goroutineはなぜ軽量なのか - Carpe Diem
概要 以前の記事で christina04.hatenablog.com Goはスレッドよりはるかに軽量なgoroutineでC10K問題を解決する、という話をしましたが、goroutineが軽量なのはなぜか？という理由を深掘りしたことがなかったのでしてみました。 環境 golang 1.11.1 Darwin 17.7.0 軽量と呼ばれる理由は２つ 大きく分けると以下の２つのポイントがあります スレッドに比べてメモリ使用量が低い スイッチングコストが低い それぞれ説明していきます。 goroutineがスレッドに比べてメモリ使用量が低いのはなぜか スタックとヒープのメモリの使い方を理解すると分かります。 ヒープはメモリの下層、プログラムコードのすぐ上にあり、上に向かって成長します。一方スタックは仮想アドレス空間の一番上にあり、徐々に下に成長していきます。 ref: イベントループなしでの
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クワイン (プログラミング) - Wikipedia
クワイン（英: Quine）は、コンピュータープログラムの一種で、自身のソースコードと完全に同じ文字列を出力するプログラムである。娯楽として、プログラマーが任意のプログラミング言語でのクワインを書いたり、最短クワインを書いたりすることがある。クワインをプログラムを出力するプログラムだと見なせば、クワインのプログラミングはメタプログラミングの一種である。 要件の直感的な説明からは、いくつかのチート的な解がある。例えば、入力をそのまま出力するだけのプログラム（Unixではcatというプログラムが利用される）の入力を、そのプログラムのソースファイルとするとか、いくつかのプログラミング言語（の処理系）は空のソースコードを受け取って、何も行わない、という動作をするので、それを利用する手もある。そのような空のプログラムがIOCCCで「規則のはなはだしい悪用」賞を受賞したこともある。以上のようなプログラ
【決定版】プログラマーが情報収集で必ず確認するべきWEBサイト 8選(2022年10月時点)
はじめに 今回の記事では、プログラマーが情報収集で必ず確認するべきWEBサイトを8つ一覧形式で紹介する。本記事の読者の対象は主に以下の通り。 プログラミング初心者 情報収集で困っているプログラマー 他のプログラマーの情報収集を参考にしたいプログラマー 効率よくプログラミング学習を進めたい人 プログラミング学習を楽しくさせるサイトを知りたい人 freeCodeCamp.org 世界最大規模のプログラミングメディア「freeCodeCamp」の公式サイト。8,000以上のチュートリアルがあり、しかも無料でPythonやJavaScriptなどのプログラミング言語の基礎的な文法、機械学習、WEB開発やモバイル開発などをこの１つのサイトで体系的に学べる。プログラマーは全員このサイトを確認するべきである。 GitHub 世界中のプログラマーがソースコードを共有したり、共同でプロダクトを開発したりする
プログラマぼくがプログラミング言語まとめるから気になる人どうぞ : まとめたニュース
2018年04月29日 Tweet プログラマぼくがプログラミング言語まとめるから気になる人どうぞ 雑談│コンピュータ│14:09│コメント(39) 1 ： 以下、？ちゃんねるからVIPがお送りします ：2018/04/29(日) 01:21:36.193 ID:H98CJ0lNa.net C:実用性皆無かと思いきやPHPの基盤として動いていたりC++が難しすぎたときの保険だったりまだ息をしている。 C++:もっとも難しい言語といっても過言ではなく今から身に着けようとするのはお勧めしない。 勧めてくる奴は視野が狭いやつか悪ふざけなので注意。ゲームや組み込み（電化製品）で活躍。 Java:堅実かつ高速で動くため保守的な日本企業の社内システムなどで用いられている。 Androidでも使われていたが保守的すぎて見限られみんなKotlinに移った。 今から勉強するのは時代遅れでオススメしない。 C
【20選】俺が唸ったOSS・GitHubリポジトリ！Web企業で働くエンジニア達に聞きました - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
【20選】俺が唸ったOSS・GitHubリポジトリ！Web企業で働くエンジニア達に聞きました さまざまな企業のエンジニア20人に、リポジトリの中から「これは素晴らしい」「他のエンジニアにもぜひ使ってほしい」と思うものを紹介してもらいました！ GitHub上に存在するリポジトリや、その他の場所に存在するものまで、オープンソースソフトウェア（以下、OSS）は世の中に星の数ほど存在します。利便性の高さから世界中の開発者が利用していますが、反面その種類の多さから、どれを使ったらいいのかわからないという方もいるでしょう。 そこで本企画では、企業のエンジニア20人に、さまざまなリポジトリの中から「これは素晴らしい」「他のエンジニアにもぜひ使ってほしい」と思うものを紹介してもらい、その理由を解説していただきました。 使って便利なだけでなく、コードを読んで技術研鑽に活用するもよし。ぜひご一読あれ。 ※各カ
シェルスクリプトの代わりにPythonを使う - オープンソースこねこね
これまで、開発や運用時に使う、ちょっとしたコマンドラインツール、自動化スクリプトは、主にBashのシェルスクリプトで実装していたのですが、最近このような用途にはPythonを使うようにしています。 Bashスクリプトへの不満 スクリプトの実装方針 ポータビリティ重視のための縛りPythonプログラミング Tips __future__モジュールでバージョン2、3両方に対応させる バージョン2、3で異なるモジュールを、同じ名前で読み込む バージョン2、3を判別する関数を用意する よく使うスニペット 文字に色をつける 赤い文字でエラーメッセージを出力して終了する 外部コマンド実行する テキストをファイルに出力する ファイルに実行権限をつける スクリプトの同時、多重起動防止する コマンドライン・オプションの解析 HTTPリクエスト まとめ Bashスクリプトへの不満 Bashのスクリプト実装にお
Goで画像からアニメGifを生成する - Qiita
初めに この記事はGo Advent Calendar 2017の13日目の記事です。 SlackのemojiをGolangであれこれしていた時に、このような記事を見かけました。 Slackで寿司を回転させる技術 gifアニメの仕組みがちょっとだけ分かってきた時期だったので、ひょっとしてこれはGolangでgifアニメ化からアップロードまで一気通貫で出来るのではないか…？と思いながらも中々手をつけずにいました。 今回よい機会だったので、gifアニメを作るツールを作ってみました。 以下サンプルです。 サイズが大きくてすみません！ 概要 ソースは以下レポジトリとなります。 gif_anime_creator_go 下記フォーマットの画像をアニメーションGifにすることが出来ます。 jpg png gif アニメーションGifと言ってもシンプルなもので、画像が右から左、上から下などに流れる様なも
