正規表現の"正規"って何 ある時ふと思いました。 「正規表現の"正規"って何だろう？」 「何を根拠に"正規"を名乗っているのか？」 と。 「誰かが『これが正規の表現だ』と言ったはず」で、 「それは周りにどうやって"正規"だと認められたのだろう」 ということが気になったので調べてみました。 "正規表現"という名前でなくて、"ジャックさんの表現"とか"記号ごちゃごちゃ表現"だったらこんな疑問も持たなかったのですけど。 数学における"正規"とは 一般に"正規"というと、"正規品"や"正規の手順"といったように"本物の(genuine)"や"公式な(official)"といった意味がありますが、数学の"正規"はちょっと違います。 数学で"正規"(および"正則"、英語では"regular"または"non-singular")は、ある概念に強い制限をかけたもの、という意味です。強い制限をかけたものは取
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
を読んで思い出したのでご紹介です。 元の記事と同様に以下の関数 sum について、 function sum(nums, acc = 0) { console.log({ nums, acc }); if (nums.length === 0) return 0; if (nums.length === 1) return nums[0]; return sum(nums.slice(1), acc + nums[0]); } この関数sumの引数 (nums と acc) の呼び出しごとの変化を見たい場合は、所謂プリントデバッグや debugger を使うのは一般的なテクニックとしてよく知られていますが、このような関数呼び出し時の引数を知りたい場合はmonitor(function)という関数を使うことで同様の効果を得ることが出来ます。 この場合は monitor(sum)とした後に、関
追記: 2022年1月11日 2:29 JSTにDoS脆弱性としてセキュリティアドバイザーが出されて、悪意あるバージョン(1.4.1や1.4.2)はnpmからunpublishされ、npmの最新は安全なバージョンである1.4.0へと変更されました。 Infinite loop causing Denial of Service in colors · GHSA-5rqg-jm4f-cqx7 · GitHub Advisory Database 2022-01-08 に colors というnpmパッケージにDoS攻撃のコードが含まれたバージョンが1.4.44-liberty-2として公開されました。 GitHub: https://github.com/Marak/colors.js npm: https://www.npmjs.com/package/colors 問題についてのIssu
こんにちは。プロダクト開発部の荒川 id:ad-sho-loko です。突然ですが、皆さんはこんな疑問を持ったことはありませんか？ データベースの内部実装はどうなっているのか？ トランザクションとはどのようなアルゴリズムで実現されているのか？ NoSQLが遅いのはなぜか？ 古典的なデータベースとは内部的にどのように違うの？ データベースを何かしらの形で利用しているのにも関わらず、意外と内部の仕組みを理解していない場合が多いかと思います。僕もそうです。*1 しかし、エンジニアたるもの、その仕組みを知ることは非常に重要です。僕もデータベースについて勉強しようといくつかの本やサイトを調べていたのですが、なかでもCMU（カーネギーメロン大学）のDatabase System Groupがアップロードしている講義が最も勉強になりました。 www.youtube.com そして本ブログでは、上記の講義
Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 「テストが無い」状態を脱却しました。 「いつの時代かよ！」と突っ込まれるかもしれませんが、モノタロウは創業から 20 年ほど EC をやっています。昨日書いたコードも、15 年前に書いたコードも、元気にビジネスを支えています。 本記事ではモノタロウの EC を支える API の話をします。「テストが無い」状態がスタートラインでした。そこから、CI を導入して、ローカル開発環境の整備して、テストコードを書いて、リリースマネジメントを導入しました。 目新しいことは書きません。長寿の大規模システムであっても、愚直に数年取り組むことで、「前進できる！」「変えられる！」という実例を書きます。 ※本記事の初出は、 Software Design2021年9月号「Pythonモダン化計画（第2回）」になります。第1回の記事は「Software Design連載 2021年8月号
