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Clojure で実用的なプログラムを書く こんにちわ、wozozoです。 最近、netty 4ベースのフレームワークを書いてるのですが、速度問題でほぼJavaで書いてしまい、書くことがなくなったので過去に作った実用的なプログラムの話をします。 algo.monads の話でも良かったのですが、他に書かれる方がいるでしょう。 たぶんこんなんを書かれると思います。 (ns cljinja.lexer (:use [clojure.algo.monads]) (:require [clojure.string :as str]) (:import [java.util.regex Pattern])) (def ^:dynamic *block-begin* "{%") (def ^:dynamic *block-end* "%}") (def ^:dynamic *variable-begi
A code comparison of Lamina, Pulsar, core.async, and core.reducersClojure, being the extensible, malleable, rewritable language that it is, is spoiled for choice when it comes to making your cores work for you. You can pick your poison when it comes to making your program concurrent. On Github:You can find the code at this github repository Today I’m going to take you on a stroll through 4 differe
Clojureでプログラムを書くと、当然のように使うrequire、use、importの各関数/マクロですが、なんかよく忘れるのでメモっておこうかと。 require関数 Clojureのライブラリをロードするための関数。こういう感じで使います。 (require 'clojure.string) 単独のライブラリをロードする場合は、先頭に「'」が付くと…。 複数ロードする場合は、純粋に繋げばOK。 (require 'clojure.string 'clojure.data) まあ、requireを複数行ってもいいですけど。 requireすると、こんな感じでライブラリの呼び出しが可能に。 (clojure.string/join \, ["Hello" "World"]) 長いよ!っていう場合は、「:as」キーワードを付与することで別名を付けることができます。 (require '[
After having spent some time recently looking at top-down AI, I thought I would spend some time looking at bottom’s up AI, machine learning and neural networks. I was pleasantly introduced to @mikea’s core.matrix at Clojure Conj this year and wanted to try making my own neural network using the library. The purpose of this blog is to share my learnings along the way. What is a neural network? A ne
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