【Day-23】機械学習で使う"距離"や"空間"をまとめてみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 23日目。 ここまでデータをどういう風に処理したり、どういうタスクをこなしていくかについて勉強してきたが、 一度基礎的な事項に戻ってみたいと思う。基礎だから簡単というわけではない。基礎だからこそ難しく、また本質的な内容。 データ分析で使われている手法などをまとめて集約して、簡単な説明を付け加えていく。 しかし、このあたりの数学*1は苦手なので、なるべく直感的に自分のイメージを書いていく。 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか ユークリッド空間/ユークリッド距離 点の距離 分布の距離 wasserstein計量 カーネル(再生核ヒルベルト空間) Topological Data Analysis(TDA) 次元削減/Embedding PCA(principal component analysis) t-SNE(t-Distributed
お手軽に静的サイトを構築する - Qiita
後はcontent以下のディレクトリにMarkdown形式でファイルを置いていったりするだけです。 Themeも用意されており、簡単に導入できます。 hugoの導入は以下が詳しいです。 Hugo | Quick Start サイトを生成する hugo コマンドを実行することで、public以下に生成されます。 S3に設置する public以下に生成されたサイトを設置します。 パブリックアクセスを許可したS3 bucketを設置し、public以下をコピーします。 その後、プロパティからStatic website hostingを有効にします。 東京リージョンに設置した場合、以下のbucket名を置き換えることでアクセス出来るはずです。 https://[bucket_name].s3-website-ap-northeast-1.amazonaws.com CloudFrontを通す C
なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな
Python の依存パッケージ管理/環境切り分けツール pipenv の紹介 - 私が歌川です
この記事は 2017/9 に書かれたものであり、2019/11/26 現在とは状況が変わっています。公式ドキュメント(日本語訳)を参照してください。 時代は pipenv や— うたがわきき🔰💊 (@utgwkk) September 5, 2017 もう誰も，requirements.txt や，source ENV/bin/activate に頭を悩まされる時代は終わった！ というわけで virtualenv の時代は終わり*1，pipenv の時代になりました． この記事は Python を書く人間が全員 pipenv を使うべきだという思いを込めて書きました．日本語で書かれた記事がまだぜんぜんないという事情もあります． pipenv とは Python のパッケージ管理ツールの pip と，環境切り分けツールの virtualenv を融合させたツールです．Ruby でいうとこ
初めての自動テスト
Webシステムの自動テストを始めたい方を対象に、自動テストの考え方やフレームワークを解説する書籍です。テストのピラミッドやユーザーインターフェイステストの概念など、基礎的な事柄から、レガシーシステムへのUIテストの追加、RESTfulなWebサービスのテスト、ブラウザ上のJavaScriptの挙動をユニットテストでテストする方法など、実践的な事柄までを豊富なイラストとサンプルを使って分かりやすく解説します。さらにテストファーストやモックの活用法、テスターに向けた自動テストのためのプログラミング基礎知識なども詳述。自動テストを書くためのノウハウを網羅した本書は、自動テストをマスターしたいエンジニア必携の一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では
正式採用の「Kotlin」で挑戦！ 初めてのAndroidアプリ開発 ～ストップウォッチを作ってみよう～ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
エンジニアHub > 記事一覧 > 正式採用の「Kotlin」で挑戦！ 初めてのAndroidアプリ開発 ～ストップウォッチを作ってみよう～ 正式採用の「Kotlin」で挑戦！ 初めてのAndroidアプリ開発 ～ストップウォッチを作ってみよう～ Kotlin入門者に向け、手を動かして学べるテキストをお届けします。Kotlinは、2011年7月に登場したモダンなプログラミング言語ですが、Androidアプリの開発言語として、Google I/O 2017で正式採用され、一挙に浸透してきました。本稿では、Kotlinの特徴を紹介し、簡単なAndroidアプリとしてストップウォッチを作ってみます。 アプリエンジニアの池田惇です。Google I/O 2017で、Androidの開発言語としてKotilnが正式に採用されました。少し前から業務でもKotlinを採用していたのでとても嬉しいです！
AtomでPerlを書く - hitode909の日記
エディタ歴 Emacs10年くらい 3ヶ月前からAtom 基本 インデントやハイライトなど language-perl Template Toolkitのハイライト language-perl-template-toolkit コンパイルエラーとか見たい linter-perl テストの実行 エディタ内からテスト実行するやつ AtomからPerlのテストを直接実行するくん - hakobe-blog ♨ カーソル付近のTest::Classのテストケースだけ実行できて便利 インデント (でインデントされるようにする AtomでPerlを書くときに(でインデントしたい - hitode909の日記 正規表現でがんばる 補完 git grepして続きを補完するやつ プロジェクト内からgrepして集計して補完を出してくれるAtomプラグインを作った - hitode909の日記 これはめちゃくち
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
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