせて実装されています。 普段の開発に役に立つわけではありません

IoTを色々いじっていると、電気が思った通りに変化しているか、電圧の波形を見たいことがある。つまり、可視化。 ということで、Arduinoで何とか測定装置、要するにオシロスコープはできないだろうか、できそうではないか、一定時間間隔で電圧を測定して記録さえできれば、あとは表示するだけだ。 といっても、オシロスコープを自分で考えるのはとても面倒である。 折角のインターネット時代なので、ちょっとインターネットで検索してみたら、こんなサイトが見つかった。 Arduino簡易オシロスコープ｜国立大学法人 九州工業大学情報工学部【飯塚キャンパス】で作り方が公開されているのだった。 ソフトウエアもダウロードできるようになっていて、これはもう作るしかない。 Arduino１台と、簡単な回路を作ることと、パソコン側にProcessingという最近流行りのプログラミング言語をインストールしてオシロスコープの画

Raspberry Piには、MIDIの音源チップが載っているようだ。 そして、多くの人は、Sonic Pi というRaspberry Pi にプレインストールされているソフトで遊ぶのが普通かもしれない。 しかし、ここでは別の方法でMIDIを操ってみよう。 せっかく Wolfram/Mathematica について書いてきたので、WolframでMIDIを操ってみよう。 音は、HDMIのディスプレイからでも、ラズパイのイアホンジャックからでも音は出せる。 どこから出すかの切り替えは、公式マニュアル（訳）のオーディオ設定を見て欲しい。 さて、Wolframで「ド」の音を出してみよう。実際には、”C”と書く。 Sound[SoundNote["C"]] すると、次のようなものが現れ、左下の三角マーク(Play)を押すと音が出る。 右下に”1s”とあるが、これは１秒という意味である。 次に、”ド

Raspberry Pi の性能がとても高いのが分かったので、普通のパソコンの代りができないかと思って、対応可能な言語やIDEを調べてみた。 とりあえずRaspberri Pi を起動して、メニューのProgrammingを開くと、いっぱい出てきた。 まあ、Pythonを使うのが一般には多いようだが、JavaやScrachも標準で対応している。 Node-REDというのは、マウスの操作だけで色々なことが出来るプログラム開発環境と言っていいのかな。 まだ使ったことがないので、以下省略。 Sense HAT Emulatorは、その名前の通り、Raspberry Pi 用のアドオンボードの１つで、結構値段が高い。つまり、本体より高いのだ。そのためだろうが、買わなくても同様の動きがエミュレートできるエミュレータが標準で装備されているのだ。たぶん、このエミュレータでしっかり遊ぶと、いつまでもエミュ

どうも。AZUREソリューション部の土田です。 現在パブリックプレビュー中のAzure Blockchain Workbenchをテスト運用する上で、調査・研究した内容を随時公開していきます。 今回は、テスト環境を運用するのに必要な料金について共有します。 予算感の参考になれば幸いです。 34000円/月（初期構成) 2018年10月現在、Workbenchを新規作成すると、以下のリソースが生成されます（公式ドキュメントより） 1 App Service Plan (Standard) 1 Application Insights 1 Event Grid Topic 2 Azure Key Vaults 1 Service Bus Namespace 2 SQL Databases (Standard S0) 2 Azure Storage accounts (Standard LRS)

文字列が格納されている変数 str から、末尾の連続する改行文字を削除しようとして次のようなコードを書いた（言語：Ruby）。 本コードには問題がある。 問題点を指摘せよ。改善案を提案せよ。 とだけ書いて、答えられる人はどのくらいいるだろうか。これは別に筆記試験というわけではない。手元に Ruby 実行環境があるなら様々な入力で試してみて欲しい。もちろん Web を検索してみても良い。 一見なんの変哲もない一行のコードだが、これはシステムをダウンさせかねない大きな問題を抱えている。読み進める前に、今、コードレビューやテストをしている段階だと考えて、ぜひそれを指摘してみてほしい。 問題点 問題点は次の通りだ。 本コードには致命的なパフォーマンス劣化を引き起こす入力が存在する。 例： 手元に Ruby の実行環境があるなら試してみてほしい。応答が返ってこないことが確認できるはずだ。もしこの s

