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ブックマーク / acro-engineer.hatenablog.com (8)

  • ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか? - Taste of Tech Topics

    こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました! 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran

    ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか? - Taste of Tech Topics
  • elasticの新プロダクト「Beats」シリーズに震える! - Taste of Tech Topics

    初めてこのブログに投稿します、PlNOKlOです! 皆さんよろしくお願いします。 このエントリーは、Elasticsearch Advent Calendar 2015の15日目です。 さて、 今日紹介したいのは、elasticの新プロダクト「Beats」シリーズです。 社内で @cero_t さんが「みんなでBeatsのWebinarを見る夕会」なるイベントを 突発的に企画したので、よく分からないながらも参加してきたのですが、、、 震えました モニタリングツールとしてかなりよくできている感じで、 @cero_t さんが騒ぐ理由も分かる気がしました。 特にPacketbeatは想像以上にヤバかったですね。 皆さん、こいつは注目です! ということで、そんなBeatsシリーズのうち、 TopbeatとPacketbeatの2つについて、私の震えポイントを紹介します! 1. Beatsとは?

    elasticの新プロダクト「Beats」シリーズに震える! - Taste of Tech Topics
  • DockerとAnsibleの使い分けを手探りで考えてみた - Taste of Tech Topics

    皆さんこんにちは。 アキバです。 久しぶりにエントリ書きます。 突然ですが、今、システムをデプロイすると言ったら自動化しますよね。 そこで、皆さんは何を使っていますか? 私は、最近、DockerとAnsibleを仕事でガチに触る機会がありました。 ※番運用のサーバもDockerを使って動作させました。 今回は、そこで得たことについて書きます。 皆さんの参考になればと思います。 命題:Dockerを使うべきか、Ansibleを使うべきか。 作るべきシステムは、いわゆるWebシステムで、WEBサーバとAPサーバで構成しています。 WEBサーバとAPサーバはそれぞれN台のクラスタ構成です。 ※以下の図は、番運用で想定しているサーバ構成を今回の説明用に抽象化したものです。 N台のクラスタ構成ということで、Dockerを使おうとなりました。 コンテナでスケールアウト出来るから…ですね。 さてここ

    DockerとAnsibleの使い分けを手探りで考えてみた - Taste of Tech Topics
  • もしもラムダの中で例外が発生したら(前編) - Taste of Tech Topics

    ある日、 id:cero-t がJJUGの重鎮たちと話している中で、とある宿題をもらいましたとさ。 「Java8のラムダの中で例外が発生したら、どうなるんだろう?」 こんにちは、アキバです。 もう皆さんはJava8を使ってみましたか? とりあえずインストールしてみた人! ・・はーい (おまえか という冗談はさておき、 今回は、id:cero-t に代わって私が冒頭のお題を調べてみました。 1. SerialStreamで動かしたラムダで例外が発生したら まずは、小手調べにシングルスレッドの場合を見てみましょう。 検査例外が発生するようなコードをラムダに書いてみると、コンパイルエラーになります。 こんなコードです。 try (BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(Paths.get(W_FILENAME))) { // writer.

    もしもラムダの中で例外が発生したら(前編) - Taste of Tech Topics
  • あなたのJavaコードをスッキリさせる、地味に便利な新API 10選(後編) - Taste of Tech Topics

    こんにちは。 アキバです。 日3/18、ついに、Java8が正式リリースされますね! もうダウンロードされましたか?ってまだですかね?私はまだです(だって公開前にエントリ書いてるんだもんね) 2014/03/19追記:Oracleのページが更新されました!→こちら さて、前回に続いて、Java8で追加された地味で便利なAPIを紹介していきます。 今回は、みんな大好きMapとConcurrent、あとちょびっとComparatorです。 3. Map操作編 (1) Map#getOrDefault() これまでは、Mapから値を取得してnullだったらデフォルト値を使用する、みたいなコードを以下のように書いていたと思います。 Map<String, String> map; // 何らかのMap String value = map.get("key"); if (value == nul

    あなたのJavaコードをスッキリさせる、地味に便利な新API 10選(後編) - Taste of Tech Topics
    lizy
    lizy 2014/03/18
    「本日3/18、ついに、Java8が正式リリースされますね!」そうだったのか
  • あなたのJavaコードをスッキリさせる、地味に便利な新API 10選(前編) - Taste of Tech Topics

    こんにちは! アキバです。 ...T3ブログは初登場かもしれません。ハジメマシテ。 以後お見知りおきを。 いよいよ、2014年3月、Java8が正式公開されますね。 なんと言っても、Java8の注目機能はラムダ式ですので、ラムダ式や型推論に関する記事は多いです。 世の中で「Java8」と検索すると、皆さんいろいろと記事を書かれているので、おおよその事はこれで分かっちゃうような気がします。 が、 実は地味に便利なAPIが追加されていたりすることを最近知りました。 これはあまり触れられていないぞ、と。 というわけで、このエントリでは、あまり日語で情報の無い、しかし地味に便利なAPIに実際に触れてみます。 大事なところなので2回強調して書いてみました。 今回は、前編として4つ紹介します。 ※APIの紹介と言いつつ、コードにはラムダ式を使ったコードが普通に出てるので、ご了承ください。 (むしろ、

    あなたのJavaコードをスッキリさせる、地味に便利な新API 10選(前編) - Taste of Tech Topics
  • ラムダ禁止について本気出して考えてみた - 9つのパターンで見るStream API - Taste of Tech Topics

    こんにちは @cero_t です。 今日のテーマは・・・ラピュタ禁止令! バルス! いや違う。ラムダ禁止令、です。 さて、なかなかの滑り出しですが、今日はただのラムダの紹介ではなく、禁止令に主眼を置いて語ります。 このエントリーは、Java Advent Calendar 2013の12/16分の投稿です。 http://www.adventar.org/calendars/145 前日は @sugarlife さんの JDK 8 新機能ダイジェスト (JDK 8 Features) です。 翌日は @setoazusa さんです。 ラムダ禁止令はあり得るのか? 勉強会やその懇親会などで、たびたび「ラムダ禁止令が出るのではないか」が話題に上ることがあります。 「そりゃ禁止する組織もあるでしょうね」というのがお決まりの答えなのですが、ただそれに従うだけでは面白くありませんし、要素技術の発展も

    ラムダ禁止について本気出して考えてみた - 9つのパターンで見るStream API - Taste of Tech Topics
  • Kafka+Storm+Elasticsearch+Kibanaでストリームデータ処理の可視化を行ってみた - Taste of Tech Topics

    こんにちは。kimukimuです。 AWS re:Invent 2013 で Amazon Kinesis が発表されるなど、 ストリームデータ処理に対するニーズの高まりを感じますね。 (Amazon Kinesis は、Stormとも連携できるようになっているようです)。 さて、先日、Storm 0.9.0 が正式リリースされたり、Apache Kafka 0.8.0 が正式リリースされたりしたので、 それらを連携して、ストリームデータの可視化を行うプロトタイプを作ってみました。 1. はじめに まず、「ストリームデータ」とは、連続的に発生し続けるデータのことを指します。 システムが出力するログやセンサーが発生するデータ、SNSなどで常時発生するメッセージなどが該当します。 今回は、Apacheが出力するログを、ストリームデータとして収集・可視化することを行ってみます。 1-1.やりたい

    Kafka+Storm+Elasticsearch+Kibanaでストリームデータ処理の可視化を行ってみた - Taste of Tech Topics
    lizy
    lizy 2013/12/13
    java版のfluentdみたいなものなのかな<Kafka+Storm
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