はじめに ネットワークと C 言語の勉強を兼ねて、簡易的なパケットキャプチャツールをつくってみました。参考にしたのは「ルーター自作でわかるパケットの流れ」という書籍です。 表紙に書かれている「ネットワークはどのようにつながるのかパケットの気持ちになって考えてみたことはありますか？」というコメントに妻が若干引いておりましたが、こういったディープな内容の本は中々ないので有り難かったです。なお、この本はタイトルのとおりルータを自作することがゴールになっていて、パケットキャプチャツールの作成はそのための練習という位置付けです。 また、特別講座 ネットワークプログラミング ( FWをつくろう )というサイトも非常に参考になりました。図入りで説明されていてとても分かりやすかったです。 ちなみに、C 言語は大学の時に少しかじったものの、ほぼ初心者に近い状態だったので Udemy の「イメージでわかる！基
MySQLの場合、--safe-updatesオプションを利用することでこういった不慮のUPDATE/DELETEを防げるようです
TL:DR レポジトリ https://github.com/tanakh/easy-scraper ドキュメント 背景 このところ訳あってRustでHTMLからデータを抽出するコードを書いていたのですが、 既存のスクレイピングライブラリが（個人的には）どれもいまいち使いやすくないなあと思っていました。 HTMLから望みのデータを取り出すのはいろいろやり方があるかと思いますが、 ツリーを自力でトラバースするのはさすがにあまりにも面倒です。 近頃人気のライブラリを見てみますと、CSSセレクターで目的のノードを選択して、 その周辺のノードをたどるコードを書いて、 欲しい情報を取り出すという感じのものが多いようです。 RustにもHTMLのDOMツリーをCSSセレクターで検索して見つかったノードをイテレーターで返してくれたりする、 scraperというライブラリがあります。 例えば、<li>要素
Midjourneyで三国志の武将に自撮りさせる｜あずみの
その日、私はなんとなく思い付きでそのキーワードを入れた指示文をMidjourneyに与えました。 Three Kingdoms, Warlords, 3D, 12K, octane render, cinematic lighting, Photorealism --testp Discordで見かけるMidjourneyの絵柄はヨーロッパの神話のキャラクターやアニメやゲームのキャラクターが多く、自分で書いた小説の挿絵にしたがる人が多かったりするのでファンタジー的な要素の多い絵をたくさん見かけます。その分アジア的な絵柄はあるようでない。 日本的な絵柄は「anime」や「kawaii」という要素ならば有効ですが伝統的な日本の絵柄はなかなか難しい。「北斎」と入れても出てくるのは波ばかりでそれ以外の絵柄を描かせることは不可能に近い。黒人の絵もうまく描けているのに。アジアは難しいのだろうか。ならば
Bardの衝撃。Bardはユーザから指示されたURLのページにアクセスできる。Webページの要約やスクレイピングも？ - Qiita
Bardの衝撃。Bardはユーザから指示されたURLのページにアクセスできる。Webページの要約やスクレイピングも？GoogleスクレイピングChatGPTBard Google Bardが、日本からも利用できる様になりましたが、ChatGPTとの大きな違いがありました。 それは、ユーザが渡したURLにBardがアクセスができることです。 ChatGPTでは基本的にそういったことはできず、やれている様に見えても違った情報を返してしまっていました。 例えば、以下ページのURLを渡して要約してもらうと、返ってくるのは以下の様な返答になってしまいます。 アクセス先のページ ChatGPTからの返答 なんだか、違うページを読み込んでいそうです・・・完全に間違っています。 -- それに対し、Google Bardは正しくリンク先の記事を読み取って要約をしてくれました。 本当にリクエスト先のURLにア
WEB+DB PRESS Vol.122に特集「Rustで実装！作って学ぶRDBMSのしくみ」を書いた - Write and Run
KOBA789 です。 時が経つのは早いもので、気づけば2月末に無職になってから1ヶ月以上が過ぎていました。 その間に何をしていたのかといえば、表題の特集記事の執筆をしていました。 宣伝 このブログ記事は WEB+DB PRESS Vol.122 を読みたくなるためのものです。ぜひ買ってね。買ったらちゃんと読んでね。 作って学ぶ RDBMS のしくみ、書きました。みんな大好き Rust を使って解説してます https://t.co/nm526qQYnm— KOBA789 (@KOBA789) April 8, 2021 gihyo.jp 使用言語は Rust だし、RDBMS はそもそも難しいトピックだしで結構重めの内容ですが、まずは読み物として寝転びながらでもいいので読んでみてほしいです。 ゴールデンウィーク*1の自由研究のお供にもどうぞ。たぶんちょうどいい分量なんじゃないかなぁ。ゴー
