1日がっつりとテックトークが続いてかなりの疲労感。でもそれ以上の充実感でよかった。 相変わらず須藤さんにはお世話になりっぱなしでOSS Gateのブースの端っこにRubyPicoを置かせてもらったりした。その場でダウンロードしてくれる人もいて嬉しかった(キーボードからRun対応もしなければ)。ずっとお話してみたかったwatsonさんとも話すことができた。他の言語のインタプリタ積んだアプリってiOSでリリース出来るの？みたいな話をした(ネットワーク上のスクリプトを直接実行しなければよいと言う認識)。裸じゃない生mattnさんを遠目に見ることができてよかった。(お話できなかったのが残念。) 発表者の人達はみな自分がやりたいことを自分のスタイルで楽しくやっているから生き生きとしているなー、と感じた。聞いている方もそれが伝わって楽しくなってくる。そして結果として大勢の人に役立つものが作れているのは

3. 3Copyright © 2015 NTT DATA Corporation PostgreSQL 開発者@ NTT データ 社内 PostgreSQL 営業・技術支援 GresCube 開発・サポート PostgreSQL のコア機能を開発 レプリケーション運用性向上 REINDEX SCHEMA / VERBOSE pgbench（ベンチマークツール）の改善 pg_bigm(全文検索モジュール) コア機能へのパッチレビューア 澤田 雅彦 @sawada_masahiko 4. 4Copyright © 2015 NTT DATA Corporation Thanks to • Postgres 9.5 feature highlight (Michael Paquier) • http://michael.otacoo.com/ • Waiting for 9.5 (Hubert

PerfectQueue is a highly available distributed queue built on top of RDBMS. PerfectQueue provides similar API to Amazon SQS, while PerfectQueue focuses on reliability and flexible scheduling rather than scalability. PerfectQueue introduces following concepts: At-least-once semantics: Even if a worker node fails during processing a task, another worker takes over the task. Multiuser-aware fair sche

The document discusses an NES emulator written in Ruby called Optcarrot. It aims to achieve 60 fps in Ruby 3.0 to drive optimization of the Ruby interpreter. The emulator currently runs at 20 fps in Ruby 2.0. It then details how the emulator achieves 20 fps through techniques like emulating the CPU and GPU in parallel and pre-rendering screens. Benchmark results are shown for different Ruby implem

はじめに この記事は Building Data Pipelines with Python and Luigi の和訳です。 元記事がよくできていたので、自分の理解も兼ねて、拙いながらも訳してみました。 誤り等ありましたらぜひコメントでご指摘おねがいいたします。 PythonとLuigiによるデータパイプライン構築 データサイエンティストにとって、日々の業務はエンジニアリングというよりも研究開発の色が濃いことがしばしばある。にもかかわらず、プロトタイプから製品までのプロセスには、素早く泥臭い決定が次善の策1であり、けっこうな数のリエンジニアリングの努力が必要となる。これはいつも革新を遅らせ、一般的に言えば、プロジェクト全体を遅らせる。 この記事はデータパイプライン構築の経験について議論する：データの抽出、洗浄、結合、前処理などデータ駆動製品のためのデータを準備するのに必要となる一般的なす

http://regional.rubykaigi.org/tokyo11/schedule/

こんにちは。エクセルソフトの田淵です。 日本マイクロソフトの大型有償技術イベント de:code 2016 の DEV-023 でお見せした、ちょっと頑張った Xamarin.Forms アプリの解説です。2016/5/28(土)の .NETラボ でも同様のデモをご紹介しました。 レポジトリはこちらです。 github.com カメラアプリ PCL プロジェクトから簡単に各プラットフォームのネイティブ API を呼び出す Xamarin Plugin が公開されています。（Xamarin Component と名前を変えたがっている気がする） github.com 今回は上記 Xamarin.Plugins の中から Xamarin エバンジェリストの @JamesMontemagno さん作の Media Plugin を使用してカメラアプリを作成しました。詳しくはリンクの Readme

17:55 Keynote 分散ワークフローエンジン『Digdag』の実装 ワークフローエンジンは、依存関係のある複数のタスクを実行するツールです。古典的なMakefileを始め、Python製のLuigi、商用のJP1/AJS3など、様々な実装があります。Digdagは、現在活発に開発が進んでいる新しいワークフローエンジンです。このセッションでは、ツリー構造を持つワークフローの状態遷移を効率的に実行する手法、ワークフローの実行状態の永続化と分散実行、タスクスケジューラ、Dockerによるサンドボックス化など、その実装手法を紹介しながらワークフローエンジンの構成技術について解説します。 必要となる知識 SQLの基本的な知識と、Rubyのリフレクション、オプティマイザなどの知識があると、より楽しめると思います。 古橋 貞之 Treasure Data, Inc. Founder & Soft

