Kafka Streams - Qiita
Kafkaでストリーム処理を書けるようになった 2016/06 時点の最新リリース v0.10 から、Kafkaにストリーム処理のアプリケーションを書くためのライブラリが入った。Kafka本体に同梱されているので追加で何かをインストールする必要はない。このライブラリを使うと、 「KafkaのトピックAにデータが入ってきたら、即座ににそれを処理して別のトピックBに格納する」 というアプリケーションを簡単に作ることができる。なお、Kafkaに同梱されているからといって、Kafka本体、すなわちブローカー側に何か特殊な仕掛けが導入されたわけではない。Kafka Streamは単なるKafkaのクライアントアプリである。別の言い方をすると、Samza とか SparkStreaming とかでできることを、Kafka 本体だけでもできるようになったということができる。 Kafka Streams
JavaScript・再帰・トランポリン - Qiita
現状整理 JavaScript では末尾再帰最適化(PTE: Proper Tail Call) は、完全には期待できない https://kangax.github.io/compat-table/es6/ 末尾再帰による最適化 - Qiita なので再帰は注意して使わねばならない スタックオーバーフローしないことをチェック 再帰を辞めて for 文とかに何とか変換する とはいえ再帰を使いたい こともある じゃあどうするか？が本稿の目的 再帰におけるスタックオーバーフローは、末尾再帰の最適化ができる他の言語でも起こりえる(例: 末尾再帰できない場合)。じゃあ、他の言語の場合どうしているかというと、トランポリンするらしい。もちろん JavaScript でもトランポリンできる。トランポリンすると、再帰が深くなってもスタックオーバーフローしない。 処方箋 ざっくりいうと以下の処方でスタックオ
Clojure ファーストインプレッション - Qiita
Clojure 初学者が感じた Clojure の基礎文法に関するつぶやき 参考情報 = 私のスペック: プログラミング歴 10年, lisp経験なし, 関数型経験あり, 4clojure の elementary & easy は全て解いた, 「clojure for brave and true」 で学習 infix でないことの強み +, = や and など他の言語では infix な演算子が Clojure では prefix になっており、可変個の引数を受け付ける。これにより、他の言語での sum, product というような関数は不要になる: (+ 1 2 3) , (apply + [1 2 3]), (* 1 2 1), (and true false false)。 名づけが絶妙 特に seq まわりの関数に当てはまるが、反復操作の処理パターンを類型化し、名前をつける
Clojure 頑張る - Qiita
1. 関数 1-1. 匿名関数 JS でいうところの x => x + 1 は、Clojure では #(+ 1 %) となり、x => x % 2 === 0 は、#((= 0 (rem % 2)) となる: (map #(+ 1 %) [1 2 3]) ; => (2 3 4) (filter #(= 0 (rem % 2)) [1 2 3]) ; => (2) 1-2. 関数合成 / 関数適用 comp で関数合成するもいいけど as-> マクロで上から順に次々適用させていくので十分なことが多い。なお、引数位置がうまくそろうなら ->, ->> の方がよりコンサイス: (def comped (comp (partial reduce *) (partial map inc))) (comped (range 3)) ; => 6 (as-> (range 3) input (map
ガチャプログラムの実装（中級者向け） - Qiita
ガチャの実装はおそらくあなたが思っている以上に難しい。 本稿では、最終的に以下の機能をもつガチャを作る。最初は簡単なものを作り、徐々に難しくしていく。言語は JavaScript。ES6もバリバリ使うので初心者には難しいかも。 - ピックアップ対応: 特定のキャラをあたりやすくさせる - 10連特典対応: 10連の場合には、★4 一体以上を保証 - 天井対応: 99 回連続で★5 がでてない場合、★5 を保証 - メンテが容易 - コードの変更が一切不要 - 設定ミスしにくい設計 1. 超基本 基本からはじめよう。1% で大当たり, 10% で当たり、 89% ではずれのガチャはこんな感じで実装できる。乱数はガチャ関数の外に出して純粋性を保つことで、テストをしやすくするのが重要: function gacha(rval) { if (rval < 0.01) return { id: '大
Node単体テスト 最初の一歩 - Qiita
Nodeで最低限のテストができるようにするよ。何も知らなくても15分くらいあればテストの最初の一歩をふみだせるように記事を書いたよ。 概要 npm test でテストが走るように設定 テストコード作成 Step#01 初期設定 ~/letstest をプロジェクトディレクトリにしよう。配下にtestディレクトリを作ってここにテストコードを置く。ディレクトリ名をtestにすることで、テストツールがテストコードの場所を見つけることができる。テストツールはmochaが普通に使われているのでこれをインストールする。 $ mkdir -p ~/letstest/test $ cd ~/letstest $ npm init -y $ npm install -save mocha npm init -y コマンドを打つと、package.jsonが生成される。この中のscripts.testフィール
D3 軸と軸ラベル の微調整テク - Qiita
// input const sc = d3.scaleLinear().domain([0,100]).range([0, width-80]); const ax = d3.axisBottom().scale(sc); const ax2 = d3.axisBottom().scale(sc).ticks(4); const ax3 = d3.axisBottom().scale(sc).tickValues([0,20, 40, 80]); const ax4 = d3.axisBottom().scale(sc).tickFormat((val) => { return val === 30 ? '' : val.toString() }); const ax5 = d3.axisBottom().scale(sc).tickSize(10) // output const x
ホールデムポーカ simulation & visualization ～ハンドの勝利確率とプレイ人数に非依存な特徴的なハンドの存在示唆～ - Qiita
役 組み合わせ 確率 累積確率 1-累積確率 役の名称 HC 23294460 17.4% 17.4% 82.6% ハイカード/ブタ 1P 58627800 43.8% 61.2% 38.8% ワンペア 2P 31433400 23.5% 84.7% 15.2% ツーペア 3K 6461620 4.8% 89.5% 10.5% スリーカード ST 6180020 4.6% 94.1% 5.9% ストレート F 4047644 3.0% 97.1% 2.9% フラッシュ FH 3473184 2.6% 99.7% 0.3% フルハウス 4K 224848 0.17% 99.9% 0.2% フォーカード SF 41584 0.031% 99.9% 0.0% ストレートフラッシュ 合計 133784560 100%
D3 で九九の表ならぬ FFの表をつくる - Qiita
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ホールデムポーカのプリフロップ戦略と可視化 - Qiita
はじめに プリフロップでは、はじめに配られる 2枚のカード(ホールカード) のみを頼りに、ゲームに参加するのかを判断しなければならない。 一般的な戦略としては、「この2枚が手元にある場合の勝利確率」という統計データを頭に叩き込む。この統計データは、以下に示すようなマトリックスで表現される。 引用元: https://www.cardschat.com/poker-starting-hands.php 対角線上には、ポケットペアでの勝率が並び、右上にはスーテッド（2枚のカードの種類がそろっている場合）の組み合わせでの勝率が並ぶ。左下にはオフスートの場合の勝利確率が並ぶ。 確率は全部足して 100% になっていない。これは条件付き確率だからだ。つまり、「AAが来た場合に 85% で勝てる」のと、「KKが来た場合に 83% で勝てる」の 85 + 83 を計算することに意味はない。 ちょっと待っ
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D3 でヘキサゴン - Qiita