// tempo : テンポ(1分間に何拍するか) // beat : 拍子(指定した拍数ごとに高いビープ音を鳴らす) function metronome(tempo, beat){ // 低め音 var low = "UklGRnoGAABXQVZFZm10IBAAAAABAAEAQB8AAEAfAAABAAgAZGF0YQoGAACBhYqFbF1fdJivrJBhNjVgodDbq2EcBj+a2/LDciUFLIHO8tiJNwgZaLvt559NEAxQp+PwtmMcBjiR1/LMeSwFJHfH8N2QQAoUXrTp66hVFApGn+DyvmwhBTGH0fPTgjMGHm7A7+OZSA0PVqzn77BdGAg+ltryxnMpBSl+zPLaizsIGGS57OihUBELTKXh8bllHgU2jdXzzn0vBSF1xe/glEILElyx6OyrWBUIQ
JavaScript で Beep 音 を鳴らしたかったのですが,beep()のような関数はなくて,自作する必要があります. 今回は,JavaScript だけでなんとかできないかなーと思った調べたものをまとめます! まずは結果から...こんな感じで1行でできますね! new Audio("data:audio/wav;base64,UklGRnoGAABXQVZFZm10IBAAAAABAAEAQB8AAEAfAAABAAgAZGF0YQoGAACBhYqFbF1fdJivrJBhNjVgodDbq2EcBj+a2/LDciUFLIHO8tiJNwgZaLvt559NEAxQp+PwtmMcBjiR1/LMeSwFJHfH8N2QQAoUXrTp66hVFApGn+DyvmwhBTGH0fPTgjMGHm7A7+OZSA0PVqzn77BdGAg+ltryxnMpBSl+zPLaizsI
There's been some confusion around the new fetch API recently. Let's clear things up. The first thing you'll notice about fetch is it's a massive improvement on XMLHttpRequest in terms of API design. Here's how to get some JSON using XHR: var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', url); xhr.responseType = 'json'; xhr.onload = function () { console.log(xhr.response); }; xhr.onerror = function
近年、PCに搭載されるメモリは爆発的に増えました。16GBや32GBのメモリが搭載されているのが当たり前の時代です。性能の制限が強いスマートフォンですら4GBほど搭載していることがあります。ストレージの読み書き速度もどんどん加速し、昔では扱えなかったようなデータ量をリアルタイムで処理できます。インターネット回線も同様に大量のデータを扱えるようになりました。 しかし現実的な大きさのデータを一度に扱おうとすると、現代でもそれなりに処理時間がかかります。ユーザはレスポンスに対して敏感で、反応が0.1秒でも遅れるとストレスを感じます。しかし時間がかかるものはかかるのです。この問題は一見どうしようもないように思えます。 そこで登場するのが「データを細切れにして処理する」というコンピュータにおける万能の薬です。細切れにして逐次処理すれば、少しずつデータを処理することができ、素早いレスポンスを実現するこ
地理空間データはどうしてもデータサイズが大きくなりがちです。 通常のデータ読み込みでは、読み込みが終わるまで地図の描画を始めることができないのですが、Fetch APIのReadableStreamを使うことで、「一部データを読み込んでは地図の一部分を描画する」という分割したレンダリングを実装することができます。 サンプルコード 約50MBのポリゴンデータを読み込みながら逐次描画しています。 DEMO //地理データをstreamを使って読み込む fetch("city.txt").then((response) => { const reader = response.body.getReader(); const stream = new ReadableStream({ start(controller) { function push() { reader.read().then(
最近PostgreSQLでSQLチューニングや、DBが詰まった時の状況調査をいろいろやった。その時に便利だったクエリ達をまとめていく。PostgreSQLのバージョンは9.6系です。 SQLチューニングなどに便利だったクエリ達 それ以降に実行するSQLの実行時間を表示する。参考 https://morumoru00.wordpress.com/2011/05/08/postgresql-sql%E5%87%A6%E7%90%86%E6%99%82%E9%96%93%E3%82%92%E8%AA%BF%E3%81%B9%E3%82%8B%EF%BC%88timing/ \timing 実際にクエリを実行して実行計画や実行時間を表示する。クエリが実行されるので破壊的な操作も実行されてしまうことに注意。トランザクション張って最後にROLLBACKしましょう。参考 https://www.post
