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ruby の inject で配列の合計や最小要素を簡単に求められるんだけど、慣れていないと理解しにくい。そこで、できるだけわかりやすく説明したいと思う。 injectの使用例 Ruby初心者が配列の和を求めたいと思ったとき、最初に思いつくのは以下のようなコードだろう。 sum = 0 [1, 2, 3, 4, 5].each do |i| sum += i end sum # => 15 変数sumを用意し、eachで配列の中身を順にsumに足していく。Rubyを知っている人なら誰でも理解できると思う。 これをinjectを使って次のように書ける。 [1, 2, 3, 4, 5].inject(0) { |sum, i| sum + i } # => 15 簡潔だが、injectを知らないといまいちピンとこないのではないだろうか。ちなみに、Ruby1.8.7以降であれば更に簡単に書ける。
概要 複数のor条件の判定の記述方法について 詳細 複数のor条件の判定の記述方法について。 どうするのが一番シンプルで可読性・保守性が高いのか思案。 いくつか例を上げてみた。これがいい!みたいな要望があれば tbpgr_utils gemに追加しようかな? =>結局Object#any_of?としてtbpgr_utils gemに含めてver 0.0.3でリリースしました。 わざわざ作らなくても普通はこうするよ、このライブラリが良いよ、 みたいのがあればそちらを利用しようかな。 パターン1 オーソドックスに「||」で判定。でも比較数が増えてきたりすると self == "xxx"をいっぱい書く必要があって冗長。 サンプルコード # encoding: utf-8 class String def sample puts (self == 'hoge' || self == 'hige')
Rust言語、asm.jsやWebAssemblyをサポートへ。WebブラウザやNode.jsで実行可能に Mozillaが中心となってオープンソースで開発されている言語「Rust」の最新バージョン「Rust 1.14」がリリースされました。 Rust言語は、C言語のように低レベルのシステム開発向けに作られた言語。不正なメモリ領域を指すポインターなどを許容しない安全なメモリ管理と、マルチスレッド実行においてデータ競合を排除した高い並列性を実現している点が特長です。Mozillaの新型高速ブラウザエンジン「Servo」の開発に使われています。 Rust 1.14ではツールチェーンマネジャーの「rustup」がバージョン1.0となり、Rustのインストールを含む環境構築を司るようになりました。 At its heart, rustup is a toolchain manager for Ru
by clement127 科学がめざましい進歩を遂げるなか、すでによく知られているはずの人間の体内で新たな「発見」がありました。これまで腸を支えるための単純な構造だと考えられていた部分が、研究によって「消化器系の臓器」であることが判明。これによって、腹部の病気の原因解明が進む可能性があるとのことです。 98.6 F Ideal Temperature for Keeping Fungi Away and Food at Bay https://www.newswise.com/articles/98-6-ideal-temperature-for-keeping-fungi-away-and-food-at-bay The mesentery: structure, function, and role in disease - The Lancet Gastroenterology &
あけましておめでとうございます。 2017年1月1日付で株式会社はてなに入社しました。 はてなに入社するということでやっぱりはてなブログに移行しました。 そーだいなるらくがき帳は移行出来たらします。 はてなにはMackerelのセールスエンジニアとしてジョインしました。 なぜ「はてな」なのか WebサービスのスタートアップのCTOを辞めてなぜ「はてな」なの?という疑問があると思います。 理由としては勿論前職を離れるのに良いタイミングだったってのも大きいのですが PostgreSQLがそこにある セールス部門でチャレンジ出来る エンジニアの全体のレベルが高い などです。 でも1番はMackerelチームに一緒に働きたい人が沢山いるって言うのが大きいです。 そして広島から東京に転居してまでチャレンジしたい価値がMackerelにはあると思っています。 初出社日の所感 初めての東京転居(まだして
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AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
現代のスーパーコンピューターでは何千年もかかると言われる極めて複雑な計算を、わずか数時間で解くという、夢の超高速コンピューター「量子コンピューター」の実現に向けて、東京大学のグループが世界的に注目されている「量子テレポーテーション」と呼ばれる現象をめぐり、重要な成果を得たことがわかりました。超高速コンピューターの実現に欠かせない、情報の瞬間移動を無制限に繰り返せるようにする新たな技術の開発の成功で、グループではことしから大規模な計算を精度高く行うための研究を本格化させることにしています。 量子とは、物質のもとになる原子や光子などのことで、古澤教授はカリフォルニア工科大学の客員研究員だった1998年に、離れている二つの量子の間で情報を瞬時に伝える量子テレポーテーションと呼ばれる現象を起こすことに世界で初めて成功し、注目を集めました。 この量子テレポーテーションについて、古澤教授のグループが実
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