チップス アホイ!。なつかしいなぁ、小さい頃よく食べた・・と思われる方も多いと思います。チップス アホイ!は本国アメリカでの登場は1960年代前半。米ナビスコとヤマザキとの合弁の、ヤマザキナビスコがチップスアホイ!を日本で販売開始したのはなんと、1971年2月です。 チップス アホイ!は リッツ、チップスアホイ、ラングドシャ、バタークッキーとともに発売になりましたが、かなりインパクトのある名前のためか、強烈に覚えているという方が多いようです。 私も小さい頃、「チップス?ポテトチップじゃないのに、アホーイ??」と思っていました。小さい頃はチョコのかけらがもっとごろごろ入っている記憶だったのですが、いま食べるとそうでもないです。 いまや100円ショップや激安ショップで見かけることが多い、アホイ!です。お土産で、アメリカのChips Ahhoy!をいただいて食べたら、チョコチップがごろごろ入って
1.Goの環境設定 1.1. Goのインストール 1.2. GOPATHとワーキングディレクトリ 1.3. Goのコマンド 1.4. Goの開発ツール 1.5. まとめ 2.Go言語の基礎 2.1. こんにちは、Go 2.2. Goの基礎 2.3. フローと関数 2.4. struct型 2.5. オブジェクト指向 2.6. interface 2.7. 並行処理 2.8. まとめ 3.Webの基礎 3.1 Webの動作原理 3.2 簡単なWebサーバを立てる 3.3 Webと連動したGoの動作方法 3.4 httpパッケージ詳細 3.5 まとめ 4.フォーム 4.1 フォームの入力処理 4.2 フォームに入力された内容の検証 4.3 クロスサイトスクリプティングの予防 4.4 フォームの複数回送信の予防 4.5 ファイルのアップロード処理 4.6 まとめ 5.データベース 5.1 dat
golang と言えば非同期に特化した言語ですが、慣れない内は簡単な非同期しか使えません。しかし sync パッケージを知る事でもっとカジュアルに、かつ確実な非同期処理を行う事が出来る様になります。 今日はそんな sync パッケージについて説明してみたいと思います。 sync.Mutex ご存じ sync.Mutex です。皆さんが一番使う排他制御だと思います。 package main import ( "fmt" "runtime" "sync" "time" ) func parallel(wg *sync.WaitGroup) { fmt.Println("博") time.Sleep(100 * time.Millisecond) fmt.Println("多") time.Sleep(100 * time.Millisecond) fmt.Println("の") time.
Goは標準パッケージが充実しているのが特徴の1つだが、net/httpも例外ではなくHTTPクライアントの処理が簡単に書ける GET 例えばGETでHTTPリクエストを行う処理を実装したい場合、3通りの方法がある http.Get 関数を実行する Client 型の Get(url) メソッドを実行する Client 型の Do(request) メソッドを実行する 単純なアクセスなら1で良い 一番単純な http.Get(url)によるGET url.Values でクエリを組み立てて、Get関数で指定したURLの末尾にEncode結果をパラメータとして付加すればOK url.Valuesはクエリパラメータをkey-value形式で保持する型。ペアを追加するAddや上書きするSet等のメソッドが提供されている 組み立てたクエリはEncodeメソッドを呼び出す事で?key1=value1&
はじめに オンラインデーティングアプリ、言ってしまえば「出会い系アプリ」について、17個登録して体験した上で、リサーチレポートとしてまとめました。登録したアプリはApp Storeセールスランキング及び、無料ランキングTop150に入っていたものになります。 ただし、直接会う約束はしたものの、メッセージのやり取りのみの分析であることをご了承ください。 市場としての魅力 日本では普及段階といえますが、アメリカにおいては当たり前と言われています。実際、アメリカでは結婚したカップルの3分の1以上がオンラインで出会っているというデータもあります。既に4,000を超えるサービスが展開され、市場規模は2,000億円に上ることを考えると、魅力ある市場ではないでしょうか。 参考URL http://careerhack.en-japan.com/report/detail/360 2つの課金モデル アプリ
無限スクロールまたはauto pagingと呼ばれるUIには、読み終えたコンテンツがどんどん画面の上のほうに溜まっていってメモリーを食い潰すという問題がある。 なかでもTumblrは画像などのコンテンツが多いため、ダッシュボードダイバーたちは無限Tumblrユーザースクリプトなどのユーザースクリプトをインストールして、読み終えたコンテンツを定期的にページ上から自動削除するといった対策を講じていた。 ところが最近のTumblrのダッシュボードでは、ポストが画面外に出るとその中の要素が一時的にページから削除され、画面内に表示されると要素が再度復元されるようになっている。どうやらこれによって無限スクロールによるメモリーの圧迫が抑えられているらしい。 関連するコードはhttps://secure.assets.tumblr.com/assets/scripts/dashboard.jsの/*! s
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 (補足:この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ) ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語
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