この記事では現在RustのRFC3058として提案されている，Try Trait v2について解説していきます． とはいっても私はまだRustを学習している段階で，RFCの背景や実際になされている議論などには踏み込んだ説明をすることはできませんのでそこはご了承ください． もっと詳しく知りたいという方はRFCのページを見ると全て書いてあります． rust-lang.github.io このRFCは今も議論が続けられているのでもしかしたら大幅に変わる可能性もあります．ご了承ください． また，v2という名前から察する人もいるかもしれませんが，同じ目的のv1もありました（今はv2に置き換えられています）． rust-lang.github.io そちらについては書かないのか，と思う方もいるかもしれませんが，機能の説明にあたってはv1との差分をそこまで気にする必要はなさそうだと判断したため省いていま
/// Returns some reference to the boxed value if it is of type `T`, or /// `None` if it isn't. pub fn downcast_ref<T: Error + 'static>(&self) -> Option<&T> { ... } 「・・・2つめのなんだっけ？」 という人はぜひ読んでみてください🦀 この記事では、Rustの2種類の 'static 、 'static ライフタイム 'static ライフタイム 境界 を解説します。 目次 'static ライフタイム 'static ライフタイム 境界 おまけ: 'static じゃないライフタイム境界 記事を書いた背景 'static ライフタイムあまり難しくないです。 'static ライフタイムは、 プログラムが走っている間ずっと有効な値
ラズベリーパイとビット・トレード・ワンから販売されている赤外線学習リモコンとを使って、部屋の照明をコントロールしてみます。 簡単なスクリプトで、部屋の照明を自動オン、自動オフ、フェードイン、フェードアウトできます。 事前準備 この記事に書いた内容をお試しになる前に、以下の記事にしたがって、USB赤外線リモコンADVANCEを使用するためのツールをインストールしておいてください。 ラズベリーパイで家電の赤外線リモコンを自動操作しようビット・トレード・ワンという会社から、USBで操作できる赤外線学習リモコンが発売されています。 これをラズベリーパイで操作してみましょう。 簡単なプログラムを書けば、家電の赤外線リモコンをそのプログラムから自動操作できます。 raspi.maruzonet.com2019-03-04 01:03 USB赤外線リモコンADVANCEで照明のリモコンデータを学習する
フーリエ解析は現代社会においてなくてはならない技術ですが、数学においても同様です。本稿では、保型形式の歴史を振り返りながら、表現論とフーリエ解析そして保型形式のかかわりについて考察します。難しい用語の説明は脚注にとどめ、概念間の関係性に注目しました。最後に、現代の保型形式論に残り続ける困難について述べ、その課題と著者の研究の関係について議論します。 保型形式＊1は、1800年ごろの楕円関数の研究に起源をもちます。当時は天文学が急速に発展している時節であり、天体観測技術が大幅に高精度化され始めていました。天体は楕円軌道を描くため、その周長を考える必要が出てきます。円の周長は円周率から容易に計算可能ですが、楕円の場合は大変難しく、（第二種）楕円積分を考える必要があります。ルジャンドル、ガウスやアーベルらによる研究を通じて、楕円積分は単に楕円の周長というだけでなく、現代の数学へと通ずる非常に興味
発生した問題 確認したこと 原因 改善方法 調査に至った経緯 所感 その他情報 発生した問題 Windows11に認識されている音声入力デバイスで発生する 聞こえるときは特に問題なさそうに見える 不定期に音量がほぼゼロになり、ノイズだけが小さく流れる（音が飛ぶ、音が途切れる） 稀に音が飛ぶ以外は音声に問題がない 確認したこと OBSでモニターしても途切れるし、voicemeter bananaでスピーカーに流しても途切れてる もちろん配信や録画でも途切れてる PCを経由しない機器本体からの直接出力では途切れていない 機器から直接のヘッドホンやスピーカーへの出力 (オーディオインターフェースなどでなく、映像も出力する機器の場合）音声が鳴らない状態でも映像に乱れはない 入力デバイス全般に発生しうる問題なので、USBマイクや、USBオーディオインターフェースでも発生する可能性があります。 原因