こんにちは、しんどーです。 気づいたら入社8ヶ月くらい経ってました。 さて、待望のJUnit 5のGA版が今年9月にリリースされました! この記事ではJUnit 5の概要と新機能の一部をご紹介したいと思います。 全部User Guideに書いてあるとか言わない JUnit 5とは JUnitとは、言わずと知れたJavaのテスティングフレームワークであり、 デファクトスタンダードの地位にあります。ですが現行のJUnit 4系の最初の メジャーバージョンリリースはすでに10年ほど前であり、保守性の低下が問題に なっていました。 そこでJUnitの刷新を目指すべく、JUnit 5プロジェクトが立ち上げられました。 Junit 5の特徴を簡単に述べると、 API・アーキテクチャの全面的再設計 マルチモジュール構成 Java 8のラムダ式を利用したAPI といったことが挙げられます。 JUnit 5
ども、藤本です。 最近、Elasticsearch を使うプロダクト開発に本格参画し、Elasticsearch を改めて勉強しています。機能レベルで理解していても、要求を実現するためにインデックス構造、クエリを設計・実装するのは難しいですが、それ以上に面白い!今回は位置検索について調べたことをまとめました。 概要 GPS 対応デバイスの普及に伴い、位置情報による検索は多くのシステムに必要となってきました。例えば、お腹すいた時に現在地から近い食事処を検索します。ただ位置情報で検索できればいいわけではなく、定食屋、焼肉屋、カレー屋などカテゴリで絞りたいですし、今現在オープンしているお店だけに絞りたいですし、近さとともに食事処の評価・スコアを踏まえてソートして欲しいです。ユーザーはワガママです。 著名な RDB でも位置情報の検索にも対応しています。例えば、MySQL では、geometry型
masterブランチでちょっとした変更をしたいんだけど、devブランチで作業しているから切り替えるのはめんどくさい。 そんな時はgit worktreeを使ってみてください。複数のブランチを切り替えずに操作できます。 ※git worktreeを使うにはGit 2.7.0以降が必要です。それ以前のバージョンだとgit worktree listがありません。 ブランチの追加 操作したいブランチはこんな風に持ってくることができます。 すると、作業ディレクトリ以下に指定したブランチの中身がリンクされます。 たとえば、git worktree add ./worktree-dev devとコマンドを打つと、./worktree-devディレクトリが作成され、その下にdevブランチの内容ができるわけです。 git worktreeは今いるブランチに影響を与えません。 つまり、作業中であっても操作し
はじめまして。Zucks Affiliateでエンジニアをしている宗岡です。 今回は、リアルタイム性は求めないけど、簡単に大量のデータをどこか別の場所に転送したい。 という要望に答えてくれるEmbulkを紹介したいと思います。 実際に導入に至ったきっかけや、運用上よくある課題なども触れていきたいと思います。 同じ境遇の人が「簡単そうだしEmbulk使ってみようかな」となっていただければ幸いです。 目次 目次 背景 Embulk以外にも出てきた案 実際のEmbulkの導入と使い方 1. Embulkのインストールとセットアップ 2. 必要なプラグインのインストール 3. 設定ファイルを書く 実務でcodecommitを使った例 設定ファイルの書き方 4. まずはpreviewで問題なさそうか確認 5. 問題なさそうなのでrunして実行 Embulkの運用上、よくぶつかる課題 1. 重複に気付
まずはじめに、データ可視化は真の目的ではありません。手段です。 Vitaly Friedman の有名な言葉で、データ可視化の大目的は明瞭かつ効果的に情報とコミュニケーションができるように、データを視覚化できる能力そのものである (The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating infomation clearly and effectivelty.) というものがあります。 情報を視覚的に伝える 明確に情報を伝える 効果的に情報を伝える こういったことがデータ可視化の要件かと思います。 とくに、何のための可視化なのかという大目的を見失ってはいけません。 この辺の話は以下の「データ可視化勉強会」のスライドがとても素晴らしいのであわせて参照すると良いでしょう。 http:
はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ
Java のアサーションライブラリに AssertJ というものがある。 http://joel-costigliola.github.io/assertj/ Fluent にアサーションが書けるとのことなので、我がプロジェクトに導入してみました。 基本 基本的な比較。 Junit, Mockito だとこういう風に書くケースが・・・ assertEquals(expect, value); // JUnit assertThat(value, is(expect)); // Mockito こう書けます。 assertThat(value).isEqualsTo(expect); // AssertJ 「何が嬉しいの?」と思うかもしれませんが、とりあえず先に進みましょう。 文字列比較 よくある比較。コードの意図は説明しなくとも伝わると思います。 assertThat("Hello Wor
package sample.assertj; import org.junit.Test; import static org.assertj.core.api.Assertions.*; public class MainTest { @Test public void test() { assertThat("hoge").isEqualTo("Hoge"); } } org.junit.ComparisonFailure: expected:<"[H]oge"> but was:<"[h]oge"> at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstru
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