はじめに みなさんこんにちは。Sansan事業部プロダクト開発部のiOSエンジニア荒川です。 以前はRDBMSの記事*1を寄稿し、好評いただいたこともあり、定期的に車輪の再発明系の記事を書いていこうと思います。 さて本日はタイトルの通り、VimやEmacsに代表されるターミナルで動作するインラインテキストエディタをGoで開発してみました。 ソースコードは以下のリポジトリに置いているため、ぜひ参考にしてください。 github.com 完成品 文字だけだとイメージも湧きにくいので、まずは完成品をお見せします。 最低限エディタの動きは出来ている、というレベルの完成度ですね🙏 特徴 1000行インラインエディタ 文字入力/挿入/削除 画面スクロール キーボードショートカット ファイル読み込み/保存 Goのコードハイライト機能 実装の方針 今回はただ開発するだけではなく、いくつかのこだわりポイン
逆に、RFC 6749 以外で定義されている認可フローをサポートする場合、新たに別のエンドポイントの実装が必要になることがあります。例えば CIBA（Client Initiated Backchannel Authentication）ではバックチャネル認証エンドポイント（backchannel authentication endpoint）、デバイスフロー（RFC 8628）ではデバイス認可エンドポイント（device authorization endpoint）の実装が求められます。 この記事では、認可エンドポイントとトークンエンドポイントを実装します。サポートする認可フローは認可コードフローのみ、サポートするクライアント・タイプはパブリックのみとします。 2. 注意点 下記の理由、および書かれていないその他の理由により、本実装は商用利用には適していません。 セキュリティー上必須
最近、TDDのテストコードは捨てても良いかみたいな議論を見ました。 これに対する自分個人の経験上の意見ですが、TDDは雑多にテストコードを使い捨てても効果を出せると思います。 もちろん、TDDで保守性が高く価値あるテストを書いて、捨てずにCIや中長期的なリファクタリングで再利用していくと、TDDの効果を増幅できます。ただ、それをするにはスキルや事前の工夫、労力が必要ですし、できる場面に限りがあります。 そういったことをやらず、もっとゆるい姿勢で取り組んでも、費用対効果をプラスにできる手法がTDDだと考えています。 今回は、そのTDDでゆるくしてもよいポイントを、実経験からまとめたいと思います。 TDDのテストは使い捨てでいい TDDのテストはプログラマのこまごまな課題に応じて累積的に作られるため、保守コストがかかるテスト・保守する価値の低いテストが生まれがちです。そのためテストの使い捨ての
Googleが発表したOSSプロジェクトである論理プログラミング言語Logicaを使って、データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)の設問を解きながらどのような言語かを確認していく。 (BigQueryのクエリとして実行していく) 最初に、プログラミング言語Logicaの特徴を纏めておく。 論理型プログラミング言語: このカテゴリではPrologが有名 SQLにコンパイルされる: 現状BigQueryとPostgreSQLに対応 モジュール機構がある: SQLと比較した強み コンパイラはPythonで書かれている: Jupyter NotebookやGoogle Colabですぐ始められる Colabでチュートリアルが用意されているので、まずこちらからやると良いと思う。 コードの見た目は関係論理の記述に似ている。 事前に、データサイエンス100本ノックのテーブルデータをBigQu
Pyxel（ピクセル）というPython用レトロゲームエンジンがあります。 画面サイズ256x256で発色数は16色、サウンドはシンプルな波形の音色を最大4音まで発音可能、といったシンプルな仕様で、扱いやすいPythonのコードを用いた低学習コストのゲーム開発ができます。 最近になってWebアプリ化できるようになったため、開発した作品は誰にでも気軽にプレイしてもらえるようになりました。すごいですね。 （2023/6/10）以前にWeb版を公開していましたが、現在、公開は取り下げています。 以下、この記事の内容はプレイいただく方向けの説明となります。 本来の私の目的は、ゲームそのものをプレイしてほしいというより、作り手（or 作り手になりたい方）向けに情報・ノウハウ共有することなのですが、長くなるので別記事として順次書いていきます。 Pyxel版の特徴外見はFC版ドラクエ1とはいえ令和時代の
