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Corepackを使ってNode.jsをアップデートする ⬆️⬆️ 自己紹介 Name : azu Twitter : @azu_re Website: Web scratch, JSer.info [.background-color: #FFFFFFF] Node.js 14は2023年4月でEOL Node.js 14.xは2023-04-30、Node.js 16.xは2023-09-11でEOL(End Of Life) 2023年10月からはNode.js 18と20のみがLTSとしてサポートされるバージョンとなる https://github.com/nodejs/release#release-schedule サマリ Node.jsのバージョンアップは面倒だけど ほとんどのBREAKING CHANGEはライブラリにある npmのバージョンアップは面倒 npm 6とnpm
Re: 僕らを縛る Node.js という呪いについて - あるいはなぜ TypeScript 以外が真っ当な選択肢にならなかったか https://d.potato4d.me/entry/20220405-nodejs/ へのアンサーソング。 プログラミング言語としての JavaScript の話をする。 2010年頃、Python 2 でプログラミングを学習した自分にとっては Node.js + CoffeeScript が Better Python だった。 CoffeeScript は当時の JS(ES3~5) に足りない機能を補ってくれて、Python と同じく空白制御のオフサイドルールなのが気に入った。見た目が少しだけ Ruby っぽいので当時全盛だった Rails の人間に訴求するにも有利だった。 Node.js のモジュールシステムである Commonjs は Pytho
概要 こんにちは、機械学習エンジニアの古賀です。 最近、人の動きを時系列で解析するためにグラフデータを扱ったのですが、データ量が大きくなると解析に時間がかかってしまい、効率が悪いと感じることがありました。 そんな中、cuGraph という高速にグラフ分析ができるライブラリが あることを知ったので、どれくらい高速なのか、有名なページランクの計算を題材に他のライブラリと速度を比較してみました。 目次は以下です。 概要 グラフとは Python によるグラフデータの分析 cuGraphとは ページランクとは ページランク値の定義 ページランクとグラフ 検証 実行環境 cuGraph ライブラリのインストール ライブラリのインポート データセット 検証内容・結果 1. NetworkX のグラフ、NetworkX のアルゴリズムを用いてページランクを計算 2. NetworkX のグラフ、cuGr
Deno (ディノ) Advent Calendar 2020、25日目の記事です。今日は Deno が Node.js に依存しなくなった経緯の話をします。 Node.js に依存しながら始まった Deno の開発 Deno は、プロジェクトが始まって以来いくつかの点で Node.js に依存して開発が進められてきました。おもに Node.js に依存していたのは以下の3種類のプログラムです。 バンドラ parcel (のちに rollup に移行) フォーマッタ prettier リンタ tslint (のちに eslint に移行) この中でバンドラが最も最初に Deno 製のツールにリプレースされ、その後フォーマッター、リンターの順でリプレースされていきました。リンターがリプレースされたのはつい最近 (2020年11月) のことです。この記事ではそれぞれの経緯・手法について紹介して
この週末で機械学習を勉強した結果として、JavaScript エンジニア向けにまとめてみる。 自分が数式見て何もわからん…となったので、できるだけ動いてるコードで説明する。動いてるコードみてから数式見たら、多少気持ちがわかる感じになった。 最初に断っておくが、特にJSを使いたい理由がないなら python で keras 使ったほうがいいと思う。tensorflow.js が生きる部分もあるが、学習段階ではそこまで関係ないため。 追記: 最初 0 < a < 1.0 0 < b < 1.0 で三角関数 Math.sin をとっていて、これだと三角関数の一部の値しか使っておらず、線形に近似できそうな値を吐いていたので、次のように変更して、データも更新した。 // 修正前 const fn = (a, b) => { const n = Math.cos(a) * b + Math.sin(b
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C++、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
たまたま、goで書かれた物をperlへ移植しようとしていたらsplitの挙動の差が出てきまして、他の言語の場合どうなるんだろうとぱっと思いついた言語で実行して見ました。以下の文字列を言語標準でついている文字列のsplitを実行した結果となります。 "/path/to/hoge/" 言語 結果 perl(5.12) ['','path','to','hoge'] golang(1.5) ["" "path" "to" "hoge" ""] ruby(2.1) ["", "path", "to", "hoge"] ptyhon(2.7.8) ['', 'path', 'to', 'hoge', ''] js [ '', 'path', 'to', 'hoge', '' ] perl6 ("", "path", "to", "hoge", "") # (perl6-m -e 'say "/pat
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
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