Amplifyにおける複数モデルのGraphQL APIについて - 虎の穴ラボ技術ブログ
虎の穴ラボのかのたんです。 AWSが公式で提供しているAmplifyという開発ツールは非常に簡単、かつ高速にAPI環境が構築できるということで注目度が上がっており、AWSの公式セミナーや勉強会等でも取り上げられる機会が増えています。 弊社でも有志でAmplifyの使い方についての調査を行っており、特に以前弊社のNSSさんがブログに投稿したAmplifyに関する記事は非常に多くの方に読んでいただきました。 toranoana-lab.hatenablog.com Amplifyの導入については、こちらのNSSさんの記事が非常に参考になります。 私の方でもAmplifyについて触ってみたので、今回の私の記事は上記のNSSさんの記事から派生するような形で、複数モデルのGraphQL APIの作り方について書きます。 GraphQL APIの作成 本記事の前提条件として、上記のNSSさんの記事等を
Checklist - Rust API Guidelines
Rust API Guidelines Checklist Naming (crate aligns with Rust naming conventions) Casing conforms to RFC 430 (C-CASE) Ad-hoc conversions follow as_, to_, into_ conventions (C-CONV) Getter names follow Rust convention (C-GETTER) Methods on collections that produce iterators follow iter, iter_mut, into_iter (C-ITER) Iterator type names match the methods that produce them (C-ITER-TY) Feature names are
APIとかABIとかシステムコールとか - 覚書
はじめに 本記事はLinux環境における次のようなことをざっくり理解するための記事です。 Application Programming Interface(API)って何? Application Binary Interface(ABI)って何? システムコールとAPIとABIの関係って？ それぞれ何がどう違うの? この手の情報はググればwikipediaやらにいろいろ情報が載ってるんですが、初心者が理解するには細かいことまで書かれすぎていて、かつ、それぞれの関係がわかりにくいです。なので、用語を逐一解説するのではなく、ありがちな質問のQAという形をとりました。人によって用語の意味の揺らぎがあったりするんですが、私の解釈ということで。あからさまに間違っていたら指摘していただけると嬉しいです。 これを書こうと思ったきっかけは、以前こんなtweetを見かけたことです。それから「そういえば最
WebRTC を今から学ぶ人に向けて
この資料には宣伝が含まれます ライセンス Creative Commons — 表示 - 非営利 - 改変禁止 4.0 国際 — CC BY-NC-ND 4.0 内容 これから WebRTC を学ぶ人が何を学ぶべきで、何は学ばないべきなのかを書く。定期的に更新していく。 趣味で学びたい人はターゲットに入っていません、仕事で利用する場合のみがターゲット。 まとめ 急がば回れで、W3C の資料を理解できるまで読み込む。 下手にフレームワークに依存したりして簡単な仕組みを覚えてしまうと後からツライ。 Media Capture and Streams WebRTC 1.0: Real-Time Communication Between Browsers Identifiers for WebRTC's Statistics API 作って学ぶも良いが、まずは出てくる単語などの意味を理解できるの
CSS Layout API で Masonry Layout | blog.jxck.io
Intro Pinterest でおなじみの Masonry Layout を CSS の標準にする作業と実装が進んでいる。 Masonry Layout 以下のように画像を敷き詰めるタイルレイアウトのことを Masonry (石工やレンガ造りの意味らしい) Layout という。 上の例の場合は、Height が不揃いの画像を並べる上で、左から敷き詰め、折り返したら既にある画像の高さに合わせて二列目が始まるというロジックになる。 これを実現するには、割と複雑な CSS を書く必要があり、様々なサイトで CSS ライブラリや、Grid などを用いて再現する方法が紹介されている。 これをそのまま CSS の標準にする作業が Layout API の文脈で行われており、既に一部が(主に Firefox で)実装されている。 grid: masonry; 仕様は以下だ。 CSS Grid Lay
Release v4.0.0 · puppeteer/puppeteer
Breaking change: Puppeteer no longer uses Node’s EventEmitter library As part of our work to make Puppeteer agnostic of its environment we are removing the dependency on Node’s EventEmitter in favour of an event emitter that is not tied to Node. Under the hood we use Mitt, but we extend Mitt with additional functionality to match most of the methods that Node’s EventEmitter provides. The following
.NET Core 3.0 をもって .NET Framework からの移植作業は完結
corefx で以下のようなアナウンスが。 .NET Core 3.0 concludes the .NET Framework API porting project buildの時点で .NET を .NET Core ベースに一本化、.NET Framework は 4.8 をもって最後にするという話があったわけですが、 改めてというか、総括的なアナウンスです。 API 数 まず、.NET Framework から .NET Core に移植してきた API 数の総括。 メソッドのオーバーロード1個1個を「1 API」とカウントしてるんだともいますが、以下のような数字が書かれています。 .NET Core 1.0 時点では1.8万個 .NET Standard 2.0 では .NET Framework、.NET Core、Xamarin の共通部分として3.8万個 Windows
Big Sky :: C++ な WebServer 実装 crow と TensorFlow Lite を使って Object Detection の API サーバを書いた。
自宅で動かしている物体認識サーバは TensorFlow を使って Go で書かれていたのだけど、CPU 負荷が高いので以前 go-tflite で書き換えた。その後 Raspberry Pi Zero W でそのまま使えるだろうと思っていたら結構リソースが厳しかったので C++ なウェブサーバの実装である crow と TensorFlow Lite を使って書き換える事にした。 GitHub - ipkn/crow: Crow is very fast and easy to use C++ micro web framework (inspired by Python Flask) How to Build If you just want to use crow, copy amalgamate/crow_all.h and include it. Requirements C..