Rustでリレーショナルデータベースを自作したときの成果と反省と学び - Yoshisaurのメモ
はじめに この記事では、個人プロジェクトとしてRust言語でリレーショナルデータベースを開発した経験（もう五ヶ月も前...）について、その成果と反省、得た学びを共有します。 DBMSを自作した理由 自分がDBMSの自作に着手したのは、『Designing Data-Intensive Applications』という本の内容を深く理解するためでした。 この本は、データシステムの設計と運用において最も大切な「信頼性」、「拡張性」、「保守性」を保証する方法論を、豊富な文献を引用しつつ、理論と実践の橋渡しを巧みに行いながら、丁寧に説明している名著です。読んだことがない人は速攻購入してくだい。本当にいい本です。 この本は、データベースの内部構造に関する話も豊富に含まれていたので、「データベース自作してみようか...」という気持ちになりました。 Rustを採用した理由 データベースの実装のついでに、
ジャバの異常な愛情 またはSpringはいかにしてモダンであることを止めて時代遅れになったのか - Qiita
Spring以前 RPC 業務で使うシステムはサーバー間で連携することが多い。2019年現在ではREST apiに対してjsonやprotocolbufferで呼び出す事が当たり前のように行われているが、まだjsonも発見されていない時代はもっと複雑な仕組みが取られていた1。異機種間でやりとりするためのCORBAや、機種に依存しないデータプロトコルのASN.1なども利用されていたが、仕様は複雑でそれぞれをハンドリングするライブラリは有償で売られ、ベンダーからサポートを受けながら使用するようなものだった。 RMI Javaの世界ではJava同士でやりとりするためのRMIが定義され、比較的に楽にRPCできるようになった2。とはいえhttpでrestをコールすることに比べたらアホみたいな複雑さである。 https://docs.oracle.com/javase/jp/1.3/guide/rmi
フロントエンド初心者が無事に Hugo のブログを Gatsby で一から作り直すことができた。その振り返り。 歴史 インターネットを小中学生(もはや 25 年以上前)に触り初めた頃に、HTML で文章の構造を作り CSS でデザインする、ということができるのを知って感動したけど、結局自分には何かが合わなくてそれを突き詰めることができなかった。というか、それを知ったが故にテーブルレイアウトとかがどうしても気に入らず、かといって CSS は float が難しすぎて、結局ウェブサイトを作る、という根本的な営みをずっと避けてきてしまった。 時は過ぎ、Wordpress の様なブログエンジンや Hugo の様な仕組みがあったおかげでブログを初めて続けることはできた。13 年前にレンタルサーバに Wordpress を置いて始めたこのブログも 9 年前には VPS での Wordpress 運用に
僕はRubyで開発をする時は毎回Pryを使うくらいの熱狂的Pryユーザーだったのだが、PryはGemfileに書いてないと binding.pry できなくて不便。任意のgemをdefault gem化するgem default コマンドも作ったのだが、これをやるのすら面倒だと思っていた。 ある日、nobuさんがRubyに binding.irb という機能をいれた。Pryがdefault gemになるのを待つよりPryで僕が使う機能をIRBに全部移植してしまった方が早いのではないかと思い、4年前からPryの機能の移植活動を始め、今日僕がよく使う機能を全て移植し終えた。 その記念に、この記事ではIRBのPry互換の機能を紹介する。昔 今更聞けないpryの使い方と便利プラグイン集 という記事を書いたんだけど、この中で僕が毎日のように使うコマンドは全てIRBに移植したので、それを紹介する本稿を
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
{ domainData1 : {}, domainData2 : {}, appState1 : {}, appState2 : {}, ui : { uiState1 : {}, uiState2 : {}, } } ref: Basic Reducer Structure and State Shape · Redux 正規化 Recipesでは正規化についても言及しており、リレーショナルデータを管理する場合はデータベースのように正規化することを推奨していました。 以下は投稿が複数のコメントを持つ例です。postsはcommentsのidだけを持っています。 { posts : { byId : { "post1" : { id : "post1", author : "user1", body : "......", comments : ["comment1", "comment
