SCP財団本部が分裂（一部離反？）して新公社、RPC Authority設立。イデオロギーの対立が原因か。
RPCはResearch、Protection、Containment(研究、保護、収容)の略、らしいですね、こです。日本支部には現状あまり関係はないようですよろしくおねがいします。 6/28 まとめ作成後の分追加。 6/29 翻訳の取扱追加。
RPCはResearch、Protection、Containment(研究、保護、収容)の略、らしいですね、こです。日本支部には現状あまり関係はないようですよろしくおねがいします。 6/28 まとめ作成後の分追加。 6/29 翻訳の取扱追加。
米国株が200円から買えるwoodstock.clubというアプリを開発する会社で働いているitomeです。 会社のzenn Publicationを作ったのでこれからじゃんじゃん更新していく所存です。 先日のFlutterNinjasというイベントで発表したのですが、flxというFlutter開発者向けRust製TUIツールを作ったのでその紹介をします。 flxとは こんな感じでターミナルの中でFlutterのDevToolsのような機能にアクセスできるTUIツールです。 TUIとはターミナル上で擬似的にGUIっぽい表示をしているもので、有名なものだとlazygitなどがあります。 なぜ作ったか Flutterで開発をするとき、ターミナルから flutter runコマンドでアプリを立ち上げると以下のように表示されます。 ログが確認できるしショートカットキーを押せばホットリロードもDev
7月は仮想通貨-554万円、株-191万円でした。 BOT自体はUSD建てでプラスなのですが、円高が酷くてものすごい円建てでの毀損をくらいました。仕方ないですね。 昔はヘッジしていたのですが、ヘッジコストや税金絡みのめんどくささがあって今はしていません。 自分の許容量以上のドルなのですが、円持ちたくないなあ、という気持ちもあってしばらくは放置します。 お触り周り 弊鯖に書いた通り、次のお触り、お削り系は何にしようかなあ、と悩んでいます。meet48とBeraくらいしかやっていないので、何かのミリドロを狙いたい、が労働はしたくない。 市況があまりよくないし、差別化要素が大きいお触りじゃないとやる気が出ないので、何かいい案がないか考え中・・・。 毎日行く価値のある魔界チェーンが生えていた時代に比べて、今は良いのが本当にないです。 HashkeyのStakingやBybitのStakingなど、
MemoryPackという、C#に特化することで従来のシリアライザーとは比較にならないほどのパフォーマンスを発揮する新しいシリアライザーを新しく開発しました。 高速なバイナリシリアライザーである MessagePack for C# と比較しても、通常のオブジェクトでも数倍、データが最適な場合は50~100倍ほどのパフォーマンスにもなります。System.Text.Jsonとでは全く比較になりません。当初は .NET 7 限定としてリリースしましたが、現在は .NET Standard 2.1(.NET 5, 6)やUnity、そしてTypeScriptにも対応しています。 シリアライザーのパフォーマンスは「データフォーマットの仕様」と「各言語における実装」の両輪で成り立っています。例えば、一般的にはバイナリフォーマットのほうがテキストフォーマット（JSONとか）よりも有利ですが、バイナリ
Apache Arrowのご紹介 - クリアコード
大容量のストレージ・大量のコンピューターリソースを活用することが可能になった現在では従来は現実的でなかった大量データを処理できるようになりました。現代のデータ処理システムは複数のデータ処理モジュールを連携して構築します。たとえば、Fluent Bitで収集したログをAmazon S3に格納し、Amazon Athenaでデータを加工し、Amazon QuickSightで可視化した場合は4つのモジュールを連携しています。 各モジュール間ではデータ交換が発生します。大量のデータを処理するほどデータ交換の効率が重要になります。非効率なデータ交換処理をしていると、本来のデータ処理よりデータ交換処理の方に時間がかかっている状況になりかねません。 効率的なデータ交換のために設計されたデータフォーマットがApache Arrowです。たとえば、従来はCSVやJSONを使っていたところをApache A
errgroupの整理
なぜ必要か goroutineを作成したとき、デフォルトでは作成元はgoroutineの終了を待たない。 例えば、以下のようにmain関数を定義しても、一回もhelloが出力されないことがあり得る。 このとき、ナイーブな解決策として、channelを渡して終了を待ち合わせる。 これですべての関数呼出しを待てるようになった。しかし、関数呼出しを待つchannelをいちいち作成したりするのはかなり負担が大きい。 そこで、sync.WaitGroupを用いることで、終了を待ち合わせることができる。 ただし、どこかのgoroutineでエラーが発生したとき、その状態を把握するためにはひと工夫が必要。 ここで、errorgroupを用いることで、sync.WaitGroupで発生した最初のエラーを知ることができる。 1つでもエラーが発生したら全てのgoroutineを閉じてアプリケーションを終了する
分散KVS etcdの CAP/PACELC 定理における立ち位置と合意アルゴリズムRaft - sambaiz-net
etcd は Kubernetes でも使われている分散KVS。 Raspberry PiでおうちKubernetesクラスタを構築する - sambaiz-net Kubernetes のドキュメントには etcd is a consistent and highly-available key value store と書いてあり、であれば CAP 定理の P (Partition tolerance) を妥協しているのかと考えてしまうが、分散システムのネットワークが分断された場合 CA を維持するのは難しい気がする。 Daniel Abadi 氏はネットワークの分断時に可用性を放棄する CP システムと、分断耐性がない CA システムは本質的に同じなので CP/CA と AP の2種類しかないと述べていて、2010年に CAP 定理における C と A のトレードオフを明確にして発展
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FlutterエンジニアのためのRust製TUIツール「flx」を作りました
7月の損益とSolidity勉強メモ、仮想通貨コミュとの付き合い方｜QASH_NFT
neue cc - 2022-11