Golangができること、むしろ「得意」と言われるものはすでにたくさんあります。 クロスコンパイルが得意だし依存が少ないバイナリができるから、いろんな環境で使えるコマンドラインツールを書くにはGoがいいよ パフォーマンスが高いし文字列処理もやりやすいので、高速なAPIサーバが得意。gRPCでもHTTP/2でも Webアプリケーション・フレームワークも増えてきていてウェブサービス作れるよ ビルドシステムとパッケージマネージャ内蔵なので、gitから簡単にパッケージをダウンロードしてきたり、◯makeコマンドとか◯runtとか◯owerで消耗しなくて済む gopher.jsでJavaScriptにもなる 逆に今まであまり良い解がなくて、「Goにはちょっと不向きだね」と言われ続けていたのがGUIです。鳴り物入りで出てきたGXUIが開発が止まってしまい、それと同じぐらいにshinyというものが開発が

GREE Advent Calendar 2015 の23日目担当の上竹です。普段はアプライアンスLB やネットワークの構築/運用をしております。 概要 バックボーンネットワークを設計運用していると、実際どのようなトラフィックがどのくらい流れているか中身を知りたい(見たい)ことがよくあります。 どのISP からどの回線へどのくらい流入があるのかだったり、どんなAS からどのくらいアクセスがきているか、これら様々な情報を正しく把握することは、Transit 回線やIX 回線をコントロールし今後のネットワーク戦略を考えるうえで非常に有益です。 また、昨今我々を悩ましているDDoS 対策の第一歩として、今流れているトラフィックをまず"知る"ということが必要だと思います。 そこで、今回ネットワークの見える化を、「NetFlow」、「Fluentd + ElasticSearch + Kibana」

今年で東大駒場の非常勤講師を辞め、1年間実施した英日翻訳ウィキペディアン養成セミナーは来年から本務校の武蔵大学に移すことになったのですが、この辞職とクラス移動の経緯について皆さん興味があるらしいので、学生に迷惑がかかるなどの差し支えが無い範囲で簡単に説明しようと思います。めちゃめちゃ長いので、イントロのあと3つの節に分かれています。 ・イントロ まず、私は2013年に留学を終えて日本に帰ってきてからずっと東大駒場で英語の非常勤をしており、最初の二年は英語一列、今年は実験的な科目としてウィキペディアン養成セミナーをやっていました。学部から博士の一年まで東大駒場に所属していたので、英語一列には院生の時からTAとして関わっていました。去年からは武蔵大学に専任講師として就職したので非常勤先は辞めても良かったのですが、図書館とデータベースが使えること(これは研究者にとっては大変大事で、給料なんかより

まさかの一週間内に自分の主催する勉強会が3回重なるデスロードを走ってきたchezouです。*1 前回からだいぶ感覚があきましたが、MLCTを @yamakatu さんの火付けのもと開催しました。*2 mlct.connpass.com テーマは @tokoroten さん発案のDevOpsをもじった"DevData"というテーマでしたが、奇しくもデータ分析チームの立ち上げ方とどうやってビジネスにコミットしていくか、という話になりました。 まとめはこちら togetter.com chezou オープニングトーク Why I started Machine Learning Casual Talks? #MLCT from Michiaki Ariga www.slideshare.net @shakezo_ さん「プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方」 プロ

Hello, world! @cero_t です！ このエントリーはElasitcsearch Advent Calendarの20日目になります。 先日、Elastic{ON} Tour 2015 Tokyoが行われました。 世界各地で行われたイベントの中で最後となる東京では、無料イベントにも関わらず、 セッションは充実しているし、資料が印刷されて、しかも翻訳までされているし、 ランチに人形町今半のお弁当が配られるし 帰るときにもらったノベルティグッズが、なんとElasticロゴ入りモバイルバッテリーだったり、 とんでもないホスピタリティあふれるイベントでした。 Acroquestもelastic社のパートナーとして提携して、今回もデモスポンサーとして参加しましたが それ以外にも何かイベントの盛り上げをお手伝いができないかなと思い、リアルタイムブログに挑戦してみました。 当日のブログ一覧

