1. Amazon AlexaとFire TVでHello Worldを試してみる - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
音声アシスタントのAmazon AlexaとGoogle AssistantとLINE Clovaを比較した - Qiita
まずは開発者として気になる所は、日本語対応とサードパーティーへのSDKの提供です。 Clovaはスマートスピーカーの国内発売、日本語対応ともに一番はやいのですが、残念ながらサードパーティーの開発はまだ出来ません。 一方でAmazon Alexaは早い段階でサードパーティーの開発を開放しており、既にかなりの数のスキル（スマホで言う所のアプリ）が存在しています。 AmazonのEcho dotも招待制で発売が開始されました。現時点で日本語対応で開発が行えるスピーカーはAmazonとGoogleのみです。 Amazon Alexa サードパーティー開発 Alexa developer Alexaは早い時期から開発者向けにSDKを提供しています。その為、音声アシスタントに必要な外部サービスとの連携やSlotsによる言葉のゆらぎなどもサポートしていて開発が始めやすい印象です。 また、ソフトウェア開発
[翻訳] ElixirとErlangの変数を比較する - Qiita
José Valimさん1の2016年1月12日付のブログ記事"Comparing Elixir and Erlang variables"の翻訳です。 時々Erlangのプログラマは「Elixirの変数は隠れたバグの温床になるのでは」と心配するようです。この記事ではそういう心配についてと、Erlangでの変数も「隠れたバグ」を生み出しかねず、一方でElixirはそれらのうちのいくつかを除去するということについて議論します。 話を始める前に短い放棄声明を…: Elixirは可変(mutable)な変数を持っていません。あるのは再バインドです。可変性はよくストレージと関連付けられます。Elixirでは保存された値を変更することはできません(Erlangと同じです)。可変な変数の例としてF#を見てみましょう。F#では明示的にmutableキーワード(例えばlet mutable x = 5)に
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Xamarin vs 他のクロスプラットフォーム開発ツール - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Xamarin は、クロスプラットフォーム開発ツールとして紹介されることが多いので、他の同類のツールと比較してみたいと思います。 対象は Android と iOS に絞ります。 速度がーとか、メモリ使用量がー、とか言った話はナシで、仕組みとかを淡々と述べます。 ゲーム系は分からないのでナシで。業務アプリつくるレベルだと思ってください。 あ、いずれもガッツリ使ったことはないので、間違ってたらツッコミお願いします。 1. まず Xamarin についておさらい 開発言語 C#、F# などの .NET 言語を使います。VB.NET は…プロ
いろいろな言語での Map, Dictionary 的なものの名前 - Qiita
いろいろな言語で、キーと値とを対応づけるデータ構造、いわゆる連想配列、辞書、……たちがどのように呼ばれているか、気になったので調べてみた。 おおよそ、対応表（map）、辞書（dictionary）、実装の名前をそのまま（hash-table）、 Perl風（hash）に分けられると思う。 Common Lisp: hash-table Scheme: hash-table (SRFI-69, SRFI-125 → R7RS-large), hashtable (R6RS Scheme, SRFI-126), map (SRFI-44), mapping (SRFI-146) Haskell: Map OCaml: Hashtbl, Map SML: hash_table (sml-nj-lib) C++: map, multimap, unordered_map, unordered_mu
プログラミング言語の構文の複雑さについて考える 〜Java vs. Scala〜 - Qiita
プログラミング言語同士の比較をするとき、ある言語が別の言語より複雑であるということがよく批判の対象になります。たとえば、C++は複雑過ぎる、Scalaは複雑過ぎる（Javaと比較して）、といった意見をよく耳にします。 しかし、実際に客観的な指標に基いて比較してみたことがある人はあまり居ないのではないでしょうか。自分がみる限り、その人がこれまで学んできた言語と比較して、「難しく感じた」ことをもって「複雑だ」という主張をしていることが多いように思います。 しかし、複雑である <=> 難しい（と感じる）も必ずしも正しくありませんし、単純である <=> 簡単であるとも限りません。 このエントリでは、JavaとScalaの構文を比較して、よく言われる「Scalaは複雑である」という主張に反して、「Scalaの方が単純である」ということが言える（ただし、Scalaの方が簡単であることは意味しない）とい
Keras バックエンド速度比較 CNTK vs TensorFlow - Qiita
from __future__ import print_function import time start_time = time.time() import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop batch_size = 128 num_classes = 10 epochs = 20 # the data, shuffled and split between train and test sets (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_tr
Rubyの似たメソッドのベンチマーク結果比較 まとめ - Qiita
