Go言語で日時と文字列を相互変換するライブラリtimefmtを作りました - プログラムモグモグ
Go言語でstrftime・strptime相当の関数を提供するライブラリを実装しました。 t, _ := timefmt.Parse("2020/07/24 09:07:29", "%Y/%m/%d %H:%M:%S") fmt.Println(t) // 2020-07-24 09:07:29 +0000 UTC str := timefmt.Format(t, "%Y/%m/%d %H:%M:%S") fmt.Println(str) // 2020/07/24 09:07:29 str = timefmt.Format(t, "%a, %d %b %Y %T %z") fmt.Println(str) // Fri, 24 Jul 2020 09:07:29 +0000 なぜ作ったか Go言語の標準ライブラリには日時と文字列を変換する関数がありますが、2006年1月2日の15:04
Data Serialization Comparison: JSON, YAML, BSON, MessagePack — SitePoint
More or less, what you did there was to define a data structure; and you’ll do just fine if you only need this on a spreadsheet format. The problem is that, if you ever want to exchange this information with a database or a website, the mechanics by which these data structures are implemented on these other platforms — even if the underlying semantics are overall the same — will be dramatically di
機械学習モデルフォーマットの話：さようならPMML、こんにちはPFA
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
Web APIにはJSONベースのフォーマットを使おう - Qiita
{ "response": { "id": 3342124, "message": "Hi!", "user": { "id": 3456, "name": "Taro Yamada", "image_url": "/images/taro.png" } } } など、どの構造がいいでしょうか？ もっと違う構造も考えられます。 JSONはシンプルですが、構造に制約がなさすぎます。適切な設計を行うには適切な制約が必要です。 そこで、plain JSONに少し制約を加えたJSONベースのフォーマットを使うことをおすすめします。 もしあなたが、JSONレスポンスをどのようなフォーマットにするかをチームで議論したことがあるなら、JSON APIは『自転車置き場の議論』に対抗する武器となる。 共有された規約に従うことで、生産性が向上し、汎用的なツールを利用でき、アプリケーションという重要なものに集中
日付フォーマット yyyy と YYYY の違い - 強火で進め
結論 まず最初に急いでる人向けに結論を先に書いておきます。2つの違いは以下の様に成っています。 yyyy 年(西暦)を出力 YYYY ある年における「最初の木曜日を含む週が、その年の第1週である」というルールで年(西暦)を出力。 例えば 2015/1/1 は木曜日なのでその週の日は日曜日〜土曜日まで全て2015年の第1週という解釈になります。この場合には2014年で有る、 2014/12/28(日曜)〜2014/12/31(水曜) の時でも YYYY では 2015 を返します。 きっかけ Podcast で Rebuild の第73回を聴いていたら日付フォーマットで yyyy ではなく、YYYY を使った為に Twitter の Android クライアントで不具合が出たという話が出てきました。 ※根本的な原因はこのルールでサーバ側が実装されていた為、 Android クライアントで正し
srclib
srclib is a hackable, multi-language code analysis library for building better software tools. srclib makes developer tools like code search and static analyzers better. It supports things like jump to definition, find usages, type inference, and documentation generation. srclib consists of language analysis toolchains (currently for Go, Python, JavaScript, and Ruby) with a common output format, a
Fluentdのin_tailプラグインで複数行のログをよむ方法 - Boost Your Programming!
Fluentd v0.10.45からin_tailプラグインで複数行のログを読み込めるようになりました。 これは今まで外部プラグイン(fluent-plugin-tail-multiline)として提供されていた機能をマージしたものになります。v0.10.50で複数行ログの読み込みに関するバグ修正が入っているので、この機能を使う場合はv0.10.50以上を使いましょう。 基本的な使い方 基本的にはドキュメントに書かれている通りですが、in_tailのformatオプションにmultilineを指定することで複数行モードになります。実際のパースのためのルールはformatN(Nは1から20)という名前のオプションで記述します。 以下は公式ドキュメントから引用したサンプルでRailsのログのパースする設定となります。 format multiline format_firstline /^St
Apache HiveにおけるJSON連想配列処理の最適化 - mixi engineer blog
あけましておめでとうございます． 平野啓一郎著「葬送」がようやく読み終わった技術部の石川有です．ショパンの死を題材とした内容が難解で重く，すべて読み終えるのに都合５ヶ月ぐらい掛かっていたのではないかと思います．本当にとても重い内容ですが，濃厚で至福な時間を過ごせました． さて「重い」と言えば，「大規模データ解析」という言葉が頭に思い浮かびますよね．以前の記事「mixi の解析基盤とApache Hive での JSON パーサの活用の紹介」の通り，ミクシィの解析基盤として Apache Hive を利用しています． また Apache Hive で"No More 「刺身の上にタンポポをのせる仕事」 - 単純作業の繰り返しで開発者の時間を浪費しないために。"を実現するための Hive の JSON パーサを活用しています． 新年最初のエントリーは，Apache Hive で JSON 連想
日付と時刻をTで繋ぐ表記方法 - MEMO:はてな支店
日付と時刻を両方表現したい場合は2008-05-16T11:25:30+09:00 つまり日付と時刻をTでつなげる。 これが世界的スタンダードとしてISO8601とRFC3339に定められた日付と時刻の表現方法。 有名どころの言語やらデータベースその他ミドルウェアはすべてこれに沿った表記を解釈し入出力できるようになっている。 プログラマのみなさんは覚えておいて損はないというか絶対覚えておいたほうがいい。 日付がスラッシュ区切り（YYYY/MM/DD）だったりするソフトやらライブラリやらが巷に散見されるが、まったくおすすめできない。 http://neta.ywcafe.net/000851.html というわけで普段使っている言語でどの程度対応しているか調べてみた。 ISO8601とRFC3339があがってるけどW3CDTFも検索キーワードに入れた方が良さそう。 ちなみに、HTTP,SMT
Parquet
Documentation Download Apache Parquet is an open source, column-oriented data file format designed for efficient data storage and retrieval. It provides high performance compression and encoding schemes to handle complex data in bulk and is supported in many programming language and analytics tools.
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