Go の t.Cleanup がとてもべんり - blog.syfm
Go 1.14 で testing パッケージに新しく t.Cleanup(func()) や b.Cleanup(func()) が導入されました。 最初は今まで defer を使っていたところを置き換えられるくらいしか良いところがないかな〜と思っていましたが、想像以上に柔軟な使い方ができるので今まで使用したパターンを書いておきます。 Cleanup の特徴 テストランナーは panic ハンドラがあるので、Cleanup は panic が起きたとしても常に呼び出されます。例えば、以下のコードではちゃんと called が出力されます。 func Test_main(t *testing.T) { t.Cleanup(func() { fmt.Println("called") }) panic("") } The Go Playground 別 goroutine で panic し
NHK番組表API叩いてSlackで通知する - Qiita
はじめに なんか面白そうなAPIとか探していたら、NHK番組表APIなるものを発見しました。 NHKっていったら、紅白、高校野球、朝ドラ、大河、天才テレビくんとか忍たま乱太郎とか、昔からそんなイメージ。 最近だと、キングダムとか進撃の巨人なんかも放送してたり、昔のイメージを覆しはじめてますねー。 ちなみに最近見つけた僕のイチオシは「香川照之の昆虫すごいぜ！」です。 ちなみに、NHKって不定期放送多くないですかね？ LIFE!とか、見逃しちゃうんですよね〜。 ウッチャンのコント番組見ると、笑う犬思い出しちゃいますよね〜。ミル姉さんとか。 ということで、今回はLambda使ってサーバーレスな感じで、見たい番組・好きなタレントが出ている番組をSlackに通知する、お手軽アプリケーション作ろうかと思います。 言語はGo(勉強中)です。 環境など AWS Lambda Amazon CloudWat
西浦先生らによる実効再生産数の統計モデルを解説＆拡張する試み - StatModeling Memorandum
先日の西浦先生のニコ生の発表を聞いていない人はぜひ聞いてください。 モデルとデータを以下のリポジトリでオープンにしていただいたので、モデルについて僕が分かる範囲内で少し解説を加えたいと思います。 github.com 実効再生産数を推定するコードが2種類ありまして、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation, MLE）を使ったMLE版（Sungmok Jungさん作成）と 、ベイズ推定版（Andrei Akhmetzhanovさん作成）があります。どちらもコンセプトはほぼ同じで、実装が若干異なります。この記事では、ベイズ推定版（以降、元コードと呼びます）の流れを簡単に説明し、その後でその拡張を試みます。 ベイズ推定版の流れ 大きく分けて「データの集計」「back projection」「実効再生産数の推定」の3つの部分からなります。 データの集計 まずは日付ごとの
東京農工大学
2024年6月20日 行事・イベント 新宿御苑で創基150周年記念特別展「國を紡ぐ～東京農工大学はじまりの地から未来を見つめる～」を開催 2024年6月18日 行事・イベント 千葉学長らが新宿御苑を訪問 2024年6月14日 教職員の受賞 多羅尾光徳准教授、高田秀重教授が「6th Euro-Mediterranean Conference for Environmental Integration, Best Paper Award」を受賞 2024年6月14日 学生の活躍 農学府農学専攻1年の羽賀麻梨子さんが日本写真測量学会「学術講演会論文賞」を受賞 2024年6月13日 教職員の受賞 高木康博教授が「映像情報メディア学会 フェロー」に認定 2024年6月11日 お知らせ 遠藤章特別栄誉教授の訃報に接して 2024年4月8日 入試 農学部第3年次編入学試験学生募集要項の公表について 20
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