皆様フロントエンドのテストを書いていらっしゃいますでしょうか？ フロントエンドのテストを書くときには API コールする処理を全てモックする必要があります。外部の API をコールする処理をテストに含めると API サーバーが落ちているなどの外部の要因によってテストが失敗してしまう可能性がありますし、テストを実行するたびに実際に API をコールしてしまうとサーバーに負荷がかかってしまうなど外部に対しても悪影響を与えてしまいます。 さて、従来のモックする手段としては Jest のモックを利用して axios や fetch などのモジュールをモック化する手法がよく使われていたかと思います。 最近のテスト手法として API コールをモックする際に Jest ではなく Mock Service Worker (以下 msw ）を使用する手法が注目されています。実施にどのように使用されているのか
JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
@July Tech Festa 2020
はじめに こんにちは、StackdriverあらためGoogle Cloud Operations担当者です。Google Cloud Operationsもさることながら、Go Conferenceの運営など、長らくGoコミュニティに関わってきましたが、まだまだ知らないことがあったということを昨日今日で知ったので共有します。 time.minWall time.minWall という値があります。 src/time/time.go - go - Git at Google const ( hasMonotonic = 1 << 63 maxWall = wallToInternal + (1<<33 - 1) // year 2157 minWall = wallToInternal // year 1885 nsecMask = 1<<30 - 1 nsecShift = 30 ) こ
KOBA789 です。みなさん DBMS は好きですか。私は好きです。 最近、自作 DBMS をずっと作っていて、ようやく最低限の機能ができたので公開をしました。 (とはいえコードを書いていたのは正味2日ほど。設計と勉強に2週間かかった) github.com この記事ではこれを作った目的と、そのちょっとした詳細についてご紹介します。 目的 Disk-Oriented DBMS の学習に適している Rust で書かれた実装が欲しかった、というのが理由です。 DBMS の勉強に適している実装というのは意外と多くありません。 MySQL や PostgreSQL といった有名な実装は実用的である一方でコード量は非常に多く、また細かな最適化によって教科書的なアルゴリズムと実際のコードの差が大きくなっているため、初学者にとっては構造を把握しづらくなっています。 教科書的な実装の Disk-Orie
Hosting SQLite databases on Github Pages - (or IPFS or any static file hoster) - phiresky's blog
Hosting SQLite databases on Github Pages(or IPFS or any static file hoster) Apr 17, 2021 • Last Update Jun 04, 2023I was writing a tiny website to display statistics of how much sponsored content a Youtube creator has over time when I noticed that I often write a small tool as a website that queries some data from a database and then displays it in a graph, a table, or similar. But if you want to
データ分析における特徴量エンジニアリング / feature engineering recipes
関連資料: http://bit.ly/practical-ds https://github.com/uribo/practical-ds (code) https://github.com/uribo/190710-johokiko (keynote) https://uribo.github.io/dpp-cookbook/
