【グッバイEclipse】VSCodeでJavaの開発環境を構築するための設定方法【import保管やデバッグ確認まで出来ちゃう】【グッバイEclipse】VSCodeでJavaの開発環境を構築するための設定方法【import保管やデバッグ確認まで出来ちゃう】
JavaのStreamで並列化できるのは最上位のStreamだけ。 - Qiita
結論からいうと、Streamで並列化できるのは、最上位のStreamだけ。flatMapなどで，入れ子のStreamの処理については並行が効かない。(Javaのコードも読んだが，flatMapのStreamは内部コードでSequentialに変更されていることを確認した。) 基本的にはできるだけ上位の処理を並列化するのが，一般的には効率がよく並列化できるため，この実装は納得できるものではあるが，必ずしも万能なわけではない。 例えば，木構造を辿って処理するようなコードを書いていたりする場合に，木構造の偏りによって並列化が期待したほど効かないということがある。そもそも木構造を処理するのは別の方法のほうがよいかもしれないが。 確認のためのコードは以下。タスクを二重配列で持っていて，これをStreamで処理することを考える。 package parallel; import java.util.A
Docker でロードバランサ・アプリケーションサーバ・DBサーバの環境構築 - A Memorandum
はじめに Nginx でロードバランサを構成する Webサーバ1号機の作成 Webサーバ2号機の作成 ロードバランサの作成 ロードバランサとWebサーバの起動 Web アプリケーションの準備 Docker でアプリケーションをビルドする DBサーバの準備 ロードバランサとアプリケーションサーバの起動 まとめ はじめに 前回は Docker のインストールからイメージビルド・コンテナ起動・Compose までの流れをみてきました。 blog1.mammb.com 今回は以下のような、一般的な Web アプリケーションの開発環境を構築していきます。 前回の記事とあわせて、Docker の活用方法を理解いただければと思います。 Nginx でロードバランサを構成する 最初に、単純な Web サーバを Nginx でロードバランシングする環境を作成して動作を見てみます。 このような構成となります。
Eclipse MicroProfileとは - Qiita
概要 前回の記事では、Eclipse MicroProfileの始め方をご紹介しました。今記事では、そもそもEclipse MicroProfileとはなにか？を紹介します。 生まれたきっかけ もともとはJavaEEの仕様策定のプロセスが遅い、リソースを十分に供給できていないと危機感を持った複数のベンダーとJavaコミュニティによって生まれました。 特徴としては、JAX-RSやCDIなど、JavaEEの中で慣れ親しんだ仕様を一部取り込みつつ、マイクロサービスアーキテクチャで必要な機能を独自で取り込んでいくというものとなります。 ※現在の公式サイトのWhitePaparから抜粋 その後、2017年1月ごろ、Eclipse Foundation傘下に正式に加わった物となります。 仕様に準拠しているプロダクト、実装 これも上述のホワイトペーパーを抜粋すると以下の通りとなっています。 ここで注目す
Javaなら「この書き方がベスト」と信じて書ける - きしだなおきに聞く、Javaのこれまでとこれから｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧Javaなら「この書き方がベスト」と信じて書ける - きしだなおきに聞く、Javaのこれまでとこれから Javaなら「この書き方がベスト」と信じて書ける - きしだなおきに聞く、Javaのこれまでとこれから Javaは1995年に誕生し、数多くのコミュニティや企業の影響を色濃く受けてきました。では、黎明期から現代に至るまで、Javaはどのように進化し、生態系を変化させてきたのでしょうか。Javaのスペシャリストとして知られる、きしだなおきさんに聞きました。 1995年に誕生した、オブジェクト指向プログラミング言語・Java。この言語の歴史は、数多くのコミュニティや企業の影響を色濃く受けてきました。 例えば、OracleによるSun Microsystemsの買収後、Javaのリリースサイクルは大きく変化しました。また日本においては、JavaカンファレンスやS
AmazonがJava Community Process（JCP）に参加を発表
Javaはコミュニティによって仕様や方向性などが議論し決定されており、その手続きは「Java Community Process」と呼ばれています。 Java Community Processには誰でも参加可能ですが、Java Community Processのメンバーになることで、積極的にJavaの仕様策定に関われるようになります。 Amazon.comは、このJava Community Processのメンバーになったことを発表しました。 Amazon joins the Java Community Process (JCP) https://t.co/xtpCRcVX2h pic.twitter.com/FkI7liRyCB — AWS Open Source (@AWSOpen) October 22, 2019 JCP Membersのページには「Amazon.com S