NESdev BBS Cannot find what you're looking for? Come visit us on the bulletin board where many talented individuals contribute everyday to the community. Current news 2022-05-28 We've launched a new SNESdev wiki, which uses the same wiki accounts as NESdev. The goal is to have a community resource for the SNES just like we have for the NES, covering the same kinds of topics with similar organizati

ウソみたいな本当の話。Ruby でファミコンエミュレータを書いてみました。 気になる速度ですが、自分の環境では 20 fps ちょっと出ます。ファミコンは 60 fps なので、実速の 1/3 です。Ruby3x3 （Ruby 3 は Ruby 2 の 3 倍速い）という matz の宣言が実現すれば、実速が達成されることになりますね！ 試してみたい人はこんなふうに実行してください。 $ gem install ffi $ git clone http://github.com/mame/optcarrot.git $ cd optcarrot $ bin/optcarrot examples/Lan_Master.nesSDL2 か SFML が適切にインストールされている必要があります。Debian/Ubuntu なら apt-get install libsdl2-dev で。 Ru

IMF: Image Manipulation Framework 発表者は、Ruby のための画像操作ライブラリを昨年終盤から開発しています。本発表では、このまだ開発途上のライブラリについて、いま何ができるのか、そして将来どうしようと考えているかをご説明します。 IMF の開発が順調に進めば、いずれ RMagick は不要になります。そういう世界を速く実現するため、本発表を聞いて興味を持った人が開発に協力してくれるようになると嬉しいです。 必要となる知識 JPEG とか PNG とか WEBP などのビットマップ画像を扱ったことがあり、Ruby で画像を処理したいなぁと思ったことがある人向けです。RMagick を使ったことがある人はなお良いです。 村田 賢太 Recruit Holdings Co., Ltd. / Ruby committer リクルートホールディングス Media

Presentation material for TokyoRubyKaigi11. Describes techniques used by H2O, including: techniques to optimize TCP for responsiveness, server-push and cache digests.Read less

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類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra

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ハミング距離とはなんぞや……という話はWikipediaでも見ていだたくとして、要するに「ビット列を比較して値の異なる位置を数えたい」ということです。例えば01010011と01010111のハミング距離は1です。 異なるビット 二つのビット列のうち、ビットの異なる位置を抽出することは簡単です。基本です: d = a ^ b; ビットを数える あとはここから立っているビットを数えるわけですが、普通に考えると ビット列の幅の分だけループさせる プロセッサのビットサーチ命令を使う という方法を使うと思います。前者は当然遅いので嫌ですね。後者はインラインアセンブラを使ってプロセッサ依存にしないといけませんし、ビットマスクを作ってビットを消しながら数えなくてはならず、いかにも面倒です (←根拠もなくシフト命令は遅いと思っているヤツ)。 そこで私が使う方法は次のようなものです: d &= d - 1

Description milter managerとGroongaを例にして、アプリケーションへのCRubyの組み込み・mrubyの組み込みの実装について説明します。 Page: 1 Embed Ruby アプリケーションへの Rubyインタープリターの組み込み 須藤功平 株式会社クリアコード 東京Ruby会議11 2016-05-28 Embed Ruby - アプリケーションへのRubyインタープリターの組み込み Powered by Rabbit 2.1.9 Page: 2 Speaker's award Continuous development award Embed Ruby - アプリケーションへのRubyインタープリターの組み込み Powered by Rabbit 2.1.9

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きっかけは@miyagawaさんのpodcastだった。 それまでMessagePackのことは知らなくて、その時に調べた段階ではJSONをバイナリでどうこうするというフワフワした情報だけしかわかってなかった。 それからアンテナ効果なのかMessagePackの情報が次々と入ってくるので試しにMessagePackの仕様を順守したjavascriptコードを書いてみてAjaxで通信させてみたらあっさりとはできなかった。javascriptがそもそもバイナリを文字として扱えないからだった。typed arrayやbase64エンコードで扱えなくもないけれどそれは何も知らない僕みたいなユーザーは使用を躊躇してしまうには十分な理由になった。 というわけでいっちょMessagePackとはなんぞやということを徹底的に理解しつつ現状のwebブラウザで扱いやすくするために0-9a-zA-Zの62文字だ

#include <stdio.h> #include <unistd.h> int main() { const int BUF_LEN = 255; char buf[BUF_LEN]; int rc; rc = read(STDIN_FILENO, buf, BUF_LEN); if (rc == -1) { perror("read"); return 1; } printf("test1: "); fwrite(buf, 1, rc, stdout); printf("\n"); return 0; } #include <stdio.h> #include <signal.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #define READ (0) #define WRITE (1) /** *

AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be

The Google Analytics team just announced Data Studio: their free, new, Data Visualization Product. Read their post for more details, but since I just got a new load of reddit comments from /u/Stuck_in_the_Matrix loaded in BigQuery, I’m eager to show you how to connect both. The first surprise with Data Studio: It’s really easy to connect it to BigQuery: Add a data source, choose BigQuery.To work w