CREATE TABLE parents ( parent_id bigserial PRIMARY KEY, "name" varchar NOT NULL UNIQUE ); CREATE TABLE children ( child_id bigserial PRIMARY KEY, "name" varchar NOT NULL UNIQUE, parent_id bigint NOT NULL REFERENCES parents(parent_id) ); CREATE OR REPLACE FUNCTION upsert_parent(parent json) RETURNS TABLE(parent json) AS $$ with parent_candidates AS ( -- 引数の JSON を非正規形のテーブルに変換 SELECT * FROM json_to_

はじめに この記事は Podcast を配信する環境を色々試行錯誤した際のメモの集合です あらすじ ポッドキャスト、最初は WordPress にプラグインを入れた奴で配信していました yattecast + GitHub Pages での配信に切り替えました 最終的に yattecast + Netlify + Google Cloud Storage で配信することにしました Podcast 配信をはじめよう 最初の選択 2018 年の年始に「なんか、安価に手軽に Podcast を配信したいな」と思って辺りを見渡してみたら、"「ロリポップ！」誰でも簡単にクラウドホスティングを活用できる「マネージドクラウド」プランのオープンβ版を本日11/30（木）より提供開始"というのを見かけて、面白そうだし、当面無料だし、WordPress 程度だったらサクっとセットアップ出来そうだし、試してみる

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require 'pg' def main(str) start, goal = str.chars PG.connect.exec_params(<<~SQL, [start, goal]).first['cnt'] WITH RECURSIVE patterns("from", "to") AS ( VALUES ('0', '1'), ('0', '6'), ('1', '0'), ('1', '7'), ('2', '3'), ('3', '2'), ('3', '4'), ('3', '9'), ('4', '3'), ('4', '5'), ('5', '4'), ('5', 'B'), ('6', '0'), ('6', 'C'), ('7', '1'), ('7', '8'), ('8', '7'), ('8', '9'), ('9', '8'), ('9', '3'),

comments | Column | Type | |------------|-----------------------------+ | id | bigint | | user_id | bigint | | content | text | | privacy | boolean | | created_at | timestamp without time zone | | updated_at | timestamp without time zone | likes | Column | Type | |------------|-----------------------------+ | id | bigint | | user_id | bigint | | comment_id | bigint | | created_at | timestamp witho

Ruby の多重代入はいろいろな書き方があって便利ですが、忘れがちなのでまとめておきます 変数への代入 何の変哲も無い代入

当記事では、みんな大好きストアドプロシージャーを Rails で使ってみて、理解を深めてみます API ファースト開発を使った開発を想定して、ストアドプロシージャーを Rails プロジェクトに組み込んでみましょう ストアドプロシージャーとは RDBMS にだいたいついてる、関数を作る機能です 当記事では PostgreSQL を使います API ファースト開発とは アプリケーション側からは RDB へ直接クエリーを発行しません 代わりに機能ごとに用意されたストアドプロシージャーを実行して、返ってきた結果を使います（副作用を持つ関数もあります 開発の初期段階ではテーブル設計を行わず、必要な機能のインプットとアウトプットが定義されたストアドプロシージャーのモックを使ってアプリケーションを開発します ある程度アプリケーションができてきたら、モックになっているストアドプロシージャーから逆算してテ

class Monster ELEMENTS = { # に弱い に強い 'B' => ['G', 'R'], 'G' => ['R', 'B'], 'R' => ['B', 'G'] } attr_accessor :level, :element, :hp def initialize(str) @level = str.scan(/^\d+/).first.to_i @element = str.scan(/\w$/).first @hp = @level end def cure! @hp = @level end def battle!(opponent) match = [self, opponent] until match.any?(&:dead?) case when @level > opponent.level attack(opponent) return if o

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? WITH RECURSIVE test_data(case_id, actual, expected) AS ( VALUES ('/*00*/', '2512:C', 'DEFGH'), ('/*01*/', '1:A', 'CDEFGH'), ('/*02*/', ':C', 'ABDEFGH'), ('/*03*/', '2345:B', 'AGH'), ('/*04*/', '1256:E', 'ABCDH'), ('/*05*/', '1228:A', 'ADEFG'), ('/*06*/', '5623:B', 'AEFGH