原著が出てたときから割と気になっていた「ベタープログラマ」を読んだ。 全体的な感想 第Ⅰ部はコードスタイルや、不要なコードの存在、テストコードを書く話など、非常に実践的な内容が多かった。 第Ⅱ部は割と考え方というか、思想的な話になっていって、第Ⅰ部をきちんと読んで危機感を持って行動を変えられる人であれば自然とそこに到達するのでは？と思った。 まずは第Ⅰ部をしっかり読んで、自分の置かれた環境との差異や、これから行動することを書き出す、みたいな読み方をすると良い。 第Ⅲ部以降は、もう完全に生き方というか、エンジニアとしての振るまいや、哲学の話になってくるので、一気に通読する、というより少し間を置いて拾い読みしながら読み進めて行くと良いかも。 流し読みしても全然役に立たないタイプの内容なので、読書メモは必ず書いた方がいいと思うし、書かれていることが万人にとって正解、といった類いのものでもないので
最近の自然言語処理では、大規模なテキストから単語の分散表現や言語モデルを学習させて使っています。学習する際のテキストとしては、分量や利用しやすさの都合からWikipediaが選ばれることが多いですが、その前処理は意外と面倒で時間のかかる作業です。そこで、本記事では比較的最近リリースされた前処理済みのデータセット「Wiki-40B」とその使い方を紹介します。 Wiki-40Bとは？ Wiki-40Bは、40言語以上のWikipediaを前処理して作られたデータセットです。このデータセットは言語ごとに学習/検証/テスト用に分かれているので、単語分散表現や言語モデルの学習・評価に使えます。言語ごとの対応状況については、以下のページを参照するとよいでしょう。 wiki40b | TensorFlow Datasets 前処理としては、大きくは以下の2つに分けられます。 ページのフィルタリング ペー
こんにちは。DevOps芸人と化して久しいAndyです。 2020年の秋にTypeScript 4.1へTemplate Literal Typesが導入され、そのインパクトに俄かに一部の界隈がザワついたのは記憶に新しいかと思います。 今回は型プログラミングの可能性を大いに押し広げたTemplate Literal Typesを用いてSQL文を型レベルで解析し、その実行結果を型情報として導出するためのsqlptureというライブラリを作ったので紹介します。 Embedded content: https://github.com/andoshin11/sqlpture SQLの実行/検証対象はPostgreSQL v13です。 tl;dr SQL文を型レベルで解析・評価して返り値型を取得できるmini interpreterを作ったよ 型レベルのSQL validatorも作ってるよ 実際
GNU Assembler互換(サブセット)のアセンブラをGo言語でフルスクラッチで作ってみました。 開発22日目で自作Goコンパイラ(をセルフホストしたときに出力される20万行のアセンブリ)をアセンブルすることに成功しました。 どうやって作ったかというと、小さいコードを GNU Assembler (以下 as) に食わせて出力されたバイナリを観察する、を繰り返して中のロジックを推定し再現しました。as の実装は見ていません。(一瞬見たけど巨大すぎて何もわからなかった) アセンブラ自作は、やってみるとコンパイラ自作よりだいぶ簡単でハマりポイントも少ないので、学習テーマとしてはおすすめです。2箇所ほど難所(命令エンコーディングのルールを理解するのと、ジャンプ命令の最適化)がありましたがそれ以外はさくさく楽しく作れました。 作ってみた結果、アセンブリ言語の理解が深まったのはもちろんのこと、E
はじめに JavaScript の「非同期処理」ってやっぱりかなり難しくないですか？ 自分も色々試行錯誤しましたが、結局「完全に理解した🤓」→「やっぱり何も分からん😭」っていうループの中で泥臭く理解を深めていくしかないようです。 さて、非同期処理の制御をある程度予測できるようになるには、非同期 API を提供する環境のことやイベントループ、マイクロタスクなどの仕組みについて理解する必要があります。 そして環境に埋め込まれた JavaScript Engine のことも理解する必要があります。 今回の記事では、JavaScript Engine の１つである V8 が内部で変換するコードから async/await の挙動を理解するための解説を試みたいと思います。V8 エンジンからアプローチすることで async/await の分かりづらい挙動を掌握して非同期処理を打倒します。 今回の記
