CakePHPでフィクスチャに惑わされずにテストを書く方法
前回挙げたチュートリアルはやってみましたか？ 快適なテストライフを送ってますか？ テストケースをたくさん書いていると気づくのは、フィクスチャがメンテナンスの邪魔をするということ。 フィクスチャに初期データを定義すると、それを気にしながらテストケースを作ることになります。 これがとても面倒くさいんです。 これを解消すべく、今日はモックを使ったテストケースの書き方を紹介します。 モックとは SimpleTestのモックで参考になるのは、以下の書籍です。 Webアプリケーションテスト手法 著者: 水野 貴明 (著), 石井 勇一 (著), 新藤 愛大 (著), 岸田 健一郎 (著), 荻野 淳也 (著), 安井 力 (著), 田中 慎司 (著) 出版社: 毎日コミュニケーションズ 発売日: 2008/7/25 この書籍のp154にモックについて以下のように書いてあります。 モックを使うと
高速フーリエ変換（FFT)
高速フーリエ変換（FFT) 信州大学工学部 井澤裕司 １． 高速フーリエ変換とは ここでは、高速フーリエ変換について解説します。 高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform; FFT）は、離散フーリエ変換の対称性に着目して、 その演算量を減らし高速に変換を行う手法であり、1965年、CooleyとTukeyにより発表されました。 周期 N の離散フーリエ変換（DFT)では、複素数の乗算を N2 回行う必要があります。 高速フーリエ変換では、その乗算回数を N・log2N /2 回に減らすことができます。 なお、乗算では加算を複数回行うので、加算より複雑な処理になります。 例えばNが2のべき乗、すなわち N=2m のとき、その比率を求めると、 ［FFT] / [DFT] = m・2m-1/22m = m/2m+1 となり、ｍ（すなわちN）が大きいほど、その効果がはっきり現
高速フーリエ変換 - [物理のかぎしっぽ]
ここで上の行列の真ん中で左右に分けて考えると，添字が偶数の行については左と右の部分が同じで，添字が奇数の行については左と右の部分が半周期ずれたものになっているのがわかります．そのため上の式は以下と等価です． 図1 図1を見てもわかる通りxの並びが変わっています．このように並び替えることで計算がしやすくなります．それではソースコードを見てみます． dfttimes = num; power = power_two(num); //２の何乗かを返す for(i=0; i<power-1; i++){ indexto = offset = 0; while(indexto < num){ indexfrom = 0; while(indexfrom < dfttimes){ rbuf[indexto] = re[indexfrom + offset]; ibuf[indexto] = im[in
nginxから始めるWebサーバー構築入門 [1] - オブログ
こんにちは、hsbtです。 北海道から関東に引っ越してきて、そろそろ体験したことのない暑さの季節だなあと毎日おびえている毎日です。 さて、今号から近年注目されている Web サーバーの nginx を用いて、Webアプリケーションを運用していく上でのノウハウを連載として紹介していきたいと思います。 nginx はロシアのIgor Sysoev 氏によって 2004 年にリリースされた、高性能かつオープンソースのHTTPサーバーです。公式サイトによれば現在では世界中のドメインの6.55%のサイトが nginx によって動作しています。 nginx は HTTP サーバーとしてだけではなく、以下のような特徴を持っています。 リバースプロキシ IMAP/POP3プロキシサーバー シンプルな設定ファイル 少ないリソース消費量 特に少ないメモリ消費量とHTTPサーバーとしての高い性能から、リソースに
結局どうすればいいの？ - Dive Into HTML5
Translation of: What Does It All Mean? - Dive Into HTML5 Diving In The Doctype The Root Element The <head> Element Character Encoding Friends & (Link) Relations rel = stylesheet rel = alternate Other Link Relations in HTML5 New Semantic Elements in HTML5 A long digression into how browsers handle unknown elements Headers Articles Dates and Times Navigation Footers Further Reading 訳注 Diving In この章で
第7回 代表的な離散型確率分布 | gihyo.jp
今回は、前回導入したNumpy、そしてグラフを描画するmatplotlibを使って、いくつかの代表的な分布を紹介していきます。 第5回「「よく使う分布」はどうしてよく使う？」の項でも代表的な分布が紹介されていました。そこでは、“この状況（モデル）では、この分布を使う”というパターンを想定する、それが“よく使う分布”がいくつも存在する理由と言及されていましたが、どのような状況でどのような分布を使えばいいのでしょうか？ 実際、どのような状況のときに、どのような分布を使うと説明しやすいかを考えながら、みていきましょう。 matplotlibのインストール matplotlibはpythonとNumpyのための高機能なグラフ描画ライブラリです。今後もグラフを描画することがあるかと思いますので、ここでインストールしておきましょう。 公式サイトのダウンロードから各OS向けのパッケージを入手して
全文検索エンジンgroongaについての発表資料を公開しました。
2010年末に、３つに勉強会にて「全文検索エンジンgroonga」の紹介をさせていただきました。 第4回Solr勉強会 groongaを囲む夕べ ドワンゴ技術勉強会(2) MySQLについて それぞれの勉強会にて用いた発表資料を公開いたします。 groongaの紹介部分については使いまわしがバレバレですが、それぞれの勉強会の特性に合わせた味付けをしているので、ぜひご覧になっていただければ嬉しいです。勉強会当日のレポートをされている方もいらっしゃるようなので、興味のある方は検索してみるとよいでしょう。 また、groongaを囲む夕べに関しては、他の発表者さんの資料も以下のリンクから見ること...
Story of Your Life » Blog Archive » 社会人からのTopCoder SRM参加のススメ
先行き不安ながらもなんとかDiv1で戦うことができるようになったのを記念して、TopCoderに参戦してからこれまでのことを、つらつらと振り返りたいと思います。まぁこれが読まれる頃には次のSRMに参加してDiv2に落ちているかもしれないのですが・・・。 最初の一歩 一番最初にTopCoderにユーザ登録したのは３年以上前の学生時代の頃でした。 その頃に一度SRM(シングルラウンドマッチ)の過去問を解いてみて、2,3問ほど解くのに約１日ぐらいかかったように思います。 SRMというのは、問題が出題され、アルゴリズムを考えてコーディングして解くまでのスピードを競うゲームです。 (どういう問題が出題されるかというのは、TopCoder参戦記の方に問題の概要を張ってあるので参考にしてください。) 一回あたりEasy,Medium,Hardの三問出題され、各問題を解くごとに解いた時間と難しさを考
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