ブラウザでリロードしながらキャッシュの挙動を確認してる全ての開発者へ | blog.jxck.io
Intro こういうタイトルを付けるのはあまり好きではないが、あえてこのようにした。 「ブラウザでキャッシュがヒットしない」 以下は、 Web における Caching の FAQ だ。 サーバで Cache-Control を付与したのにキャッシュがヒットしない サーバで ETag を付与したのに If-None-Match が送られない サーバで Last-Modified-Since を付与したのに If-Modified-Since が送られない 先日も、筆者が書いた MDN の Cache セクションで「記述が間違っているのでは?」と同様の質問を受けた。 Issue about the Age response header and the term "Reload" · Issue #29294 · mdn/content https://github.com/mdn/cont
メルカリShops のフロントエンド | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer の hiroppy です。「連載：「メルカリ Shops」プレオープンまでの開発の裏側」 の最後は、Web フロントエンドの紹介をしたいと思います。メルカリ Shops は既存のメルカリアプリの中に独立した Web アプリケーションとして動いています。本記事では、どのようなライブラリを選定し、どのようにアーキテクチャを設計してきたかを解説します。 なぜ Web なのか？ アプリの上で動いているのであれば、WebView ではなくても良いと感じる人はいると思います。今回採用した 1 つの理由としては、リリースが柔軟な点が挙げられます。iOS/Android の両方に対して開発サイクルを早めることが可能であり、また機能追加やバグ修正が容易です。どのように WebView で動いているかについては、6 日目のメルカリ Shops のため
Flask-Caching で Flask の View をキャッシュする
ISUCON12 に向けて flask のキャッシュについて調べたメモ。 Flask-Caching とは？ Flask-Caching は Flask の View やその他関数にて容易にキャッシュ機能を実装するためのライブラリです。 キャッシュのバックエンドとして、Redis や Memcached、UWSGICache など、さまざまなミドルウェアを指定することができて、それぞれを統一したインターフェイスとして扱えるという特徴があります。 Flask の公式ドキュメントでも紹介されているので、Flask でキャッシュを使う際の第一選択肢として考えて良いと思います。 セットアップ 本記事では Redis でのセットアップを紹介します。 Flask の環境を作ったら、pip でライブラリをインストールします。Redis をバックエンドとして使うため redis-py も合わせて追加します
文化審議会 著作権分科会 法制問題小委員会（第9回）議事録・配付資料 ［資料1］ 第4節 検索エンジンの法制上の課題について（デジタル対応ワーキングチーム関係）－文部科学省
「検索エンジン」は、インターネット上の情報の所在を検索する手段として、現在幅広く一般に用いられている。その仕組みを要約すると、自動的なプログラム（「クローラー」と呼ばれる）によって、インターネット上のウェブサイトの情報を間断なく収集し、そのデータをサーバに格納して、これを解析したものをデータベース化するとともに、利用者からの検索要求に応じてそのウェブサイトの所在等の情報を検索結果として表示するものということができる。 これらの検索エンジンにおいて行われる行為は、格納あるいは表示される情報が著作物である場合、著作権の対象となるものであり、著作権法上の問題があるのではないか、との指摘がなされているが、その一方で、インターネット上に存在する膨大な著作物が自動的に検索対象となるため、権利者から逐一許諾をとることは現実的に不可能な状況にあるなど、検索エンジンによって検索サービスを提供する者（検索エン
🍺Python3でLRUキャッシュを用いてプログラムを高速化 - Qiita
卒論でPythonのプログラムを回していたが時間がかかりすぎてうんざりしていた。Python初心者の僕がいろいろ調べていたら高速化のために以下の二つに関するポストが頻繁に見られた。 Numba Pythonを速くしたいときにやったこと -Numba編- など Cython Cythonの書き方入門[備忘録]など しかし、僕のプログラムに対してはこれらの高速化はそれほど効果はなかった。forで1万回、回したりするプログラムには効果が大きいっぽい。僕のプログラムはscipyの積分を多く回すようなプログラムで、積分の処理がボトルネックになっていると思われて効果は薄かった。 そこで、lru_cacheというものを発見した。 LRUとは、Least Recently Used の略である。メソッドのある引数に対する計算結果を保存しておき、後で同じ引数が与えられた時、計算結果を再利用するというものであ
Ultra-fast build of Tensorflow with Bazel Remote Caching [Google Cloud Storage version] - Qiita
Ultra-fast build of Tensorflow with Bazel Remote Caching [Google Cloud Storage version] Tensorflow-bin Bazel_bin １．Introduction 今回は Google Cloud Storage をキャッシング環境に使用した最もお手軽なビルド手順を試行しました。 １時間掛かる Tensorflow のビルドを ２分２０秒ほどに短縮できます。 ビルド済みのバイナリとソースファイルをハッシュ化してストレージ上にキャッシュし、２回目以降のビルド時にはキャッシュ済みのハッシュ値と現ファイルから計算したハッシュ値を比較して同じであればビルドを簡略化し、ハッシュ値に差分のあるファイルのみコンパイルします。 よって、初回ビルド時はキャッシュが全く無くキャッシングの処理に余分な時間を割くため、通常
