![Go言語で利用するLLVM入門 | POSTD](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/34dbb35f8ad9be4256ca2dc44a43faf5612486f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpostd.cc%2Fwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F04%2FScreenshot-from-2016-03-13-17-42-03-500x338.png)
日々の仕事の中で役に立つES2015(ES6)のティップス、コツ、ベストプラクティス、プログラムの見本をご紹介します。コントリビューション歓迎です! 目次 var vs. let / const IIFEからブロックベースへ アロー関数 文字列 デストラクチャリング モジュール パラメータ クラス シンボル マップ WeakMaps Promises ジェネレータ Async/Await var vs. let / const var の他に、値を格納する let と const という識別子が新たに追加されました。 var とは異なって、 let と const はクロージャのスコープ内で最初に記述されることはありません。 var の使用例です。 var snack = 'Meow Mix'; function getFood(food) { if (food) { var snack
私たちの救世主DHH™は最近の Full Stack Radioのインタビュー で、 Basecamp の最新版で彼がどのようにRailsのコントローラを書いたかを説明しています。下記は、彼のすばらしい話を書き取ったものです。 これまでに思うようになってきたのは、「RESTの原則に従うには、どのタイミングで新たなコントローラを作るべきかを一度決めたら、ほぼ異例なくその原則を遵守するべきだ」ということです。いつだってその方がうまくいくんです。自分の作ったコントローラの状態を悔やむのは決まって、作ったコントローラの数が少なすぎた時です。多くの処理を任せようとしすぎてしまうんです。 そこでBasecamp 3では、ある程度理にかなったサブリソースがあれば、毎回コントローラを分割していきます。フィルタなどの場合ですね。例えば画面があって、それがある状態になっているとします。もしこれにいくつかのフィ
Atom は、今注目の最新テキストエディタです。私は、このエディタをソフトウェア開発に使用しているのですが、オープンソースになっているので、少しでも貢献できればとAtomが抱えるIssuesについて検証してみることにしました。私は、 ある奇妙なバグ を見つけました。それは、Atomのユーザ speter がテキストを1行書き、行末で Enter を押した時に起こりました。新たな行が書けるようになるまで、Atomは30分も計算していたのです。私は、そんな単純かつよくあるオペレーションもろくにできないことに大きな衝撃を受け、早速その原因を探ることにしました。 検索 これが、問題のテキストです。 vVar.Type().Name() == "" && vVar.Kind() == reflect.Ptr && vVar.Type().Elem().Name() == "" && vVar.Typ
目次 1. はじめに 2. Promiseの概念を理解する 幕間:行列が嫌いな女の子 2.1 Promiseとは何か? 幕間:実行順序 2.2 Promiseと並行処理 幕間:式の抽象化 3. Promiseのからくりを理解する 3.1. Promiseで式を順序付けする 3.2. 最小限のPromise実行 4.Promiseとエラー処理 幕間:計算失敗の場合 4.1. エラーをPromiseで処理する 4.2. Promiseの失敗の伝播 5. Promiseの結合 5.1. Promiseを確定的に結合する 5.2. Promiseを非確定的に結合する 6. Promiseの実用的な理解 6.1. ECMAScript Promiseの導入 6.2. .then の分析 7. Promiseとは相性が悪いケースとは? 8. まとめ 参考文献 追加資料 資料とライブラリ 1. はじめに
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
対象読者 これは、プロジェクトのITインフラへのアクセスや管理でLinux ワークステーションを使用しているシステム管理者向けの資料です。 システム管理者が遠隔から管理をしている場合は、ワークステーションが主要なセキュリティ条件を満たしていることを確認することで、ITインフラ全体へのサイバー攻撃の進入経路となることを防ぐことができます。その際、ここに書いたガイドラインを参考にしてください。 システム管理者が遠く離れた場所にいない場合でも、携帯可能なノートパソコンを使用している可能性や緊急対応用に自宅から会社のネットワークにアクセスできるよう設定している可能性があります。いずれの場合でも、環境に合ったガイドラインの適用をお勧めします。 制約事項 これは、「ワークステーションの強化」を徹底した資料とは言えません。しかし、これが明白なセキュリティ上のエラーを起こすのを回避できる基本的ガイドとなれ
(訳注:2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト(クリック誘導)記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms(ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える) はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
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