Kitten Programming Language
The Kitten Programming LanguageKitten is a statically typed, stack-based functional programming language designed to be simple and fast. It is a concatenative language, combining aspects of imperative and pure functional programming. There is an introduction available and a tutorial in progress. FeaturesConcatenative ProgrammingA compositional style of programming to make refactoring easier and im
Rails: スコープをモデルの外でチェインするのはやめておけ（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Say no to chained scopes! 原文公開日: 2015/06/24 著者: Jeroen Weeink サイト: Crafting Ruby 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 2018/04/18: 初版公開 2023/02/14: 更新 Railsアプリで、次のようにモデルのデータベーススキーマの内部にまで立ち入っている（コントローラ）コードをよく見かけます。 class Person < ActiveRecord::Base enum gender: { male: 1, female: 2 } end class PeopleController < ApplicationController def index @people = Person.where(gender: Person.ge
Golangの defer をRubyでも使いたい - たごもりすメモ
前にRubyでtry-with-resourcesが使いたいという話を書いてそのときにリリースしたgemもあるが、人類の安全に・便利にリソースを解放したいという欲求には際限がない。 try-with-resources は便利なんだけど欠点がないわけではなくて、リソースの確保と解放を一ヶ所でまとめてやらないとネストが深くなる。複数箇所に分けて書くならネストも2段になってしまう。 これはこれで整理されたコードを書く圧力になるので悪くない面もあるんだけど、とはいえもうちょっと自由にやりたい、いい方法は無いもんか、という話。 defer ある。Golangの defer が便利そう。defer foobar って書いとくと、そのスコープを外れるときに自動的に foobar の内容が実行される。あるスコープのどこに何度書いてもいい。これは便利。 # GolangのdeferのままRubyにもってき
Python: memory_profiler でプログラムのメモリ使用量を調べる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は memory_profiler というモジュールを使ってプログラムのメモリ使用量を調べる方法について紹介する。 pypi.python.org このブログでは、以前に Python のプロファイラとして profile/cProfile や line_profiler について書いたことがある。 これまでに紹介したこれらのプロファイラは、主に時間計算量の調査が目的となる。 それに対して memory_profiler では、調べる対象は空間計算量となる。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp 使った環境は以下の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G1212 $ python --version Python 3.6.4 下準備 まずは mem
Railsの太ったモデルをダイエットさせる方法について - メドピア開発者ブログ
こんにちは。メドピアのRuby(Rails)化をお手伝いしている@willnetです。最近はよくリファクタリングをしています。 今回は、最近僕がリファクタリングしている内容についてまとめようと思います。 メドピアではFat Model/Controllerを避けるために、rubocopの設定を利用しクラスの行数が300行以下になるよう制限しています*1。最近300行を超えるモデルが出てきたので、一部の処理を別のクラスに切り出し始めました。 このとき、Railsが提供している機能であるconcernsを利用すると楽に行数を減らすことができますが、それだとrubocopの指摘を回避できるという意味しかないので、なるべく委譲(composition)を利用して処理を別クラスに移していっています*2。 複数モデルにまたがる処理を切り出す Railsアプリケーションを書いていると、複数のモデルを一度
Pythonのどうしてこうなるの？トリッキーコード集 (part 1) - Read -> Blog
satwikkansal/wtfPython: A collection of subtle and tricky Python examples 原文のライセンスは煮るなり焼くなり自由なアレ 前文雑要約 Pythonはいい言語。 でも初心者には一見わかりにくい挙動をすることもある。 ここでは古典的でトリッキーな例を集めた。 トリッキーといっても大したことのない例もわりとある。 経験を積んだPythonプログラマならだいたい知っているはず。 目次 前文雑要約 目次 使い方 代入を無視するインタプリタ？ 解説 うさんくさいコード(Python 2.x系限定) 解説 ちょっとこのハッシュヤバくね？ 解説 評価タイミングの食い違い 解説 辞書をイテレート中に変更する 解説 リストの要素をイテレート中に削除する 解説 del, remove, popの挙動の違い [2, 4]という出力はなんなのか
Python + FlaskによるLINE BOTの開発(Heroku使用) - ボンジニアの備忘録