![Ultra-fast build of Tensorflow with Bazel Remote Caching [Google Cloud Storage version] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d27050783d77e9691b1904a52f0dbea17d7acc60/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9VWx0cmEtZmFzdCUyMGJ1aWxkJTIwb2YlMjBUZW5zb3JmbG93JTIwd2l0aCUyMEJhemVsJTIwUmVtb3RlJTIwQ2FjaGluZyUyMCU1Qkdvb2dsZSUyMENsb3VkJTIwU3RvcmFnZSUyMHZlcnNpb24lNUQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTM3NzY2ZTM3NmZiOTBkNTRiNjU0YTc5MjY1YzVhZGU2%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwUElOVE8mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWEyYjdhNTBjOTM4ZTlkOTgyZjRmM2M3NTViMDFmN2Ji%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8f51f4635095c1283dd66e7d4493f798)
データ分析プロジェクトの品質をキープしつつ効率的な検証をサポートする一時ファイル群の管理 - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の takahi_i です。本稿はデータ分析、 機械学習関係のプロジェクトで数多く生成される一時オブジェクトおよびそれらのオブジェクトを保持するファイル（一時ファイル）を管理する取り組みについて解説します。 本稿の前半はデータを分析するプロジェクトの一般的なフローと起こりがちな問題（コードの品質管理）について解説します。後半はプログラム上で生成されるオブジェクト群をファイルに自動でキャッシュを管理するツール（Hideout）を使って、コードを整理整頓しやすくする施策について紹介します。 データを分析するプロジェクトの一般的なフロー まずデータを処理するプロジェクトや機械学習プロジェクトの典型的なフローについて考えてみます。まずは単純に機械学習器を取得した入力に対して適用するプロジェクト、次にもう少し複雑な事例、アプリケーションで利用するデータを生成するプロジェクトのフローについて
Beaker Documentation — Beaker 1.9.0 documentation
Beaker Documentation¶ Beaker is a library for caching and sessions for use with web applications and stand-alone Python scripts and applications. It comes with WSGI middleware for easy drop-in use with WSGI based web applications, and caching decorators for ease of use with any Python based application. Lazy-Loading Sessions: No performance hit for having sessions active in a request unless they’r
Using Google Guava Cache for local caching - Java Code Geeks
Mohamed SanaullaJanuary 19th, 2015Last Updated: January 16th, 2015 Lot of times we would have to fetch the data from a database or another webservice or load it from file system. In cases where it involves a network call there would be inherent network latencies, network bandwidth limitations. One of the approaches to overcome this is to have a cache local to the application. If your application s
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GitHub - long2ice/fastapi-cache: fastapi-cache is a tool to cache fastapi response and function result, with backends support redis and memcached.
GitHub - zilliztech/GPTCache: Semantic cache for LLMs. Fully integrated with LangChain and llama_index.
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