Golangで関数をグローバル変数に代入してテスト時にスタブする - 小野マトペの納豆ペペロンチーノ日記
こんにちは、小野マトペです。タイトル全部です。 昨日、現在時刻によって条件分岐するロジックを含むGoプログラムを書いていて、どうテストするか困ったのですが、うまい（と思う）やり方を思いついたのでここに書いておきます。 書いていたのはまあだいたいこういうソースコードです。 // main.go package main import ( "fmt" "time" ) func main() { fmt.Println(Greet("マトペ")) } func Greet(n string) string { t := time.Now() if 6 <= t.Hour() && t.Hour() <= 18 { return fmt.Sprintf("こんにちは%sさん。今は%d時ですよ！", n, t.Hour()) } else { return fmt.Sprintf("こんばんは%s
真鍋大度さんとの初仕事 "music for the deaf" 振り返り - その後のその後
昨日「ヨコハマ・パラトリエンナーレ2014」の特別イベントとして、 SOUL FAMILY × 真鍋大度 + 石橋素 + 照岡正樹 + 堤修一 名義で、『music for the deaf プレゼンテーション』を行いました。 先日書いた記事『音楽に合わせて電気を流すiOSアプリ - その後のその後』で紹介した、「耳の聴こえないダンサーが、音楽を「感じ」ながらダンスをするためのデバイス＆アプリ」を使って、聴覚障害のダンサーチームが実際にその場で電気刺激だけでダンスをする、というものです。 電気刺激デバイス（通称ピリピリデバイス） 申し込み制のイベントだったのですが、定員に対して倍以上の応募があったそうで、大盛況のうちに終わりました。 現在、当日の動画やインタビュー、各種技術説明等を含むアーカイブサイトが制作されているそうで、詳細はそちらに期待しつつ、ここでは個人的な目線から振り返っておきた
「ネトウヨ」より「ジジウヨ」がこわい（山口浩） - エキスパート - Yahoo!ニュース
昨日は69回目の終戦の日だった。政府主催の全国戦没者追悼式のほか、各地でいろいろなイベントが開かれただろう。この暑さは式典の類に好適とはいいがたいが、この夏の真っ盛り、盆休みに合わせたかのようなこのタイミングは、日本人の季節感に妙にマッチしているようにも思う。というわけで、最近思うことをつらつらと書いてみる。 以下はきちんとしたデータや理論で裏付けた話ではない。この種のテーマはタッチーなのでことばの定義とかめんどくさいが、そのあたりも割とふわっとしたままでいく。高齢者層、もう少し広げて中高年層の間に勇ましげな論調がめだつなあ、みたいな印象論、という前提でご理解願いたい。 記事タイトルの「ネトウヨ」「ジジウヨ」は釣りっぽいが、主に語呂のよさで選んだ。世間でどういうニュアンスで受け取られているかは一応承知しているが、個人的に特段貶める意図はない。「ジジ」ということばは高齢の男性を意味するわけだ
kudox.jp - kudox リソースおよび情報
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サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
LedisDB - A high performance NoSQL like Redis powered by Go.
Data structure Rich data structure: KV, List, Hash, ZSet, Set. Various Backend Various backend databases to choose: LevelDB, goleveldb, LMDB, RocksDB, BoltDB or Memory. Expiration & TTL Supports expiration and ttl in all kinds of data structures. CLI Support Redis clients, like redis-cli, are supported directly. Easy Embedding Easy to embed in Go application. Data Protection Replication to guarant
ユーザーが待っている間のUIデザイン | UXデザイン会社Standardのブログ
あなたは待つという行為は好きですか。私達の生活では1日の中に何度も待たなければいけない時間が発生します。 朝の出勤のために電車が来るのを待ったり、会社のエレベーターが降りてくるのを待つなど、既に慣れてしまってあまり意識していないかもしれませんが、実際には多くの待ち時間があるはずです。 アプリケーションでの待機 上記の現実での待つことと同じくらいの数を、私達はアプリケーションで体験しています。例えばTwitterで新しいツイートを見るためにリロードしたり、Safariで画面が切り替わるまでを待つなど、現実世界と比べるとミクロな時間かもしれませんが、回数的には同じくらい待つことを行なっています。 たしかに短い時間かもしれませんが、現実世界と違いアプリケーションを利用中のユーザーは他の何かをして待つことが困難という問題があります。現実の待ち時間ではiPhoneをすぐに取り出してTwitterやニ
railsコマンドを追う - 旧gaaamiiのブログ
Ruby on Railsというフレームワークを使うとrails new Hogeとかでアプリケーションのひな形ができちゃって、rails serverでサーバーが立ち上げられたりするわけですが、これは一体どうなってるんだというのを追っていけたらなと思います。誰にでもわかるように書きたいです。今回こそはくじけずに書ききりたい。 railsとbin/railsの違い railsはシステムにインストールされたrailsコマンドを呼ぶ（/Users/ユーザー名/.rbenv/shims/railsみたいな）。 bin/railsはそのプロジェクト下のbin/railsのコマンドを呼ぶ。 bin/rails Railsプロジェクトを作ると、binというディレクトリの中にrailsというファイルがある。これをエディタで開いてみる。 $ vim bin/rails 中身はこんな感じ。 #!/usr/b
ネストの深さとコードの複雑度
Aug 16, 2014 この記事は「コードでも書こう」とエディタを起動したものの書くコードがない状態に陥った僕がやり場のない感情を消化するために書いたものであり、多くの人にとっては全くもって読む価値の無い記事である。そもそも僕個人の存在が社会にとっては全くもって価値のない存在であって、そのような存在から生み出される文章に価値がないことは自明である。 さて、本題です。 本題をまとめると「ネストの深さではなく複雑度でコードの良し悪しを判断すべき」という内容。 言いたいことはこれで終わりなので、以降の価値の無い文章を読むことに時間を割くよりはここでタブを閉じることをおすすめします。 コードのネストを深くするな | anopara ネストの浅さにこだわると逆に読みづらいコードが生み出されたりするので、ネストを深くするなという単純な主張には同意しかねます。 ちなみに、個人的には最後のケースを除けば
Prologで学ぶAI手法 – AZ-Prolog
「Prologで学ぶAI手法」の著者の高野真です。 本書はパソコンワールド誌に連載されたものの前半部分をまとめて啓学出版から出版したものですが、パソコンワールド誌の発行元、啓学出版が共に倒産したため、長いこと絶版となっていました。 本書のプログラムは当時のPC-9800シリーズで動作する処理系であるProlog-KABAで動作するものでしたがこのたびソフネック株式会社のAZ-Prolog上にプログラムを移植すると同時に本書の原稿を変換したものをソフネック株式会社のサーバーに掲載する運びとなりました。 同時に書籍化できなかった単一化文法HPSGを使った機械翻訳システムの連載記事も掲載いたします。 高野真はペンネームで本名は斎藤孝信です。 現在経営する会社は異分野の画像認識専業となっているため、ソフネック株式会社のサーバーに載せるのが最適であろうと判断して今回の掲載を許諾いたしました。 高野真
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
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