備忘録的に書いていきます。 今日は「LINE BOT」を作ります！ なんでPythonかというとPHPで作ったことはあったのです。 今後LINE BOTに機械学習的な要素を入れたいなぁと思ったので Pythonを選びました。今絶賛勉強中の言語のため、基本的な書き方すらわかってない 状態ですが、興味がある人は見ていってください。 今回の構成は以下です。 言語：Python 3.5.1 フレームワーク：Flask サーバ：Heroku（アドオン：Fixie） PythonのフレームワークはFlaskを使いました。 Flaskは軽量なフレームワークらしく、非常に簡単にWebアプリが作れるという特徴があると 耳にしたので、使ってみよう！と思いました。一番有名で世界中に使われているDjangoという フレームワークもありますが、ちょっと学習コスト高そうだったので今回はやめました。 サーバーにはHer
心臓が止まったらSNSに「死にました」と投稿する - Qiita
概要 fitbit(alta HR)で心拍数をモニタリングして、心拍数が0になったらSNSに「死にました」と投稿するスクリプトを書きました。 リポジトリ 僕はほぼ24時間fitbitを付けっぱなしにしているので、fitbitごと壊れる死に方でない限り大体カバーできるはずです。 fitbit alta HRとは リストバンド型ウェアラブル端末の1つで、常時心拍数などを測れます Pure Pulseという技術で従来のデバイスより正確に測れるらしいです APIが充実しています Fitbit APIで心拍数を監視する Fitbitアプリを登録する こちらから登録できます 心拍数データを取るためには「OAuth 2.0 Application Type」を「Personal」にする必要があります 心拍数を取得する python-fitbitを使わせてもらいました。使い方は他に多くの解説記事があるので
Pythonメモ : better-exceptionsで例外情報を見やすくする - もた日記
better-exceptions インストール 使い方 better-exceptions github.com better-exceptionsを使用すると例外情報が図のようにみやすくなる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install better_exceptions 使い方 以下のようにbetter_exceptionsをインポートすればよい。 import better_exceptions 試しに下記コードを実行した場合の出力を比べてみる。 import better_exceptions foo = 52 def shallow(a, b): deep(a + b) def deep(val): global foo assert val > 10 and foo == 60 bar = foo - 50 shallow(b
ディープラーニングを用いたエロ画像の収集と自動化 - Qiita
#はじめに エロ画像は最高です。 エロ画像さえあれば、誰でも自由にエッチなことができます。たとえ彼女がいないブサメンであっても、一人で性的に興奮することができます。そこに確かな満足を覚えて、幸せに浸ることができます。どんな嗜好も思いのままです。 故に我々人類にとって、エロ画像を集めることは、フンコロガシが糞を転がすのと同じように、種としての習性と称しても過言ではない行いなのではないかと思います。 しかしながら、我々は霊長類の長たる生き物です。かれこれ数万年に渡って同じように糞を転がし続けているフンコロガシと同じではいけません。より効率的に、より意欲的にエロ画像を収集してこその人類です。 ただ、そうは言ってもエロ画像の収集は非常に大変です。様々なサイトを巡り、十分に吟味した上で、フィッティングのあった品々を、確たるスキームに合わせて収集、構造化してゆく必要があるのです。日によって必要な一枚が
Pythonコードからコマンドラインインターフェイスを自動生成するツール『Python Fire』を試してみた | DevelopersIO
先日、Googleから『Python Fire』なるものが発表されました。関連記事によると『Pythonコードからコマンドラインインターフェイスを自動生成するツール』なのだそうです。ざっと見た感じ利用のハードルも低く、すぐに使えそうなものでしたので早速試してみました。 Google Open Source Blog: Introducing Python Fire, a library for automatically generating command line interfaces Python Fireの導入 Python Fireの導入方法及び使い方については下記GitHubの情報にまとまっています。こちらを参考にしながら進めて行きます。 GitHub - google/python-fire: Python Fire is a library for automaticall
スーパーファミコンのソフトをTensorFlowで学習させてみる！ - Qiita
学習方法 ゲームキャプチャ + アクションで報酬(game score)を与えそれを学習させる。 game scoreの取得については、ROMのバイナリ情報を解析する必要があります。 この辺はあまり詳しくありませんが海外にROMの情報が出ているとのことです。 ニューラルネットワークアーキテクチャ 学習関数は定番のReLU。教科学習のアルゴリズムは勾配降下法(Adam)でやってます。 ReLU 勾配降下法 ニューラルネットワークの外観 手順 ⅰ.エミュレータの準備 エミュレータの動作に関しては処理が複雑なのでgitにあげておきます。 https://github.com/tsunaki00/siva_game ※ 他のマシンで試してないので動くかわかりません。 エミュに興味あるかたは海外のgitなどをぐぐってみてください！ ⅱ.ROMの抜き出し 上記にも記載しましたが、ROMの抜き出し方法は
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ブロック付きメソッドによる安全なリソース管理を破壊する - Qiita
Datastore/Go のデータ設計と struct の振る舞いについて