ソフトウェアエンジニアなら3秒で理解できる NFT 入門 - Okapies' Archive
はじめに NFT って何ですか？ ブロックチェーン上に記録された一意なトークン識別子をその保有者のアドレスと紐付ける情報、およびそれを状態変数として保持するスマートコントラクトのこと。 以上。 え、それだけ？ はい。 「デジタル資産に唯一無二性を付与するインターネット以来の革命」なんじゃないの？ これを読んでください: speakerdeck.com なるほど。ところで、この記事は何？ いま話題の NFT について、NFT の標準仕様である EIP-721 の仕様書と、それを実装しているスマートコントラクトのソースコードから読み解けることを解説する。一般向けの解説とは異なる視点から光を当てることで、ソフトウェアエンジニアに「あ、NFT って単にそういうことだったのか」と理解してもらえるようにすることを狙っている。 また、NFT がソフトウェアとして具体的にどう実装されているかを知ることは、
Mastodon の電脳考古学、あるいは不在の中心としての Twitter について - Okapies' Archive
突然ですが、5月始めに出る「マストドン本」に寄稿させて頂くことになりました。後半の技術パートの導入として、Mastodon の技術的な基盤である OStatus の章を担当しています。 本書の執筆には、mstdn.jp のぬるかるさんや pawoo.net の中の人に加えて、界隈では誰でも名前を知ってるような面々が勢ぞろいで、まさに Mastodon オールスターといった趣であり、わし本当にこんな所に混ざっていいのか…。まぁ、ともかく現在予約受付中です、買ってね！ これがマストドンだ! 使い方からインスタンスの作り方まで (NextPublishing) 作者: マストドン研究会出版社/メーカー: インプレスR&D発売日: 2017/05/12メディア: オンデマンド (ペーパーバック)この商品を含むブログ (1件) を見る 思い返すになかなかの急展開ですが、最初、降って湧いた Masto
Future/Promise はいつモナドになったのか - Okapies' Archive
「非同期計算をモナドで合成し、依存関係に従ってパイプライン化する」というアイデアはいつ誰が提案したのか、というのを調べてみたけどよく分からなかった記録。網羅的な調べ方はしてないので、何か知ってる人がいたら教えてください。 明示的 vs. 暗黙的 id:xuwei さんに教えて頂いた Wikipedia の記事によると「まだ完了していない計算結果へのプロキシオブジェクト」というコンセプトが Future や Promise と名付けられたのは 1976〜1977 年頃らしい。 1976 年に出た Daniel P. Friedman と David Wise の論文や Peter Hibbard の論文で言及されていた Promise（あるいは Eventual）は明示的 (explicit) に使うものだった。つまり、Java の（Completable じゃない方の）Future のよう
関数型プログラマのための Rx 入門（前編） - Okapies' Archive
概要 『Observable は単なる非同期データストリームにおけるモナドのインスタンスだよ。何か問題でも？』 まともな概要 つまり、Reactive Extensions (Rx) って何だ？ ということでウェブをガサゴソと漁っていたところ、オンライン講義サービス Coursera の Principles of Reactive Programming に行き当たった。この講座では、Rx の主要開発者の一人である「双対おじさん」こと Erik Meijer 氏自らが一部の章を担当し、Rx の理論的側面を講義している。 この講座の大きな特徴は、Rx を（命令型プログラミングではなく）関数型プログラミング (FP) の側から解き明かしていくことにある。 こう書くと奇をてらっているように見えるかもしれないが、実際には Rx は FRP (Functional Reactive Program
関数型プログラマのための Rx 入門（後編） - Okapies' Archive
前編では、Reactive Extensions (Rx) の機能を関数型プログラミングの視点で読み解いた。続いて後編では、前編で紹介した Rx が関数型的な機能を提供している背景、つまり Observable と他の一般的なコンテナの関係に対してスポットライトを当ててみたい。 あらかじめ断っておくと、本編の話題は、実際に Rx を使う上で理解している必要は（あまり）ない。とりあえず、 Observable は、List や Future と同じくモナドの一種である 以下の表に出てくるコンテナは、隣同士で互いによく似た（あるいは正反対の）性質を持っている: 単数 複数 同期 (pull) T/Try[T] Iterable[T] 非同期 (push) Future[T] Observable[T] …という話だけ記憶に留めてもらえば、ここで回れ右してもオーケー。とはいえ、興味のある人はこの
非同期ストリーム処理の標準化を目指す "Reactive Streams" とは - Okapies' Archive
TL でこんなのが流れてたので少し調べてみた。 Learn about the Reactive Streams initiative & how we're supporting a standard for asynch stream processing on the JVM http://t.co/5wUF0PjTBe— Twitter Engineering (@TwitterEng) 2014, 4月 17 Reactive Streams って？ Reactive Streams ”JVM 上でのノンブロッキングなバックプレッシャーを持つ非同期ストリーム処理の標準の提案”（公式サイトより）。 ざっくり言うと、既にある JVM ベースの様々な非同期ストリーム処理フレームワーク実装の共通部分を括りだして API 化、SPI 化しようというもの。最終的には JSR での標準化を目指
Hadoop/Storm の統合を実現する Twitter の SummingBird - Okapies' Archive
Twitter が SummingBird を正式リリースして早二ヶ月。「日本語の紹介記事がほとんど出てないな」と気付いたので、調査がてらまとめてみました。 SummingBird とは？ MapReduce なプログラムを書くための Scala/Java ライブラリ。最大の特徴は、ひとたび SummingBird で書いたジョブは Hadoop でも Storm でも同じように実行できること。 SummingBird では、Hadoop を使う「バッチモード」と、Storm を使う「リアルタイムモード」に加えて、二つを同時に実行する「ハイブリッドモード」がある。ハイブリッドモードでは、ジョブの作者が特に配慮しなくても、バッチとリアルタイムの処理結果を自動的にマージできる。 ハイブリッドモードでは、同じジョブを Hadoop と Storm で同時に実行できるので、Hadoop の耐障害性
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