Programming for the Puzzled (MIT OpenCourseWare) 2018年 07月 23日 fuji 日本でも、大学の講義がビデオで公開されるようになったとはいうものの、通常行われている講義がそのまま公開されるのではなく、かなり短い特別な講義だけが公開される感じで、とても世界と比較てきるようなオープン性は見られない。

前回、『DNAの９８％は謎』で、DNAで遺伝に関係している、つまりタンパク質の生成に関係しているデータは、たった２％程度で、残りの98％は、謎であるという本を紹介した。

まず、以下の文字を見てみよう。 通常はありえない場合がいっぱいである。 これを見ると、どうやらあらゆる文字に濁点( ゛ )と半濁点( ゜ )を付けることができるようだ。 どうやったらこんな文字（？）を表示できるかを説明する前に、なぜこういうことを調べることになったかの経緯を説明しよう。 ちょっと自然言語処理の練習をするのに、サンプルデータがいろいろあった方が良いので、このところ流行のWebスクレイピングでサンプル集めをした。 そして、集めた文章を、PythonのGUIであるTkinterのTextウィジェットに表示してみたら、こんな状況になってしまった。 ブラウザ上やエディタ上では(a)のように見えていたのが、TkinterのTextウィジェット上では(b)の表示になってしまった。 半濁点が１つの文字として、１文字分の文字幅を確保して表示されてしまった。 つまり、「パ」が１文字ではなく、「

今では多くのソフトがUTF-8を標準として採用し、たとえ英語圏で開発されたソフトでも日本語処理に困らないことが多い。 しかし、それは、３バイトの漢字までで、４バイトになってしまう「土の異体字 」は扱えないことに出くわすことが多い。 最近、世のブームに引きずられてという訳ではないのだが、AI、言語処理系の何かをするとき、Pythonはツールが揃っているので使うことが多い。 Python自体は、４バイトの漢字も扱えるのだが、Pythonに非常にたくさんあるパッケージの中には扱えないものもある。 Pythonで文字処理をしていたのだが、GUIを用意しないと不便だなと思い、PythonのGUIツールキットのTkinterを使って簡単なGUIを作りつつあるところだ。 それで、用意してあるテキストファイルを処理しようとしたら、「土屋（異体字）」さんの情報を処理しようとしたところで止まってしまった。

自然言語処理をやろうとすると、日本語の場合全ての文字がベタッとくっついているため意味のある最小単位の形態素（単語）に区切ってから処理する必要がある。 そのために、最初に日本語文字列の形態素解析を行う。 ChaSen, KAKASI, MeCab などがあるが、今はMeCabを使うことが多いのではと思う。 とりあえずフリーで使え、よく利用されているMeCabを紹介しようと思う。 インストールついては、環境によって違うので、MeCab公式サイトを参考にして欲しい。 ということで、さっそく使ってみよう。 実行例はUbuntu上である。 $ mecab 吾輩は人工知能である。 吾輩 名詞,代名詞,一般,*,*,*,吾輩,ワガハイ,ワガハイ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 人工 名詞,一般,*,*,*,*,人工,ジンコウ,ジンコー 知能 名詞,一般,*,*,*,*,知能,チノウ,チノー

Haskell は純粋であるだとか、参照透過性を満たしているだとかよく話題になる。参照透過性を満たしているということは、同じ関数に同じ引数を渡せば、いつ、誰が簡約しても結果が変わらないということを意味している。いつ簡約しても結果が変わらないということは、並列に簡約しても良いわけだし、逆順に簡約してもいいわけだし、コンパイル時に簡約したっていいわけだ。じゃあ、以下のコードが、常に HELLOWORLD を出力し、 WORLDHELLO となることはない理由は何なのか？ putStr "WORLD" は putStr "HELLO" よりも先に簡約したって良いのでは？ 実際のところ、「IO モナドってのは特別なんだ」とかそういう理解であっても、とりあえずモノを作るにはそんなに困らない。だいたいそう動くし、そういうもんだと思っていれば十分である。 でも、どういう仕組みなのかやっぱり気になるよね？