Go 言語には例外機構が備わっておらず、関数や手続きのエラー的な状況を表すには、返り値を多値にして本来興味ある結果とともに error インターフェイスを返す、というのが一般的です。例をあげるまでもないですが、ファイルを開くという（失敗する可能性のある）処理を行うならこういう感じ: f, err := os.Open(filename) if err != nil { // handle err } 何ごとも明に書き下すことを求める Go らしい仕様ですね。文句ある人も多そうですが、呼び出し側が異常系を意識せざるを得なくなるので、よい効果も大きいと思います。 先の例のように、エラーを発生させるような処理を呼び出したあとは err をチェックする、というのは最初に学ぶイディオムと言ってもよいくらいよく書くことになるコードですが、ほんとうに何度も書くことになるのでこれは面倒。 go-iferr

はじめに とりあえずやってみたという内容です．heroku 使うのも初めてなので，用語とか理解とかが違うところもあるかもしれませんが，作業ログがなにかの役に立てば幸いです．ツッコミあればお願いします！ 前準備 heroku のアカウントをつくっておく必要があります．なんかずいぶん昔にアカウントだけ作ってあったので，ここの手順は思い出せませんでした． (herokuのトップページ)https://signup.heroku.com/identityから特に詰まるところなく登録できたと思います． heroku の初期設定 heroku が Toolbelt というユーティリティを用意してくれています．アカウントを作ったら，これを手元にインストールしましょう． インストールできたらコンソールで下記を実行してログインできるか確かめましょう． $ heroku login Enter your He

Go’s approach to normalization As mentioned in the strings blog post, Go does not guarantee that characters in a string are normalized. However, the go.text packages can compensate. For example, the collate package, which can sort strings in a language-specific way, works correctly even with unnormalized strings. The packages in go.text do not always require normalized input, but in general normal

今日は楽しみにしてた「Elastic{ON} Tour 2015 in Tokyo」に参加してきた！ 刺激的な1日だった．キーノートはとにかく圧巻だったし，カスタマー事例は Elasticsearch を筆頭に ELK スタックの可能性が業種を選ばずここまで広がっているんだなというのを知ることができた．参加者全員が Elastic 製品を愛してる雰囲気が出てて素晴らしいコミュニティだなと感じた． リアルタイムブログも出てたし，明日以降も多くレポートが出そうだけど，個人的なメモを簡単に残しておこうと思う．さらに今日知った Beats シリーズの Topbeat を試してみたので，その話も書く． キーノート Elastic 社 CEO の Shay Banon や Kibana Creator の Rashid Khan が Elastic 製品の事例やロードマップを語っていた．とにかく圧巻の

皆様こんにちはつぼ． 今回ハッカソンに参加することで初めてbotを作ってきたつぼ．これが，まるで，子どもが生まれたみたいで不思議な気持ちなのであった．そのうち自分一人でもbotを作って育てたい．参加してやったこと・学んだこと，botの紹介，感想を書く(カチカチ)． twitterのチャットbotを作った 私たちのが作ったbotはこのポテトちゃん(イモ) twitter.com ちなみに一定量会話をすると，いろいろなポイントがたまって画像がver2, ver3に変化し，それに合わせて語尾や性格も替えているのでver2, ve3に進化するのが楽しみだったりする． ちなみにキャラは10個用意されていて，チーム毎に選択した． 私たちのチームは，つぼ→カスタネット→カスタネットがついたお姉さん 0段階目：つぼ(全チーム共通) 1段階目：カスタネット(謎) 2段階目：カスタネットがついたお姉さん二人(

はじめに この記事は Go Advent Calendar 2015 14日の記事です． 正規表現の必須要素の抽出についてお話ししたいと思います．古典的な話題ですし，鋭い方は golang と別に関係ないんじゃないの？と思われるかもしれませんが，最後に Russ Cox 氏の素晴らしい記事， Regular Expression Matching with a Trigram Index にもふれたいと思いますので，最後までおつきあいください．これは，Google Code Search で使われた正規表現のマッチングに関する記事になってます． この記事が，Russ Cox 氏の記事へのイントロになれば幸いです． それ，正規表現である必要ありますか？ 正規表現は文字列マッチに比べるとどうしても遅いです．しかし，正規表現によっては文字列マッチに落とし込んでから検索できる場合もあります． 極端