OpenJDKで使えるパフォーマンス分析と障害診断ツール - Qiita
Oracle JDKを含むOpenJDKディストリビューション(以下、JavaまたはJDK)にはJFRを筆頭にさまざまな分析ツール/仕組みがあります。 JDK7からJDK12にかけてトレンドが変わった部分もあるので、少しサマったメモを書きます。 メトリクス取得のための仕組み Javaにはパフォーマンスメトリクスを取得するための方法がいくつかあります。代表的なのは下記の3つでしょう。 JMX ログ JPLIS(javaagent) JMX Java Management Extensions(JMX)はJavaのリソース監視および管理のためのプロトコルです。簡単にいえばJava版のSNMPです。 JSR-174としてJava 1.5より取り込まれています。 Managed Bean(MBean)を利用してCPUやメモリの情報を取得したり、特定のイベント(例えば強制GC)とかを実行することも可
Appleの証明書の期限切れはmacOSのインストーラだけでなく、iTunesやJava、Command Line Toolsなどにも影響しているので古い環境を維持したい方は注意を。
Appleの証明書の期限切れはmacOSのインストーラだけでなく、iTunesやJava、Command Line Toolsなどにも影響しているので古い環境を維持したい方は注意をしてください。詳細は以下から。 Appleは現地時間2019年10月24日、macOSのインストーラがパッケージ署名に利用している証明書の有効期限が24日に切れたことにより「このアプリケーションは破損しているため、インストールには使用できません」といったエラーが出るため、このようなケースが出た場合再度macOSのインストーラをダウンロードして欲しいと管理者向けに通知しましたが、その後頂いたコメントによるとこの問題はiTunesなど他のパッケージにも影響しているそうです。 影響を受けるのはiTunesやレガシーなJava 6ランタイム・インストーラー、Command Line Tools、Xcodeなどを配布する際
NLP4J [004] Javaで自然言語処理と構文解析の統計処理を使ってテキスト分析をしてみる - Qiita
Indexに戻る : [003]品詞の統計処理 > [004]構文解析の統計処理 > [005-1] NLP4J+Twitter4J(データ収集) NLP4Jを使って形態素解析の結果と簡単な統計処理を利用してテキスト分析をしてみます。 繰り返しになりますが、 「形態素解析」や「構文解析」は料理で言うと「包丁の使い方」に近い感じです。 「形態素解析」や「構文解析」に加えて「統計処理」を入れるとテキスト分析＝料理に近くなるのではないかなと思います。 ここでの統計処理は簡単なものを利用しますが、機械学習や複雑な統計処理を入れてみるのもよいと思います。 さて、ここで以下のような文書があったとします。１行が１レコードです。 "Toyota", "ハイブリッドカーを作っています。" "Toyota", "ハイブリッドカーを売っています。" "Toyota", "自動車を作っています。" "Toyota
![NLP4J [004] Javaで自然言語処理と構文解析の統計処理を使ってテキスト分析をしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dc9fb605057811efeb7e7f3f47320537a01eeb37/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBveWFoaXJva2kmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWU1NzEwYWU4NWNiMWRjODE1ZGU2NTE1ODQxNDI3NDhh%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Ddcd933e308a96a842da28fa2ea98fbb5)
Python を高速化する Numba, Cython 等を使って Julia Micro-Benchmarks してみた - Qiita
テスト環境: OS Ubuntu 18.04, CPU Intel Core i7-7700 使用したソフトウェアのバージョン: Julia 1.0, Python 3.7, Numba 0.46.0, numpy 1.17.2, Cython 0.29.13, Pythran 0.9.3.post1, Java openjdk 1.8.0_222, PyPy 7.1.1-beta0 Pythonについては、Numba では Anacondaを、それ以外では Ubuntu のパッケージを使用 使用したコード、測定結果の詳細については、GitHubで公開しています。 Numba の場合、8つのテスト項目の中で一番遅いのが「recursion_fibonacci」で、C よりも 2.89 倍の時間がかかっています。Numba は、再帰の処理が遅いためです。次に遅いのが、matrix_stati
NLP4J [003] Javaで自然言語処理と品詞の統計処理を使ってテキスト分析をしてみる - Qiita
