TypeScript 4.1 の Template Literal Types がやばい - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Next.jsでトークン設定済みのAxiosを使えるようにしてみた - Qiita
経緯 Axiosに認証トークンを設定する処理を共通化したい 何ならAxiosを使用する際にトークン設定済みの状態にしたい 方法 Axiosのインスタンスを生成→ヘッダーの設定→そのインスタンスの返却、を行うラッパー?ソースファイルを用意する。 各ソースファイルでAxiosを使用したいときは、そのラッパーファイルから呼ぶようにする。 実装 ラッパーファイル（例：customAxios.ts） import axios from 'axios'; // Axios本体をインポート const instance = axios.create(); // Axiosインスタンスを生成 instance.interceptors.request.use( (config) => { // 認証トークンをヘッダーに付与 config.headers.common['Authorization'] =
旧石器時代のポインタをご利用の皆様へ ～provenance入門～ - Qiita
現代のプログラミング言語ではポインタは単なるアドレスではなく，provenanceを伴った参照として扱われています． 世界は既に変わっています． 概要 ポインタは単なるアドレスではありません． ポインタにはprovenanceという，どのオブジェクト由来かの情報が含まれています． Provenanceを使うことで，最適化が効きやすくなったり，堅牢なプログラムを書きやすくなったりします． 追記: 次の英語記事を読むとprovenanceが必要な理由についてもっとよく知ることができます．クリックしよう！！！！(2020-12-15) https://www.ralfj.de/blog/2020/12/14/provenance.html ポインタはアドレスではない 次のCプログラムを見てみましょう． #include <stdio.h> #include <string.h> int main
Rust Memory Container Cheat-sheet - Qiita
Repos: https://github.com/usagi/rust-memory-container-cs 文字で読み書きするとやや大変です。しばらく間を開けてRustを触ったりするとスコシ混乱するかもしれません。と、いうわけでRustでメモリーコンテナー系に触れるモードになった時用に1枚絵のチートシートを整理しました。 文字を書けるQiitaにポストするのでちょっとだけチートシートの解説も乗せます。 おまけ解説 Threads; スレッド群 (rev.0 -> rev.1 でこのチートシート上で最初に現れる選択肢に切り替わりました ⇔ Ownership; 所有権) Rustではマルチスレッディング実行の安全性を向上するため、 適当に確保したメモリーをスレッド間でうっかり共有できない(少なくとも簡単にはうっかりできない程度に難しい)仕組みがあります。その仕組みの核心は標準ライブラリ
だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）篇 #1】 - Qiita
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型
計算の高速化のために必要なこと: メモリの観点 - Qiita
前回の「各種メモリ／ストレージのアクセス時間，所要クロックサイクル，転送速度，容量の目安」は，思わぬ反響を呼んだので驚いております。 今回の記事は，その記事の活用編にあたる記事です。コンパイラのコード最適化を設計・実装する時に重要な観点を，つらつらと書いてみます。 原則: 高速なメモリ・ストレージは容量が小さい 前回の記事の結論を再掲します。 メモリ/ストレージの種類 アクセス時間 アクセス開始までの所要クロックサイクル 最大転送速度 容量
【王者DataRobot・最新ツールRealityEngines・無料のVARISTA 】AutoMLツールを比較してみた。【機械学習】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに⚡️ 私が実際に触って、体感したことのある3つのAutoMLツールに関する記事です。 あくまで、UI/UX、サービス視点での比較になります。 生成されたモデルの精度の比較ではございませんのでご注意ください。 なぜ、精度の比較をしないのか？🤔 それは、現在私が利用できないツールが含まれているからです。 DataRobotやRealityEnginesに関しましては、私がアーリーアクセスで一時的に利用していたため 現在推論を行うことができませんでした。 各リンク🌍 DataRobot 👉 https://www.datarob
Pythonの文字列が標準でf文字列になる（かも） - Qiita
はじめに Python言語サミット2020が4月の15日、16日の2日間で開かれました。これはPython実装の開発者（本家のCPythonに加えてPyPyなども）が集まる会議で、単にプレゼンし合う場というよりは言語本体や標準ライブラリの現状や今後に関する議論をして合意を目指すという会議とのこと。 今年はコロナウイルス蔓延の影響で、ご多分に漏れずオンライン開催となったそうですが、2日間の議題を見るとなかなか興味深いものが並んでいます。 全ての文字列をf文字列にする CPythonのパーサーをPEGベースの物にする (C)Pythonの仮想マシンの形式仕様記述 実装非依存のC言語拡張API CPythonのドキュメンテーション保守の変革 ライトニングトーク pip, PyPI そしてパッケージングに今後何を求める？ 「マルチコアPython」プロジェクトの失敗を振り返る Pythonの型導入
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