このエントリはGo その2 Advent Calendar 2015 - Qiitaの8日目です。 7日目のS_Shiomtoriさんの記事もコマンドラインツールの話でした。 % go get github.com/otiai10/amesh/amesh % amesh -g 思ったことや詰まったこと書きます Goでコマンドラインツールをつくりはじめるとき なんでわざわざGoでコマンドラインツールつくるか コンパイルが非常に早いので、ほぼスクリプト言語のようにソースファイルをWrite&Runして開発することができるから クロスコンパイルが容易なので、Goのコンパイル環境を要求せず、実行可能ファイルを納品できるから 並行処理を書きやすく、わりとデカめのことをさくっとやってのけたりするから Goでコマンドラインツールつくるときいつもハマること flagパッケージわりと使いにくい flag.A

先日、TinySegmenter.jlの話を書いたら各方面から反響を頂きました。 repeatedly.github.io http://woxtu.tumblr.com/post/132337169740/rust-tinysegmenterwoxtu.tumblr.com qiita.com そんな中で、ikawahaさんがGoでも同様の最適化を実装していました。 ikawaha.hateblo.jp それと比較するために、とりあえずJulia templateをPRして比較しました。 Ruby Perl Python Node.js C++ Go Julia Julia (hash optimized) 132.98 134 111.85 105.31 48 10.50 11.70 10.35 実はTinySegmenterMakerのshogo82148さんが一部のhashのkey

日本語のテキストから文ぽいところを抜き出すためのプログラムを作りました． いつも1行ずつ文字列を切り出すときに bufio.Scanner を使っていると思いますが， Scanner は区切りの方法をいろいろ変えることが出来る（標準でもスペースで切り分けられた単語を抜き出すとかある）ので， こいつに文区切り用の関数を設定して，日本語の文書から1文ずつ取り出してみます． でも，文とは何かとかよく知らないので，概ね句点で区切る感じで取り出します． 利用方法 形態素解析器 kagome のパッケージに入っているので， kagome を go get して使ってください．こんな感じです． package main import ( "bufio" "fmt" "os" "github.com/ikawaha/kagome/splitter" // kagome のパッケージに入ってます ) fun

計算機プログラムの構造と解釈、通称SICPを一から翻訳し直しました。 ファイル: SICP非公式日本語版 翻訳改訂版 リポジトリ: https://github.com/hiroshi-manabe/sicp-pdf また、今回の翻訳をするにあたって考えたことを別記事にまとめました。 腐った翻訳に対する態度について SICPはMITの有名なプログラミングの教科書です。詳しくはminghai氏の記事をご参照ください。 この翻訳改訂版は、minghai氏の非公式日本語版（以降、minghai氏版）のあまりにも惨憺たる翻訳を見かねて、原著から翻訳をし直したものです。この翻訳を進めるにあたっては、minghai氏版の訳を置き換えていくというやり方で進めていきました。しかし、差分を取ればわかっていただけると思いますが、minghai氏版のテキストは痕跡をとどめていないはずです。この方式を採ったのは、

（以下の文章は秋の文フリの原稿です） はじめに 読書という行為を、時間を抜きにして語ることはできない。例えば20000字程度の短編小説ならば、仮に分速500文字で読書可能だとすると、40分もの時間をわたしたちはそのテキストと向かい合うこととなる。わたしたちは読書を行っているあいだ、細胞の中でDNAを解読するリボソームのように、テキストをシリアルに視野の中に取り込み、脳の中で解釈していく。この際、解釈の方向は定められている。縦書きであれば上から下に。横書きであれば、（大抵の言語は）左から右に読まれるしかない。テキストは、ごく一部の例外を除けば、一方向にしか読まれ得ない。読書は非常に"時間"に似通った、あるいは随伴した現象だと考えられる。 以前発行した同人誌『実用　どんぐりと山猫』では、pythonとd3.jsを用いて小説中のある値の時間変化を可視化した。昨今、可視化ツールとして、プログラミン