追記 2022/12/13追記 2023/05/20追記 原因 対策 注意 調査に至った経緯 オーディオの補正（オーディオの強化）へたどり着く手順 システム > サウンドを開く すべてのサウンドデバイスを開く 設定を変更したいオーディオデバイスの設定を開く 設定を確認・変更する サウンドデバイスのクラシック設定の確認方法 その他 追記 2022/12/13追記 以下の変更があったようです。追加調査して補足します 「オーディオの補正」→「オーディオの強化」で、UIも変更 2023/05/20追記 ふたたび見たところ該当設定項目の名前が「オーディオの補正」になっていた UR22Cなどオーディオインターフェースによっては「オーディオの補正」やクラシック設定の「拡張設定」に相当する項目が存在しない場合がある その場合はこの記事の方法では改善できない 原因 Windows11で追加された「オーディオ
格子暗号の（高速化）の理解のためにはNTTが避けて通れない。何番煎じかと思われるかもしれないが、フーリエ変換系は多くの人が躓くポイントかと思うので（私も十分理解していないが）、わかりやすくまとめられると良いなと思う。 はじめに（全体像） まずNTTとは何かを述べる。簡単に言うとNTTはDFTの一般化である。DFTは複素（関）数を複素（関）数へ写す全単射写像であり、要は複素数の表現方法を変換するエンコード処理だとみなしてよいと思う。全単射なので逆写像IDFTが存在し、これはエンコードした複素数を元に戻すデコード処理と考えることができる。 なぜこのような変換が重要なのかというと、変換後のほうが複素数に対する演算を楽に行うことができるからだ。暗号的にはモンゴメリ乗算みたいなものである。工学的には、時間領域より周波数領域が扱いやすいとかという言い方になるが、数論的には値を指数表現することで乗算を加
もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと
Recently, on the del.icio.us mailinglist, I asked the question “Does anyone know the database schema of del.icio.us?”. I got a few private responses so I wanted to share the knowledge with the world. The Problem: You want to have a database schema where you can tag a bookmark (or a blog post or whatever) with as many tags as you want. Later then, you want to run queries to constrain the bookmarks
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Rewriting the Ruby parser | Rails at Scale 原文公開日: 2023/06/12 原著者: Kevin Newton サイト: Rails at Scale | The Ruby and Rails Infrastructure team at Shopify exists to help ensure that Ruby and Rails are 100-year tools that will continue to merit being our toolchain of choice. CC BY-NC-SA 4.0 Deed | 表示 - 非営利 - 継承 4.0 国際 | Creative Commons 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 なお、本記事では「パーサー
九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属。自作パソコン好きで、ハードウェア選定の仕事を与えると喜ぶ。最近は何でもコンテナにしたい教に入信し、コンテナ化の機会を虎視眈々と狙っている。 【IIJ 2023 TECHアドベントカレンダー 12/11の記事です】 こんにちは、九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属のy-morimotoです。 ふとしたことから、自宅に大容量の記憶媒体が欲しくなる時があるかと思います。 最近では、単体で22TBなHDDや、30.72TBなSSDなど、ラックマウントサーバ的な物を使わなくても、大容量が準備しやすい時代になりました。 ただ、1PB(1000TB)を目指した際に、意外とつまずきポイントがあったので、今回ご紹介させて頂きます。 今後、ご自宅に1PB(1000TB)を置かれる際の参考になれば幸いです。 １．USB接続の限界 簡単にHDDを接続する方法、まず思い
Итераторы в Go 1.23: зачем они нужны, как использовать, и насколько они быстрые?