はじめに JuanitoFatas/fast-rubyにRubyの役割の似たメソッドのパフォーマンスがまとまっていたが、結果だけでなくコードも並べて一覧化したかったので、当該リポジトリをcloneしてきて、以下のscriptを実行してまとめなおした。 File.open('./result.md', 'w') do |dest| $stdout = dest Dir.glob('code/**/*rb').each do |f| dest.puts "## #{File.basename(f, '.rb')}" dest.puts "\`\`\`rb" dest.puts File.open(f).read dest.puts "\`\`\`" dest.puts dest.puts "\`\`\`" require "./#{f}" dest.puts "\`\`\`" dest.put
Unity/C#における繰り返し文の速度比較 - Qiita
for,while,foreachの速度差を検証してみる [2016/02/20 追記] 全部まとめて書いてしまったので単品で書いたものとILが異なっている可能性有り 個々で検証を行うとまた結果が違うかも･･･ 【検証環境】 ・Unity5.2.4f1（Personal Edition） ・Nexus7(Android 5.0.2) ・100万回ループした際にかかった時間を比較 【比較項目】 ①forの前置インクリメント ②for ③while ④do-while ⑤foreach ⑥forのLengthチェック ⑦forのList<T>参照 ⑧forのList<T>参照のCountチェック ⑨foreachのList<T>参照 ⑩whileのLinkedList<T>参照 ⑪foreachのLinkedList<T>参照 【テストコード】 using UnityEngine; using
Swiftの強力な機能であるstaticメソッド制約の紹介と、Kotlin, TypeScript, Java, Scala, C++との比較 - Qiita
先に結論 Swiftのstaticメソッド制約はちょっとしたシンプルな機能に見えるけど便利で深い Kotlin, TypeScript, Java で同じことをすると冗長で間接的なコードになってしまう TypeScriptのstaticメソッド注入は独特のテクニックで面白い 提示するJavaの実装は「T を new する」方法でもあるので参考にして Scala は間接的ではあるもののKotlinより良い形でかける SwiftはScalaの形をさらにより良くした形とみなすことができる C++はSwiftと同じ事ができるがわかりにくい書き方になってしまう 導入 Swiftはprotocolという機能で、Javaのinterfaceのように型がインスタンスメソッドをもつ事を強制する事ができます。そしてSwiftではそのメソッド制約として、インスタンスメソッドだけではなくスタティックメソッドをもつ
主要クラウドサービス別 機械学習アルゴリズム機能比較 - Qiita
#はじめに AzureのMachineLearningで使用している機械学習アルゴリズムを調査するついでに、他の主要クラウドサービスで提供している機械学習についても調べてみたので、機能比較としてまとめてみました。 #対象クラウドサービス 以下ベンダーのクラウドサービスを対象としました。 Microsoft Azure Machine Learning Amazon Machine Learning Google Prediction API IBM Bluemix(Watson) #比較内容 １．機能有無 機械学習アルゴリズムを「学習分類」と「アルゴリズム分類」のカテゴリに分類し、その観点での機能有無の比較を行いました。 学習分類 アルゴリズム分類
シンプルなRails環境を最速プロビジョニング。各種ツールの利用比較 (Chef [Berkshelf], Ansible [Playbook], Docker [Docker Compose], 手動) - Qiita
シンプルなRails環境を最速プロビジョニング。各種ツールの利用比較 (Chef [Berkshelf], Ansible [Playbook], Docker [Docker Compose], 手動)RailsAWSchefDockerAnsible プロビジョニングのための構成管理フレームワークには様々なものがあり、例に挙げると以下のようなものがあります。 Chef Ansible Puppet SaltStack CFEngine PowerShell DSC Itamae AWS CloudFormation Terraform Mobingi ItamaeはCookpadの社員の方が開発した、機能がシンプルで学習コストが低く、Chefを簡略化したようなものです。AWS CloudFormationはAWS上のサーバなどの構成をJSONまたはYAMLで記述して管理するものです。T
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PostgreSQLとMySQLとMariaDBのNoSQL実装状況 - Qiita
Happy Birthday to me!! この記事はラクス Advent Calendar 2016の6日目です。 昨日は@morihirokさんの「rmの-fオプションで泣かないために」でした。 OSS RDBに実装されたNoSQL実装状況まとめ いつの間にやら主要なOSSなRDBであるPostgreSQLとMySQL/MariaDBにNoSQL機能（というよりもドキュメントDB機能）が付いていたので仕事にも使えそうなのでまとめ。 各種都合によりPostgreSQL優遇気味で。しかし "PostgreSQL contains NoSQL." の「お前は何を言っているんだ」感がすごいですね……。 各DBMSごとのNoSQL機能実装バージョン PostgreSQL PostgreSQL 9.4でjsonb型がサポート 9.2でサポートされたjson型（テキスト）から発展し、jsonb型は
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