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diff-match-patch便利ですよね? これで行単位のdiffを出そうと思ったんですが、APIのリストとにらめっこしてもわからなかったのですが、検索したら大本のGoogle謹製の方のWikiにあったので、実装のメモです。 import "github.com/sergi/go-diff/diffmatchpatch" func lineDiff(src1, src2 string) []diffmatchpatch.Diff { dmp := diffmatchpatch.New() a, b, c := dmp.DiffLinesToChars(src1, src2) diffs := dmp.DiffMain(a, b, false) result := dmp.DiffCharsToLines(diffs, c) fmt.Println(result) return resu
MQTT-Bench : Benchmark tool for MQTT Broker MQTTクライアントライブラリである、Pahoには、Goのライブラリがあるため、それを利用して、Go言語ベースで、MQTT Brokerに対するベンチマークツールを作ってみました。 MQTT-Bench https://github.com/takanorig/mqtt-bench 概要 Publish/Subscribeのそれぞれの処理に対して、並列でアクセスして、スループットを測定します。 MQTT3.1.1に対応しています。 Go言語自体の勉強も兼ねて作ってみたものなので、今後も改善していこうと思いますが、ひとまず動作するところまでできたので、公開してみました。 CIなどを利用したビルドなども、継続して実施していく予定です。 インストール go get を利用して、GitHubからダウンロードした
Readable & WritableTypora gives you a seamless experience as both a reader and a writer. It removes the preview window, mode switcher, syntax symbols of markdown source code, and all other unnecessary distractions. Instead, it provides a real live preview feature to help you concentrate on the content itself. Distractions Free Seamless Live Preview What You See Is What You Mean
一応の基本機能がととのったので、できたてほやほやではありますが、Python製の形態素解析器 Janome を公開しました。 http://mocobeta.github.io/janome/ インストール方法や使い方は上記ページを見てください。 ソースコードはGithubにおいています: https://github.com/mocobeta/janome 【公開にいたった背景など】 日本語テキストを分析したりテキストマイニングする場合、まずは形態素解析から始めると思います。 Python の場合、そのためには MeCab をインストールして、mecab-ipadic をインストールして、mecab-python をインストールする、という手順を踏むことが多いと思うのですが、環境依存のところでハマって面倒な思いをしたり、サーバ構築の手間がかかったり、しますよね。なので、Pythonモジュ
沖縄に行ったら必ず食べたい名物グルメが満載!琉球王朝ゆかりの料理からアメリカンビレッジの洋食まで、沖縄の多彩なグルメは魅力的です。特に人気なのが、ジューシーなステーキ!旅行の思い出を彩るおいしい一皿を取り上げた、沖縄グルメ巡り旅はここからスタートしましょう! 情報は記事掲載時点のものです。施設によって営業時間の変更や休業などの可能性があります。おでかけの際には公式HP等で事前にご確認ください。また、当サイトではアフィリエイトプログラムを利用しており、ご紹介するお出かけスポットや商品に、アフィリエイトリンクを設置している場合があります。RETRIPでは引き続き、行き先探しに役立つおでかけ情報を提供していきます。
概要 Plotinumというライブラリを使うことでGo言語でグラフを描画することが出来るらしい。 このライブラリを使ってグラフを描いて保存するプログラムを書いてみる。 インストール 以下のコマンドを叩くだけ。非常に簡単。 go get code.google.com/p/plotinum/... サンプルプログラム ここに公式のサンプルがいくつか用意されている。 勉強がてら、本記事ではこれにならって、以下の関数のグラフを生成してみる。 ここでwはN(1, 0.05) (平均1で分散0.05)の正規乱数である。 package main import ( "code.google.com/p/plotinum/plot" "code.google.com/p/plotinum/plotter" "image/color" "math/rand" "math" ) // Generate Ga
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
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