Ruby 開発チームに4週間インターン生として参加いたしました、永山 (GitHub: NagayamaRyoga) です。 私は「Ruby中間表現のバイナリ出力の改善」という課題に取り組み、Railsアプリケーションのコンパイルキャッシュのサイズを70%以上削減することに成功しました。以下ではこの課題の概要とその成果について述べたいと思います。 InstructionSequenceの概要 まず、RubyVM 内で実行される命令の中間表現、InstructionSequence (以下 ISeq と省略) について簡単に説明します。 通常の Ruby プログラムは、以下のような手順で実行されます。 ソースコードを構文解析し、抽象構文木を作る。 抽象構文木をコンパイルして、ISeq を作る。 RubyVM (YARV) で ISeq を解釈し、実行する。 ISeq は、このように Ruby
はじめに 先日、ポケモンたかさおじさんこと、生㌔Pのブログにて次のような記事が投稿された。 ポケモンらしさ-2_意見分析 マスコット感検証 https://pkmnheight.blogspot.com/2020/04/2.html ざっくり引用すると、以前バズってた以下の海外の分析画像を、転載したTweetがあった。 ポケモンのデザインはどんどん生物的じゃなくなって行ってて、色んな部位が丸みを帯びてただの可愛いマスコットキャラクターと化してるっていう海外の分析画像が凄い pic.twitter.com/qHHVaHzEue — Χ十 ◤カイジュー◢(⃔ *`꒳´ * )⃕↝♡ (@KaijuXO) June 13, 2019 このTweetに対して、ポケモンたかさおじさんが 猛撃 していたというものである。 ざっっっくり要約すると、各世代ごとに幼虫・昆虫ごとに部位をピックアップし、 そう
2020年1月に入社し、SWETの仕様分析サポートチームに加わったtakasek（@takasek）です。 仕様分析サポートチームでは、社内のプロダクト開発に対する形式手法の活用可能性を模索しています。当ブログでも、継続的に形式手法に関する情報発信をしています（形式手法 カテゴリーの記事一覧）。 この記事では、加入3か月を経てようやく形式手法の輪郭が掴めてきた私の視点から、学習前後での理解の変化について振り返ります。想定読者として学習前の私と近い属性——すなわちコンピュータサイエンスや数学の専門教育を受けておらず、主に現場での実務と自習に頼ってきたソフトウェアエンジニアを想定しています。 形式手法を学ぶ前の認識と疑問 ソフトウェアエンジニアとしての私の一番の興味関心は設計手法です。設計は、なんらかの解決したい問題に対して、ある一面を切り取った構造（モデル）を与え、そのモデルを解決の機構に落
ビジネスの構造を扱うアーキテクチャとユーザとの接点を扱うアーキテクチャ #builderscon
Builderscon Tokyo 2019 の発表資料です。
今は日記をScrapboxに移行（scrapbox.io/kentaro/）したのですが、その前の20年分ぐらいのブログはWordPressに入っています（kentarokuribayashi.com）。長い間書き続けてきたブログには、僕の人格のかなりの部分が注ぎ込まれているでしょう。そうであれば、ブログそのものをAI化することで、自分自身の代理＝エージェントを作れるはずです。 そこで、WordPressをAI化して、自分の代理人格としておしゃべりできるようにしてみました。 できたもの こんな会話ができるようになりました。自分で読んでみても、そこそこ自分っぽい感じがします。 python ./chatwp.py Question: お名前はなんですか？ Answer: 私の名前はケンタロウ・クリバヤシです。 Question: 職業は何をしていますか？ Answer: 私はソフトウェアエン
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正規表現の"正規"とは何か気になったら正規表現の歴史を紐解くことになってしまった話
Chrome Devtoolのmonitorを使うと関数の呼び出しを観察できて便利 - ぱすたけ日記
colorsなどのnpmパッケージに悪意あるコードが含まれている問題について
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Goのソースコード内のトリビア - YAMAGUCHI::weblog
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TypeScriptで世界一型安全な型レベルSQL Interpreterを作っている話
アセンブラをゼロから作って自作コンパイラをアセンブルするまで(日記)
V8エンジンによる内部変換コードでasync/awaitの挙動を理解する
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ChatWP: WordPressをAI化しておしゃべりする
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