PPL C++とJSを跨ぐ クロスコンポーネント ガベージコレクタC++とJSを跨ぐ クロスコンポーネント ガベージコレクタ 服部慶士（keishi@chromium.org） 2021-08-31 https://bit.ly/3DzLRBs 1
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（1） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第1回はPythonを実行する環境とデータの前準備について。 はじめに 連載第1回は「Google Colaboratory」でサンプルプログラムを実行するための環境を用意する方法や利用するPythonのライブラリを説明します。「Google Chrome」と「Googleアカウント」を用意して読み進めてください。 なお、連載の趣旨がデータ分析であるため、Pythonの言語仕様や文法の詳細を割愛する場合があることをご了承ください。 Google Colaboratoryの準備 Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザ上でPy
Next.js + Vercel + Cloudflare Workers KV + Googleスプレットシートで寄付管理サービスを作った
Next.js + Vercel + Cloudflare Workers KV + Googleスプレットシートで寄付管理サービスを作った philan.netという寄付の予算を決めて寄付した記録をつけるウェブサービスを作ったので、この記事では技術的な部分の解説をします。 philan.net自体については、次の記事で解説しています。 寄付をするために、寄付の予算と寄付の記録をSpreadSheetベースでつける philan.net というサービスを作った | Web Scratch この記事では、Next.js + Vercel + Cloudflare Workers KV + Googleスプレットシートを使って動いているphilan.netについて解説します。 あと検証中にCloudflare Workersを色々いじったのでそれについても書いていきます。 Idea phila
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
Next.jsのFont Optimizations（Webフォントの最適化）を試してみる
追記) v10.2からデフォルトでGoogle Fontsの最適化が行われるように Next.js v10.2から自動でWebフォントの最適化が行われるようになりました。v10.2時点ではGoogle Fontsにのみ対応しているとのことです。特に設定は不要で、いつも通りGoogle Fontsを読み込めばOKです。 ↓ 詳細 これより下の解説は古い内容になります。実装の参考にしないようお願いします。 以前、Next.jsのリポジトリを眺めていたときにFont Optimizationsというプルリクエストを見つけました。 2020年12月時点ではExperimantalな機能のようですが、v10.0.4で既に使えるようになっていたので試してみました。 :::message alertz Next.js v10.0.4でのドキュメントに則っていない記録になります。 ::: Font Opt
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