Big Sky :: GolangでAPI Clientを実装する、の続き
いい記事に感化されて僕も何か書きたくなった。 GolangでAPI Clientを実装する | SOTA GolangでAPI Clientを実装する 特定のAPIを利用するコマンドラインツールやサービスを書く場合はClientパッケージ（SDKと呼ばれることも多いが本記事ではClientと呼ぶ）を使うこ... http://deeeet.com/writing/2016/11/01/go-api-client/ この先、JSON REST API のエンドポイントに対して Golang の struct を用意していく訳だけど、ここが一番かったるい作業で一番手を抜きたい所だと思います。そこで便利なのが JSON-to-Go です。 JSON-to-Go: Convert JSON to Go instantly JSON-to-Go Convert JSON to Go struct T
内閣府、地域経済分析システム「RESAS」のAPIを公開、産業構造や人口構成などのデータがAPIから利用可能に
RESASは、産業構造や人口動態、人の流れなどに関するデータを集約し、地図上に可視化したシステム。地方自治体がデータを活用し、地方創生のための戦略立案ができることを目的に2015年4月に公開された。 今回公開されたRESAS-APIは、RESASに搭載されているデータを自由に取得・利用することのできるAPI。これにより、RESASに搭載されているデータの加工や、別データとの組み合わせ、最新データの自動での取り込みが可能になる。 公開されるデータは以下のとおり。 11月1日提供データ 産業マップ 稼ぐ力分析 特許分布図 輸出入花火図 海外への企業進出動向 農林水産業マップ 農業花火図 農産物販売金額 農地分析 農業者分析 林業総収入 海面漁獲物等販売金額 観光マップ 外国人訪問分析 商業マップ 商業花火図 商業の地域間比較 人口マップ 人口構成 人口増減 人口の自然増減 人口の社会増減 将来
なぜ大企業において「優秀な人」と「潤沢な資金」があっても、新規事業の立ち上げはうまくいかないのか。
ホーム > なぜ大企業において「優秀な人」と「潤沢な資金」があっても、新規事業の立ち上げはうまくいかないのか。 はじめまして、株式会社Relicの代表の北嶋と申します。 この場を借りて、広報活動をさせていただきますので、以後、よろしくお願いします。 さて、私の広報における大きなテーマの１つでもあるのですが、最初にある問題提起をさせていただきたいと思っています。 それは「なぜ新規事業の立ち上げがうまくいかないのか。」についてです。 私は過去に新規事業立ち上げ専門のコンサルティング会社に在籍していたことがあり、その後在籍していたDeNAでは自らが責任者として複数の新規事業を立ち上げる中で、常にこの問題に取り組んできました。 「そんなことない、ウチは新規事業の立ち上げがウマい、マネタイズもすぐにできる」 という会社もあるでしょう。もちろんそれは素晴らしいことだと思います。 ですが、実際には、人も
SQL実行時のブルームフィルタ(Bloom Filter)アルゴリズム | フューチャー技術ブログ
1. 初めにDBにおける処理はSQLによって記述しますが、データの取得するために具体的にどのような内部処理を行うかという点までは記述しません。 ここでいう内部処理とは「SQLの書き換え」「インデックスの使用」「結合アルゴリズムの選択」などがDBMSのオプティマイザによって選択されて実施されることを指します。 SQLのパフォーマンスを見るにあたっては上記の内部処理について正しく理解する必要があります。 本Blogでは、重要なアルゴリズムであるにもかかわらず、まとまった情報が少ないSQL実行時におけるブルームフィルタ(Bloom Filter)についてOracleをもとに紹介を行います。 Bloom Filterは結合処理を効率化するために、結合の前段階で利用される技術になります。 公式なドキュメントとしては以下になります。 Oracle Database SQLチューニング・ガイド 12cリ
ブルームフィルタ - Wikipedia
この項目では、確率的データ構造について説明しています。画像にぼかし効果を付加する画像フィルタについては「川瀬のブルームフィルター」をご覧ください。 ブルームフィルタ（英語: Bloom filter）は、1970年に Burton H. Bloom が考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、あるデータが集合の要素である（集合に含まれている）かどうかの判定に使われる。ただし判定は正確ではなくて、含まれていないのに含まれていると誤って判定すること偽陽性（false positive）の可能性がある。しかし含まれているものを含まれていないと誤判定すること偽陰性（false negative）はない。なお集合に要素を追加することはできるが、集合から要素を削除することはできない（ただし、拡張をした counting filter であれば削除もできる）。集合に要素を追加していくにつれて偽陽性の
転職回数が「少なすぎて」苦労している知人の話。
知人が転職活動をしていた。 彼はもうそろそろ40歳、今在籍している会社はそれなりの大手である。仕事はまあまあできる方で、人当たりは良い。 だが、転職活動はあまりうまくいっていない、と彼はいう。 「なぜ？」 と聞くと、彼は言った。 「要するに、待遇が合わないんだよ。こちらが求める給料と、向こうが提示する給料が、200万円以上ちがう。」 彼は自分という人物が安く見られている、ということに不満を漏らす。 「実績もある、経歴もきれいだとおもう。でも転職先はない。どういうことなんだろうな。やっぱり年齢の壁はあるんだな。」 「そうだね。」 私は相槌を打ったが、正直にいうと状況がよくわからないので、意見をいうことは控えた。よくわからないことに意見をしても、大抵は相手を怒らせるだけである。 そこで、彼がどのような状況に置かれているのか、少し聴いてみよう、と思った。 「面接って、どんなことを聞かれる？」 「
Go のバイナリには -ldflags '-w -s' でコンパイルしてもたくさんパスが埋め込まれていた - Qiita
とコンパイルすることで、 DWARF とシンボルテーブルの情報をバイナリに残さずコンパイルできる。 しかし、自分は気になったので strings コマンドを生成後のバイナリにかけてみた。 するとバイナリには というような行が、まだたくさん残っていた。 どうやら DWARF やシンボルテーブルの情報を削除しても、コンパイルの際のパスなどの情報は残ってしまうようだ。 消してみると 10% くらい節約できた そこで、全て浅いディレクトリでコンパイルしなおしたところ、約 5MB のバイナリが約 4.5MB ほどまで節約できた。 ソースコードを細分化していればしているほど、モジュールを使っていれば使っているほど、含むパスは多くなるので、これらにより節約できるサイズは大きくなる。 Go の単一バイナリを Docker コンテナにするような状況では、 10% の節約は心理的に大きい。 (嬉しい) 使い所
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