改行は Windows上ではCR LF(０Ｄ,０Ａ)であり、Unix/LinuxなどではLF(０Ａ)となっており、改行が異なった実装になっている。 ＣＲ は carriage return, LFはline feed (または NL new line)のことである。 そして、この改行コードの違いが、色々な問題を引き起こす。 よくある例は、Ｕｎｉｘのサーバで作られたテキストデータファイルを受け取って、Ｗｉｎｄｏｗsのアプリに読みこもうとすると読み込んでくれない。 テキストを見る限り、正しいはずなのだが。。。。。。と悩んだりすることが多々ある。 こういうとき、テキストの１６進数ダンプを利用しないといけない。 Windows上では、こういう基本的なことが次第にやりにくくなっているので、説明はUnix/Ubuntu の場合について行う。 テキストエディタで簡単なテキストファイルをつくり、ダンプして

少し前までは Haskell はインストールが非常に手間がかかる上に、ライブラリ類のバージョン整合性をとるのが非常に困難なのが大きな欠点だったのだが、 Stack なるビルドツールが現れてからはその点が一気に解消されて大変便利になった。コンパイル時に様々な問題を一気に洗い出してくれる Haskell は、書いている自分でも驚くほど正しく動くし、変更にも強い。言語の選択はもちろん適材適所なので一概には言えないが、堅牢なプログラムを素早く書くという観点ではお勧めできる言語だ。 しかし一方で、Haskell で書かれたプログラムにはパフォーマンスバグ（時間、空間、あるいはその両方）が含まれていることも多い。ビルドさえできればたいてい「正しく動く」が、意図したパフォーマンスが得られなかったり、余計なメモリを消費し続けたりといったことでは片手落ちである。 今回は、そんななかでも並列プログラミングを行

プログラミングに数学はどのくらい必要か と言うのをちょっと前に書いた。 今回は、その物理版を書こうと思う。 しかし、物理と数学ではプログラミングとの関係はあまりにも違う。 プログラミングで数学能力はとても重要で、数学的能力の方が大切になることさえある。 それに比較すると、物理は知らなくても、ほとんどの場合は困らない。 最近は物理エンジンというものも普及していて、物体の運動などは適当に計算してくれるので、計算結果の利用のしかたを知っているだけで困らないことが多い。 ・・・なんてことを書くと、物理など勉強しないでも大丈夫ということになるし、実際に物理など高校までで終っているというプログラマも多いだろう。 となると、書くことがなくなるのだが、実際にコンピュータを使って物体を動かす、制御するなどの場合は、物理の原則を知らないダメである。 物理をうまく利用すれば、ちいさなモータでちゃんと動かせたりす

Ubuntuを使ったり、Windowsを使ったり、あるいは同時に使いたくなることがある。 それも離れた場所にある異なるＯＳのマシンを使いたくなる、あるいは操作しなければいけないことがある。 Ｗｉｎｄｏｗｓの場合、リモートデスクトップがあり、使う人は使っていると思う。 これを使えば、オフィスのマシンを外出先や家から操作することができるし、その逆もできる。 ということで、こんなことをしてみた。 全体の背景、左のアイコンはUbuntuである。その中に、リモートのWindowsマシンの画面を１つのウィンドウの中に表示して、その中でWindows上で動く K-Shogi という将棋ソフトを動かしてみた。 まあ、たったこれだけであるが、マウスやキーボードによる入力も不自由なくできるので、遊びでも仕事でも何でもできる。 Windows上でのリモートデスクトップについては、いまさら紹介するまでもないと思う

プログラミングするのに数学の知識はあるに越したことはない。 でも、どのくらいあったら良いかの判断は難しい。 プログラミング言語の知識や、用意されているツール・ライブラリ等を使って、まあ少し勉強すれば出来ることをやるだけだったら、高等学校の数学すら不要と思う。 しかし、それでは、理屈は理解しないままプログラムをしているプログラマ程度で終ってしまう。 特に、AIに関するプログラムを書こうと思ってディープラーニングの本を開いたとたん、訳のわからないことだらけになる筈だ。 まず、理工系大学や高専で普通に教わる数学の共通部分程度の話にはついていけないと、非常に困る。 ということで、大学生向けに数学全般を扱ったシリーズ本を紹介しよう。 この分野、昔からピンからキリまで色々出ているのだが、あまりにも本格的になると大変だ。 数学専攻ならともかく、そうでない数学を道具として使いたい立場だと、やや軽めで、広く