use diesel::mysql::MysqlConnection; use diesel::prelude::*; use dotenv::dotenv; pub fn establish_connection() -> MysqlConnection { let database_url = "mysql://[user]:[password]@host[:port][/database]"; MysqlConnection::establish(&database_url) .expect(&format!("Error connecting to {}", database_url)) } use crate::utils::establish_connection; use diesel::deserialize::QueryableByName; use diesel::my

はじめに 最近業務でactix-webによるWeb Application Server開発を実施する機会がありましたので、備忘録を兼ねて記事にしようと思います。 英語になりますが公式ドキュメントには詳細な説明が記載されていますので、必要に応じてそちらを参照下さい。 actix-webについて actix-webとは現在非常に活発に開発が進められているRustのWeb application frameworkです。 公式からの引用になりますが、主な特徴としては以下の通りとなります。 Supported HTTP/1.x and HTTP/2.0 protocols Streaming and pipelining Keep-alive and slow requests handling Client/server WebSockets support Transparent conte

無料ツールとのことですので公式からチェック RaiMan's SikuliX http://sikulix.com SikuliX | 完全自動化研究所 http://marukentokyo.jp/tag/sikulix/ 自動化ツールの SikuliX を使って話題の RPA を試してみる - Qiita https://qiita.com/Targityen/items/324f06c2a38116732e8e SikuliXの使い方まとめ | 完全自動化研究所 http://marukentokyo.jp/2019/05/13/sikulix_links/ 無償で使えるRPAツール 前提知識はPythonのみ 「お金をかけずにRPAツールを作りたい」ーー こうしたニーズをお持ちなら、本書で紹介している「SikuliX」はピッタリです。 SikuliXは、無償で利用できるRPAツール

はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ！」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき

Rustの FnBox について、動機・仕組み・問題点を説明する。 FnBox の動機 以前の記事では、「「クロージャを boxせずに 返したい」という欲求は人類の四大欲求のひとつと言われている。 」と書いたが、出所の異なるクロージャを同じ型で扱う必要がある場合は無理せず Box に入れるべきである。 例えば、非同期処理など、継続渡し形式で何らかの処理をする場合は、一般に生のクロージャでは使い勝手が悪い。おもちゃ的な例として、フィボナッチ数列の計算を継続渡し形式で行うことを考える。以下のように書くとうまくいかない。 fn fib_cont<T, F: Fn(u32) -> T>(n: u32, continuation: F) -> T { if n <= 1 { continuation(n) } else { fib_cont(n - 1, |a| { fib_cont(n - 2,

Case Study for Repurposing Video Content With Generative AI / AWS Community Day Taiwan 2024

テアトル新宿で「観ずに死ねるか！傑作青春シネマ邦画編」という上映企画があり、その一つに、岩井俊二監督の「打ち上げ花火、下から見るか？横から見るか？」と「四月物語」がラインナップされています。 自分にとって、映画、特に邦画というものに、大きく影響を受けた「打ち上げ花火、下から見るか？横から見るか？」。 そのロケ地をこの春に久しぶりに何か所かめぐって来たので、ちょっとしたレポートを書いてみようと思います。 まずは、飯岡駅について。 ここは映画が世に出て（というよりまずフジテレビの「if～もしも」の一話として放映されて）少し後、1997年に建替えられてしまいました。ずいぶん前の話なので、これくらいは知っている方も多いでしょう。 ちょっとタクシーが邪魔だったので下の方を切ってしまいましたが、既にこの駅舎も15年以上の時を刻んでいることになります。 そして、なずな（奥菜恵）が典道（山崎裕太）を引き連

Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ (Hadoop / Spark Conference Japan 2019) Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者： 関山 宜孝 （Amazon Web Services Japan） 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演では Amazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、よくあるハマりど

Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.0.0 /_/ 2016年7月末にApache Spark 2.0.0がリリースされ、始めてみたので色々メモ メモなのでご容赦ください🙇 また、この記事中にサンプルで載せているコードはjavaがメインですがscala、pythonの方がすっきりかけている気がじます。 これからも随時編集していきます Apache Spark とは 上の画像はhttps://spark.apache.orgから、場合によってはHadoopのMapReduce100倍速いらしいです、強い、Spark Sparkは巨大なデータに対して高速に分散処理を行うオープンソースのフレームワーク。 (Java Magazin

ソシオメディアがまとめている、ヒューマンインターフェースをデザインする際の指針です。これらは、インターフェースデザインに関する様々な文献と、実際のデザインコンサルティングで得た知見をもとに、ソシオメディアが独自に編纂したものです。継続的に追加・更新していきます。 すべてモデルインタラクションプレゼンテーション

先日のPHPカンファレンスやPHPカンファレンス関西、buildersconでお話しした内容を元にして、 Laravel(PHP)を使って分析処理の簡単な実装や、 ミドルウェアを組み合わせた分散処理の実装を紹介します。 本ブログのサンプルアプリケーションは下記になりますので、 コードやミドルウェアなどを参照ください。 github.com Laravelとkafka Connect、Elasticsearchの組み合わせ Apache Kafkaを使ったスケーラブルなアプリケーションの入門編です。 レコード量が多い複雑なコンテンツのデータや検索要件、Like検索など、 RDBMSの不得意な分野などを対応することも多いかと思いますが、 RDBMSとElasticsearchを併用しKafkaで複雑さを吸収して、 アプリケーションをスケールさせるようにしてみましょう。 データベースのテーブル設

こんにちは。SI部の腰塚です。 RDBやデータウェアハウスの仕事に携わることが多かった筆者は、数年前からたびたび聞こえたビッグデータ分析や機械学習のための分散処理フレームワークに興味を覚えたものの、ついぞアクセスしないままここまで来てしまいました。 今回ブログを書くにあたって、せっかくなのでイチから手さぐり入門し、いまさら他人に聞けない分散処理の初歩からhadoop・sparkを触ってみるまでをまとめたいと思います。 1.分散処理の基礎知識 1-1.分散処理の処理方式：MapReduce まず分散処理とは、ひとつの計算処理をネットワークで接続した複数のコンピュータで同時並列で処理することです。 ビッグデータ活用の市場が日々大きくなるに従って、数百テラ～ペタのデータ処理も珍しいものではなくなっており、日常的にこの規模のデータを扱うシステムでは、現実的な時間的・費用的コストで処理する工夫が必要

はじめに 僕が代表をしている株式会社KOSKAでは製造業の原価管理をIoTで自動化するGenkanというサービスを提供しております。 そんな弊社では半年前、バックエンドをRoRからScalaに移行したのですが、これが素晴らしく効果が高かったので以下の記事を書きました。 スタートアップである弊社が全員ほぼ未経験でRoRをScalaに移行した理由、その効果と苦労点 しかし、最後に書いたのですが、苦労する点もとても多いです。 弊社CPOが苦労する点を抽象的な部分に関しては以下の記事で書いてくれてはいます。 0からScalaを本番導入して感じたこと・考えたこと - Qiita ただ、実際にコードを書き始めた時に引っかかりやすい点をできるだけ詳しくあげておくことで、導入しようと考えた人がなるべく簡単に導入できるという状況を作りたかったので、書きました。 それではスタートです。 RubyやPHP、Py

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