κeenです。以前の記事の続きで、 /proc を監視するのではなくeBPFで取得してみます。ついでにRustのコードをeBPFで動かせるライブラリのayaも使ってみます。 以前の記事では /proc 以下の監視をビジーループで回すという力技で新しく作られたプロセスを補足していました。これだとCPU使用率が上がって美しくありませんし、何より原理的には見逃しもありえてしまいます。そこでカーネルの機能を使って全てのプロセスの作成を監視して低CPU使用率かつ捕捉率100%の実装を目指します。 eBPFとは？ なんかLinuxカーネルでユーザの書いたコード動かせるやつです。私は説明できるほど詳しくないので適当にググって下さい。 1つやっかいな点として、独自のバイナリを動かすのでカーネル内で動かすコードはコンパイラがeBPFに対応したものでないといけません。また、カーネル内で動かすコードをユーザラン
κeenです。 Rustaceanのみなさんは普段書いてるRustのコードを検証するのに cargo check や cargo test などのツールを使っているかと思いますが、それらを強力にするツールの miri 、 MIRAI 、 kani をそれぞれ紹介します。 Rustにはいくつかコードの正しさや行儀のよさを検査する方法がありますね。 cargo check や cargo test 、 あるいはビルドしたバイナリを走らせて検証したり色々手を尽くしているでしょう。 ですがこれらだけだとあらゆる種類のバグを拾いきれる訳ではないのもみなさん承知の通りだと思います。 既存の方法だと手が回らない所があるので他のアプローチでコードを検証してくれるツールがあると嬉しいですよね。 そういったツールを3つ紹介します。 先に注意しておくと、これらのツールはまだ成熟しきってはおらず使いづらい点、使い
κeenです。Rustその2 Advent Calendar 2017が空いてたので小ネタをば。1日目の記事です。 Dependency Injectionの話。 例えば３層アーキテクチャで組む時には以下のような依存関係が発生します。 [user interface(web)] | V [logic(service)] | V [database access(dao)] これを他の実装に依存せずにそれぞれの層を書きたい、どうしようという問題設定です。 ナイーブな実装 簡単に考えたらRustならトレイトで抽象化してあげればよさそうです。 コードにするなら共通インターフェイスにトレイトを定義してあげて pub trait UserDao { fn find_user(&self, id: i32) -> Result<Option<User>>; }
「静的解析ツールで生まれたSQLインジェクション」というタイトルで登壇したのは、小川 氏。「面白かった脆弱性」について解説し合い、脆弱性に関する知識を深めるためのイベント「Security․Tokyo #2」で、静的解析ツールによって生まれたSQLインジェクションの事例について発表しました。 登壇者の自己紹介小川氏：小川と申します。「静的解析ツールで生まれたSQLインジェクション」というタイトルで発表いたします。よろしくお願いします。 自己紹介を簡単に。経歴ですが、昔学生の時にWebアプリ開発のバイトをしていて、就職後は10年ぐらいぜんぜん違う、製造業で働いていました。ずっとパソコンを見ていたら目が悪くなるかなと思ってほかの業界に行ったのですが、結局ずっとExcelやWordを見ていて、あまり変わりませんでした。 結局やはりITだなと思って、最近root ipという会社に転職して、BtoB
Qiita Conferenceは、ソフトウェア開発者が集まり、最新の技術や最先端の挑戦・ソフトウェアの未来についての考えや知見を共有し、つながる場を創出する、「Qiita」が開催するオンライン技術カンファレンスです。ここで和田卓人氏が「サバンナ便り - 自動テストに関する連載で得られた知見のまとめ（2023年5月版） 」をテーマに登壇。続いて、自動テストのテストサイズについて話します。 自動テスト内の分類基準は明解ではない和田卓人氏：次に、テストサイズという考え方にいきます。自動テストにも「〇〇テスト」というやつがいろいろあるんですよね。 特に我々ソフトウェアエンジニアにとって馴染み深い名前はユニットテストとか、単体テストとか、インテグレーションテストとか、システムテストとか、エンドツーエンドテストとか。「〇〇テスト」というやつがいろいろあります。それらの分類基準は、実は言うほど明解では
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