* Data::Model とは id:yappo さんがつくっている O/R Mapper。新興のものでチュートリアル的なものがない ので自分でかいてみることにしました。 とはいえ、Data::Model 自体がまだまだαクオリティですので、チュートリアルもてぬき です。 * つかってみる ** DBI を対象につかってみる Data::Model は、Data::Model のスキーマ定義からCREATE TABLE 文を発行することができ ます。なので、まずはスキーマ定義を Perl で書きます。 see lib/Neko/DB/User.pm カラムの詳細な定義は、別ファイルにします。 see lib/Neko/Columns.pm カラムの定義を別ファイルにするというところは、他の O/R Mapper とのおおきな違いで すね。これによって得られるメリットは「カラム定義の共通化
ガッカリしないように先に書いておきますね。作れるのはアルファベットと数字と記号です。さらに米lifehackerで掲載された影響でアップロードが混みあっていますのでご注意を。 こちらの「YourFonts」はオンラインであなたの書いた文字を、TrueTypeフォントにしてくれるサービス。以前、米lifehackerでは同じようなフォント作成サービスをいくつか紹介しました。でも、フリーのものは無かったんです。ところがところが、「YourFonts」はなんと無料サービスなのであります。 オリジナルフォントの作成方法はいたって簡単。 「YourFonts」のサイトからテンプレート（PDF）をダウンロードして印刷 指定位置にそれぞれのアルファベット・数字等を記入。正しい記入例はこちら。 お手元のスキャナで、カラー（24bit）かグレースケール（8bit）にてスキャン。 解像度は最低で150dpi（
Your Data Deserves a Better StorySupercharge your growth with visual data products that communicate value, boost sales, and outshine the competition. Are you struggling to craft a compelling data story that showcases the unique value of your solution?Transforming data into actionable insights is one of the toughest challenges technology and data companies face. For 20 years, Juice has empowered or
Burrows-Wheeler Transform (blocksortingと同じもの。以下bwt)はbzip2などで利用されている文字列に対する可逆変換です（詳細は勉強会資料とかググってください）。bwtを適用した後のテキストは同じ文字が連続しやすい圧縮しやすいデータとなり簡単な後処理（MTF変換+order-0圧縮）を加えることでLZ法よりも圧縮率は高く、PPM法に匹敵するぐらいに小さくなることは実験的に示されていました。 しかし、どのくらい小さくなるかの理論的解析はあまり進んでおらず、bwt後の処理に関してはもっといい方法があるはずだと研究が進んできました。 最近発表された話(compression boosting, The Engineering of a Compression Boosting Library: Theory vs Practice in BWT compr
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
