Vim/Neovim 向けに Clojure の開発環境を提供するプラグイン vim-iced を使って Clojure 開発環境の構築をしてみましょう。 なお vim-iced は個人的に開発している拙作の Vim プラグインで、実際に私が業務で(勝手に)利用しているという実績があります。 前提 ゴール やること Clojure 実行環境のインストール vim-iced のセットアップ vim-plug のインストール 各種プラグインのインストール iced コマンドにパスを通す サンプルプロジェクトの作成 REPL 駆動開発への入り口 REPL への接続 コードを評価してみる 変更内容を即座に確認する テスト駆動開発への入り口 テストの作成 ソースの修正 リンター/フォーマッター の設定 clj-kondo による静的解析の設定 cljstyle によるフォーマットの設定 vim-ic
Duct started life as a project template for writing web applications in Clojure, based around Stuart Sierra’s Component micro-framework. The next version of Duct replaces Component with Integrant, a micro-framework that I developed with Duct in mind. The core structure of Duct remains the same; it still makes use of the reloaded workflow described by Stuart Sierra, and it still has a central confi
ProductsProducts What is Snyk? Developer-first security in action
This post includes some practical tips for getting the most out of spec. I'll update it whenever I find out something new, so please feel free to tell me things I don't know. Project setup Clojure I always have a default namespace that loads when I start my REPL (using :init-ns), and I run a couple of side effects when it loads. expound formats your spec output better. I like to write function spe
Stack Overflowが1年おきに公開している開発者調査レポートの2018年版となる「Stack Overflow Developer Survey 2018」が公開された。同レポートは、10万人を超える開発者から得られたアンケート結果を集計したもの。プログラミング言語と給与の関係がランキング形式でまとまっており、どのプログラミング言語が高い給与に結びついているかが示されている。 ランキングは次のとおり。 給料が高いプログラミング言語ランキング - 資料: Stack Overflow 高い給与と関連性が高いプログラミング言語としてはF#が第1位に選ばれており、これにOcaml、Clojure、Groovyが続いている。Groovyより上位にランクインしたプログラミング言語は年収の平均値が700万米ドルを超えており、本稿執筆時点の換算で年収約770万円以上ということになる。 同レポー
SPEEDA開発の中村です。今回の内容は，弊社主催のclj-ebisu #2で発表した「実践Duct（仮）」です。 ClojureのサーバサイドフレームワークDuctを業務で使って学んだことを紹介します。 connpass.com 勉強会で発表した資料はこちらです。 はじめに，Ductのコアで使われているフレームワークIntegrantを紹介し， サーバサイドでIntegrantを使って感じた課題についてお話しします。 次に，課題に役立つDuctのmoduleのしくみと作り方を説明します。 想定読者は，Clojureを書いたことがあってDuctを使ったことがない方です。 Integrantのつかいかた Integrantなせかい Integrantでこまること Ductのmodule Ductでこまること Ductによるコンフィグレーションマップの展開 Ductのmoduleのつくりかた
Clojureは動的言語だ。何よりこれは型アノテーションがコードの実行に必要とされないことを意味する。Clojureは型ヒントをいくらかサポートしているが、型ヒントは強制のメカニズムではなく、網羅的でもなく、効率的なコード生成を支援するためコンパイラに情報を伝えることに限定されている。ClojureはJVM自身による豊富な型に対する実行時チェックの恩恵を受けている。 しかし、情報をデータとしてシンプルに表現することが常にコミュニティで広く評価され実践されてきたClojureの指針だった。したがって、Clojureシステムの重要なプロパティはデータの形状やその他の述語的なプロパティによって表現され伝達され、実行時の型は区別の付かない異種の型が混在するマップやベクターであるため、それ以外で捕捉されたりチェックされたりすることはない。 ドキュメンテーション文字列は人間の利用者とのコミュニケーショ
Quick overview of the classic Design Patterns in Clojure Disclaimer: Most patterns are easy to implement because we use dynamic typing, functional programming and, of course, Clojure. Some of them look wrong and ugly. It’s okay. All characters are fake, coincidences are accidental. Index Intro Episode 1. Command Episode 2. Strategy Episode 3. State Episode 4. Visitor Episode 5. Template Method Epi
ふと思い立ったので、記憶から忘却される前に書いてみようと思います。もう2年くらい書いてないけど、4年ほど仕事で使っていました。その期間はコード書くときはほとんどClojureだったので、まあまあヘビーに使っていたと思います。 前提 Clojureを使うようになったきっかけ ここがよかった、Clojure Immutableな世界 リスト系関数の充実 困ったときにはJavaに逃げられる マクロ Deployが容易 並列処理が容易 ClojureScript面白い ここが辛いよ、Clojure コード上で型が分からない パフォーマンスチューニング ちょっとしたcliアプリが書きにくい 再帰をよく使う 前提 メリット/デメリットはコンテキストによるだろうと思うので、どんな感じで使ってたかを書いておきます。 機械学習/自然言語処理の研究開発用途 最近だとPython一択になりつつありますが、数年前
clojurememo.md Clojureを仕事で使った経験をメモしておきます。 2015年の冬に本番稼働したシステムのため、使用したライブラリ等については、必ずしも現在の流行に沿っていないと思います。 作ったもの スタッフがウェブブラウザによりアクセスし、ログインして使用する業務システム 商品管理、売上管理、支払管理etc.. 規模 DBテーブル数80程度 画面数200程度 コード行数40,000行程度 開発体制 業務外でClojureの勉強をしていた筆者と、初めてClojureに触れる若手3名 筆者がまずディレクトリ構成を決め、ログイン、DB検索、DB更新を含む小さな機能を作り、簡単な解説ドキュメントを作りました。メンバーにはそれを参考に類似の機能から担当してもらいました。 主な使用ライブラリ Duct REPL内でWebアプリケーションの起動・停止・リロードを行う枠組みとして利用
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Clojure/conjは、Clojureの生みの親であるRich Hickeyも所属しているCognitectが主催している、Clojure界では最大のカンファレンスです。毎年アメリカのどこかで開催されており、今年はメリーランド州ボルチモアで行われました。今年はClojureが初めてリリースされてから10周年で、記念すべき回となっていたようです。 今年のClojure/conj 2017では、私も念願の初参加かつ初発表をしてきました。アメリカは遠いですからね…ずっと行ってみたかったのですが、なかなか気軽に見に行くことはできま
ZRRでの廃棄物認識と選別のシステム構成は図7のようになっている。前述したように1台のロボットは、廃棄物の材質やベルコンベア上での場所を認識するためのセンサユニットと、実際に廃棄物を把持（ピッキング）して廃棄口に投げ入れて選別するロボットハンド2個、から成る。 認識の流れは次のようなものである2）。まず、センサユニット内に設置したカメラで、ベルトコンベア上を高速に流れる廃棄物を撮影する。次に、このRGB画像と距離画像を基に、各廃棄物を背景領域から切り出す「セグメンテーション」処理を行う。
Releases, Offers & More Be the first to hear about our newest content, best promotions and upcoming events. Plus get 25% off your next purchase. Newsletter Sign Up Download Accounts Your email address is your account identifier. You can create a password, or just download from the links sent via email. My Orders (Resend order emails) How We're Different Hands-on instructions Solutions to real-worl
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
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