# coding: utf-8 LABELS = ("A".."H").to_a def hoge(code) # code #=> "2512:C" sideways, start = code.split(":").tap { |a, b| break [ a.chars.map(&:to_i). map { |n| [LABELS[n-1], LABELS[n % 8]].join }, b ] } # sideways #=> ["BC", "EF", "AB", "BC"] # start #=> "C" router = -> ((d, log), way) { if way.match(d) [way.gsub(d, ""), log + [way]] else [d, log + [nil]] end } routes = LABELS.map { |l| sideways

open System let z, d = "ずん", "どこ" let r = new Random() let allEqual = Array.forall2 (fun (x: string) (y: string) -> x.Equals(y)) let terminator = [|z; z; z; z; d|] let zd ()= [|z; d|].[r.Next(0, 2)] let rec zundoko (prev : string array) : unit = let msg = zd() printf "%s" msg let current = Array.append prev [|msg|] match current with | [|_|] | [|_; _|] | [|_; _; _|] | [|_; _; _; _|] -> zundoko cur

WITH RECURSIVE t(w) AS ( VALUES ('') UNION SELECT w || ('{ズン, ドコ}'::TEXT[])[TRUNC(RANDOM() * 2) + 1] FROM t WHERE NOT w ~ 'ズンズンズンズンドコ$' ) SELECT w || 'キ・ヨ・シ！' FROM t ORDER BY LENGTH(w) DESC LIMIT 1; 解説 最初、t は '' という w を持つ行のみ 次のループで、t の各行の w の末尾に 'ズン' か 'ドコ' を結合した行を UNION（重複を除く） する。ただし、末尾が 'ズンズンズンズンドコ' となっている行を除く。これを繰り返していく 末尾が 'ズンズンズンズンドコ' となっている行がある状態のループでは、UNION により１行も増加しないので、そこで再帰が終了して t が返る t

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? class Bouwkamp def initialize(input) @target_n, _ = input.split(':').map(&:to_i) groups = input.scan(/\(.+?\)/).map{ |str| str.scan(/\d+/).map(&:to_i) } length = groups.first.reduce(:+) @pixels = length.times.map { length.times.map { nil } } y_memo = [0] groups.each do |

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概要 https://www.googleapis.com/discovery/v1/apis/bigquery/v2/rest っていう API がありまして、これをいつも見てれば、差分で新機能の気配がわかりますよ。という話です。 API の中身 URL を叩くと、ゴリっと BigQuery API の Spec を表す JSON が返ってきます JSON だと読みにくいので、下のようなワンライナーで YAML に変えて読んでます 現在返ってくる内容はこんなかんじです こっちに引っ越しました 気配を察知した例 User define function 気配 revision: '20150720' で、'userDefinedFunctionResources' という項目が追加されました https://t.co/KQYIf8ln2R 7/20 付けで BigQuery の API に

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背景 先日、RubyKaigi 2015 に参加してきました 終了後、↓のような感想エントリを読んで、そうだよなーと思いました RubyKaigi 2015(3日目) ただのにっき ところで今回のRubyKaigiで「あ、これはまずいな」と思ったことに「機械学習系の発表がひとつもなかった」点がある。昨日のパーティでも話題にあげてみたところ、危機感を抱いている人は少なからずいた印象だけど、根っこをたどると数値演算ライブラリの整備をずーっと放置してきたことがあるだろう。気がつくと数値演算方面ではPythonに大きく水をあけられていて、いまやその応用である機械学習では(LLの中では)Pythonの独壇場だ。Webアプリケーションの分野で一世を風靡した気になってる間に、いま一番ホットな領域がまったく話題にならない言語になってしまった。 というわけで、Ruby でデータセットを弄る Gem ってのが

select * from (select 1 as n1, 2 as n2, 3 as n3, 4 as n4, 5 as n5, 6 as n6, 7 as n7, 8 as n8, 9 as n9, 10 as n10, 11 as n11, 12 as n12, 13 as n13, 14 as n14, 15 as n15, 16 as n16, 17 as n17, 18 as n18, 19 as n19, 20 as n20, 21 as n21, 22 as n22, 23 as n23, 24 as n24, 25 as n25, 26 as n26, 27 as n27, 28 as n28, 29 as n29, 30 as n30, 31 as n31, 32 as n32, 33 as n33, 34 as n34, 35 as n35, 36 as n36,