レジストリを汚さないためのツールを作りました
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どういうツール 簡易的な仮想環境を作り、アプリケーションの動作を現在の環境から切り離すサンドボックスツールです。 レジストリとCドライブへのアクセスを仮想化することによって、 アプリケーションからシステム環境に影響を与えない様にする アプリケーションを単独で持ち運び可能にする などなどが可能になります。このツール自体はもちろんレジストリを汚しません。 どうやって DLLインジェクションからのIAT書き換えによるWin32 APIのフックにより動作を書き換えています。 IATを経由しない動的呼び出しもLoadLibraryやGetProc
C#のAPI設計のモデルとインターフェース
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
C言語でインクルードするだけで使えるNon-movingで正確なコピーGCを作った - Qiita
C言語でインクルードするだけで使えるNon-movingで正確なコピーGCを作った インクルードするだけで使えるNon-movingで正確なGCをC言語用に作りました。 行数がコメントを除いて100行に満たない非常に小さなライブラリです。 GCのアルゴリズムとしてはCheneyのコピーGCを採用しています。 通常のCheneyのコピーGCではメモリ空間のうち半分が無駄になってしまいメモリ効率が悪かったり、 GC発生時にオブジェクトが移動してしまいC言語のようなポインタを直接触れる言語との相性が悪いという欠点がありました。 今回はヒープ全体を二重連結リストとして管理することでそのような問題を解決しています。 ちなみにこれはTreadmill GCのアイデアと同じです。(が、アルゴリズム自体はTreadmill GCではありません。) APIはLinuxのlist.hに非常に近い見た目になって
Big Sky :: C言語から分かりやすいAPIで扱える JSON パーサ「cJSON」
おなじみC/C++から使えるJSONライブラリを紹介するコーナー。まずは過去のまとめ。 最速と言われる JSON パーサ「rapidjson」が本当に爆速なのか試してみた。 C言語から使えるJSONパーサ、parson が思った以上に良い仕事をしている。 僕がboost::asioとboost::property_treeを使いHTTPプロキシ環境下で非同期にGoogle Search APIから検索するまでにやった、たった一つの事。 C言語から使えるJSONパーサ、JSMNを試してみた。 何も見ずにC++でjsonパーサが書けるか試してみた。 ヘッダファイルだけでC++から使えるJSONパーサ「picojson」が凄い！ C言語から使えるJSONパーサ、jansson がとても直感的で良い Big Sky :: C++ で STL フレンドリに扱えるJSONパーサ「json.hpp」 結
Go言語で利用するLLVM入門 | POSTD
はじめに LLVMは、コンパイラを作成するための基盤です。2000年にChris Lattnerによって作成され、2003年にリリースされました。それ以来、LLVMリンカ lld やLLVMデバッガ lldb など幅広いツール群を持つ包括的なプロジェクトに発展してきました。 LLVMの秀でた特徴は、一般に LLVM IR と呼ばれる、その中間表現です。LLVMの考え方は、まずこのIRにコンパイルし、次にそのIRを、JITコンパイルする、インタープリタで実行する、または実行しているマシンのネイティブアセンブリにコンパイルするといういうものです。このIRの主なターゲットは、コンパイラです。実際LLVMを使用するコンパイラは、世の中に数多くあります。C言語とC++用はそれぞれclangとclang++、D言語用の ldc2 、Rust、Swiftなどです。 Emscripten のようなプロジェ
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【Python C API入門】C/C++で拡張モジュール作ってPythonから呼ぶ -前編-｜はやぶさの技術ノート