初めまして．社内の好きなエディタアンケートで Visual Studio Code (VSCode) に 1 票を投じた R&D チームの久保です．普段は深層学習を用いた画像解析やその周辺の研究開発を行っています． アンケートでは惜しくも Vim 勢に敗れてしまいましたが，2015 年にリリースされてからというもの，ものすごいスピードでユーザを増やしているこの VSCode を使って Rust の開発を行いたい人向けの記事を書いてみました．この記事を読むまで Rust (rls) と CodeLLDB の拡張機能を知らなかったという人がいれば今すぐインストールしましょう．私がこの 11101 文字を使って言いたいのはそれだけです． 「Rust って何？」という方はぜひ以下の過去記事にも目を通してみてください． 必修言語Rustの他己紹介 Rust カテゴリーの記事一覧 - OPTiM TE
Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform – Linux, macOS, and Windows. Rustのインストール Rust自体のインストールはすごく簡単です．Homebrewを使うかコマンドを実行するだけです． おすすめはRust公式で紹介されているコマンドです． curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh途中に選択肢が出てきますが，defaultでOKです（１を選択）． Homebrewの場合は， brew insta
概要 WebGLでは固定機能パイプライン (Fixed-function pipeline) が使えないので、すべてシェーダ (Shader) を自作する必要がある。 Shader記述言語であるGLSL (OpenGL Shading Language)を使ってシェーダを書くというのはどういうことか理解する。 動機 個人的にHTMLとJavaScriptを行ったり来たりするので、どこがどうなってるのか分からなかった（いまだにわかってない部分も多いが）、のでメモがてら書く。 シェーダの種類 シェーダには2つの種類がある。頂点シェーダ (Vertex shader)とフラグメントシェーダ (Fragment shader)。 基本的には頂点シェーダを使って座標系を操作し、フラグメントシェーダを使って色や光などをつけるイメージ。 各シェーダの役割 頂点シェーダ 最初に呼ばれるシェーダ。頂点情報を
はじめに データサイエンティストでなかったとしても、数値データを使って様々な解析をする際には CSV ファイル等ファイルを読み込み、数値の配列としてメモリに保持して、それらをループ等で利用して解析を行っておられると思います。 その際、配列は1次元目に行、2次元目に列、を格納するのが一般的です。多くのケースではこの方法で事足りるのですが、解析を行ううちに「列としてデータの固まりを扱いたい」「ラベル付けされた列を扱いたい」と感じる事が出てくると思います。 これを簡単にしてくれるのが「データフレーム」です。 データフレーム4種 本記事では Go 言語から扱えるデータフレームを4つご紹介します。 QFrame https://github.com/tobgu/qframe QFrame は、フィルタリング、集計、およびデータ操作をサポートするイミュータブルなデータフレームです。 QFrame での
補足書きました思った以上の反応を頂いて驚いてます。 コメントへの返信など、追記しようかと思ったのですが、長くなったので別記事にしました。 興味あったら見てください。 https://anond.hatelabo.jp/20200102201209 はしがき釣りっぽく書いたけどほんと。 結構色んな意味で読書や知識というものに関する意識が変わったので、なんかアウトプットしたくなった なお、名著そのものを知ったことに関する感銘とかは今更私が言うまでもないので省きます。 書きたいのは100分de名著シリーズを対象にした読書を集中して実施したことに関するメタ効果に関して。 ちなみに、読破したと言っても読破したのはあくまで解説本。 スペシャル版とか、ブックス版はもう少し厚いけど。どれも約120ページで、読書慣れしてる人なら2-3時間で読める量だと思う。 いやそれじゃ読んだことにならないだろ原典あたれよ
大量のメソッドを保有し、数千、数万行単位にぶくぶく膨れ上がった巨大クラス。別名「神クラス」とも「大きな泥団子」とも呼ばれる、長大で複雑で密結合で極めて変更が困難なアイツ。 そんな巨大クラスの退治に有効な、ドメイン駆動設計を基本思想とする「役割駆動設計」を紹介致します。 解決したい課題、狙う効果 数千、数万行単位の巨大クラスの登場を抑止する。 小さくシンプルな構造に落とし込み、堅牢で変更容易性の高い設計へ昇華させる。 例１：筆者をモデリング 分かりやすくなるよう、まず私を例にモデリングしてみます。私は以下のような特徴があります。 IT企業の従業員 家族がいる(妻, 子供) 趣味でゲーム制作している ダメな設計 何も考えずに人クラスとして設計すると、よく以下のような構造になりがちです。 従業員として仕事をする、父親として家族サービスする、趣味としてゲーム制作する、それぞれのメソッドが備わってい
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