public class HelloTextMiningMain1 { public static void main(String[] args) throws Exception { // ドキュメントの用意（CSVを読み込むなどでも可） List<Document> docs = new ArrayList<Document>(); { docs.add(createDocument("Toyota", "ハイブリッドカーを作っています。")); docs.add(createDocument("Toyota", "ハイブリッドカーを売っています。")); docs.add(createDocument("Toyota", "自動車を作っています。")); docs.add(createDocument("Toyota", "自動車を売っています。")); docs.add(crea
![NLP4J [003] Javaで自然言語処理と品詞の統計処理を使ってテキスト分析をしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/de726b95ee1e97762515d6dcd8f6c25f7c24b89f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYxMTAyNjUlMkY0NjM4Yjg5NmQ5YjI4OTMzN2VmZTU3OWI1ZjU5MWRlMjM4NWQ1NTVkJTJGbGFyZ2UucG5nJTNGMTU5NzY2ODcyNj9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmZm09cG5nMzImcz0wYmZjOWU2NWM5MTAwYTdjMWE3MWE1MjIyYWU5MDgxMg%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dbce97fe485dde43bab5d937c00ce42e5%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBveWFoaXJva2kmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz05MjBmNjJlZGJmNGI4NmUyNjMwMzRiMTI4OTEyNzczNg%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7a97841623b11929227dbfee102becb7)
IntelliJ IDEAからSnowflakeに接続してクエリを実行する #SnowflakeDB | DevelopersIO
SnowflakeはJDBCドライバーを提供しています。これを利用することでJavaプログラムや各種のSQLクライアントツールからSnowflakeに接続してクエリを実行することができます。 本ブログ記事ではIntelliJ IDEAのデータベースツールを使ってSnowflakeに接続する方法をご紹介します（と言っても特別な手順はありません。IntelliJ IDEAのデータベースツールのごく一般的な使い方そのままです）。 動作環境 OS : macOS Mojave v10.14.6 Snowflake JDBC Driver : v3.10.0 IntelliJ IDEA : 2019.2.3 Snowflakeのアカウント登録や基本操作については以下のブログ記事を参照ください。 Snowflake のトライアルをやってみた #SnowflakeDB ｜ DevelopersIO Sn
replaceトラップ - Qiita
package mail; public class MailTemplate { /** from */ private String from; /** to */ private String to; /** cc */ private String cc; /** title */ private String title; /** body */ private String body; public String getFrom() { return from; } public void setFrom(String from) { this.from = from; } public String getTo() { return to; } public void setTo(String to) { this.to = to; } public String getCc
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Spring Data Moore SR1 and Lovelace SR12 released
Spring Cloud Stream - Composed Functions or EIP
SpringBootの例外ハンドリング - Qiita
This Week in Spring - October 29th, 2019
NLP4J - Java で 形態素解析（Yahoo! デベロッパーネットワーク 日本語形態素解析を利用） - Qiita
A Bootiful Podcast: Apache Tomcat, Netty and Spring Framework contributor Violeta Georgieva
This Week in Spring - October 22nd, 2019