サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
はじめに ハローワールド 以下にものすごく汚いコードを載せます。 このコードは一体どんな動きをするのでしょうか(タイトルからソース名から何からネタバレ済み)。 eval(sss=%w@proc{|n|;e=32.chr;a=64.chr;l=":>==;<==x"[i=n**4%-15,i+13]||"#{n}";t="eval(sss=%w#{a}#{sss[0,330]}[#{n+1}]#";r='';25.times{|y|;m=l.bytes.map{|d|(0..[62-d,2].min).map{|x|;t+=sss;"wsv2k77zuvwb9kzot8gotx82bgz7pg237pyz91wk8dr".to_i(36)[(d-48)*15+y/5*3+x]>0?t.slice!(0,9):e*9;}<<e;}.join;y>23&&m[-6,6]="#{a}*'')";p
ピクスタ開発部で毎日ヒィヒィ言いながらエンジニアをやっております @muramurasan です。 今回はPIXTAのとあるリポジトリにおいて、未使用のメソッドを削除しようとした際、gemを組み合わせることで、効率的かつ安全に削除することができたという話をしたいと思います。 よくやる方式 外部の勉強会などで、「未使用のメソッドを削除する際にどうしているか？」ということを聞いた際、よく聞くのが「未使用らしきコードを見つけ次第、ロギングを行うメソッド呼び出しを挟み込んでいく」というものでした。 この方式は、動的なメソッド呼び出しにも当然対応できますし、お手軽なので、一般的に好まれているようです。 問題点 ただし、この方式では以下の問題点があると私は考えています。 そもそも、未使用らしいメソッドを見つけるのが大変 プロダクションコードを汚してしまう これらの問題を解決するために、PIXTAでは
機械学習といえばPythonがいますごい盛り上がりを見せていますが、Rubyでも最近 @mrknさんがPyCallというgemを作っていて、2月23日に行われたRuby Business Users Conference 2017で発表されたみたいです。 sssslide.com ということでRuby + PyCallで機械学習をやってみる 以前、Python 3.5, scikit-learn, pandasでKaggleのTitanicを使って機械学習のチュートリアルを行ったのでここのコードをRuby化してみる。 saboyutaka.hatenablog.com 基となるPythonのコード Kaggleのデータ(train.csv, test.csv)をローカルのdataディレクトリに配置 pandasでデータを加工 scikit-learn RandomForestでmodel
逆に言うと、Rubyの文字列型の内部実装がropeになれば、freezeしてもしなくても変わらない速度が出るようになって、結局freezeする必要なんてなかったんやーで丸く収まるんじゃないの？と思いました #雑な感想 — Kazuho Oku (@kazuho) October 6, 2015とツイートしたところ、処理系の中の人から @kazuho 文字列を弄る話じゃなくて、文字列の identity の話なので、ちょっと関係ないかなぁ、と — _ko1 (@_ko1) October 6, 2015みたいなツッコミをもらって、うっすみません…ってなってRuby VMのコードを読むことになったわけです。 で、まあ、いくつか気になる点があったので手をつけてしまいました。 1. オブジェクト生成のホットパスの最適化 ホットスポットだとされていたところのコードを読んでると、オブジェクト生成の際に
このサイトは学部では早稲田で物理を, 修士では東大で数学を専攻し, 今も非アカデミックの立場で数学や物理と向き合っている一市民の奮闘の記録です. 運営者情報および運営理念についてはこちらをご覧ください. 理系のための総合語学・リベラルアーツの視点から数学・物理・プログラミング・語学 (特に英語) の情報を発信しています. コンテンツアーカイブに見やすくまとめているのでぜひご覧ください. この間Ruby に超準解析ライブラリがあるのを知って衝撃を受けた話をしたが, それについて dif_engine さんにちょっと教えてもらったことがある. 少なくとも今の私にはあまりよく分かる話ではないが, 面白いと思う人はいるだろうから転記しておこう. この辺のツイートから はじまる.Ruby に超準解析のライブラリがあって激しい衝撃を受けた http://goo.gl/fb/mReIe よく分から
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
今日の呑み会ネタ実装。Ruby の世界をファイルに抽象化します。なんでもファイル。 http://shinh.skr.jp/ttyplay/rubyfs.html i@u /mnt/tmp> cat Time/now Sun Mar 19 01:41:00 JST 2006i@u /mnt/tmp> cat Array/new > @a= i@u /mnt/tmp> echo '"foo"' '"bar"' '"baz"' > @a/push i@u /mnt/tmp> cat @a/push ["foo", "bar", "baz"] i@u /mnt/tmp> cat @a/size 3 i@u /mnt/tmp> cat @a/pop "baz" i@u /mnt/tmp> cat @a/size 2FUSE とRuby FUSE を用いて作りました。 100 行足らずでぼくにも
1リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
