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require "compute_runtime"

req = ComputeRuntime::Request.new
resp = ComputeRuntime::Response.new
begin
    req.method = "GET"
    req.uri = "https://www.ruby-lang.org/en/"
    result = req.send ComputeRuntime::Body.new.handle, "origin_0"
    resp.send_downstream ComputeRuntime::Body.new(result[1])
rescue Exception => e

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# worked with ruby 2.3.3 && byebug 10.0.2
# Usage:
# ruby byebug_test.rb & byebug -R localhost:8080
require 'byebug'
require 'byebug/core'

Byebug.wait_connection = true
Byebug.start_server('127.0.0.1', 8080)

puts 1234

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Environment & Requirement

• ある程度新しいMac(ここではdarwin-amd64を想定)
• go1.9
• dicebattle/slack-dump

Usage

あらかじめgoをインストールしてpathが通った状態にしておいた上で以下を実行（以下はgeneral, random, support, developmentという4つのチャネルをエクスポートしたい場合の例）：

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#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <random>
#include <unistd.h>
using namespace std;

const int MAX_FLOOR = 14;
const int ELEVATOR_COUNT = 4;
const int RAISING_PROBABILITY = 10;

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skl = VirtualModule.new(:lang=>:python, :pkgs=>["sklearn"=>["datasets", "svm", "grid_search", "cross_validation"]])
include skl
iris = datasets.load_iris(:_)
clf = grid_search.GridSearchCV(svm.LinearSVC(:_), {'C':[1, 3, 5],'loss':['hinge', 'squared_hinge']}, verbose:0)
clf.fit(iris.data, iris.target)
p "Best Parameters: #{best_params = clf.best_params_}" #"Best Parameters: {\"loss\"=>\"squared_hinge\", \"C\"=>1}"
score = cross_validation.cross_val_score(svm.LinearSVC(loss:'squared_hinge', C:1), iris.data, iris.target, cv:5)
p "Scores: #{[:mean,:min,:max,:std].map{|e| e.to_s + '=' + score.send(e, :_).to_s }.join(',')}" # "Scores: mean=0.9666666666666668,min=0.9,max=1.0,std=0.04216370213557838"

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jl = VirtualModule.new(:julia=>["Clustering"])
r = jl.Clustering.kmeans(jl.rand(5, 1000), 20, maxiter:200, display: :iter)
p jl.Clustering.assignments(r) # [3, 13, 2, 7, 15, 12, 10, ... 13, 1, 8]

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require 'natto'
manpages={}
natto = Natto::MeCab.new
%w"ps ls cat cd top df du touch mkdir".each do |cmd|
  list = []
  natto.parse(`man #{cmd} | col -bx | cat`) do |n|
    list << n.surface
  end
  manpages[cmd] = list
end

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POSTD Podcastの第二世代の機材

• 3人以上の録音ができるように入力系統を増やすべく(UR22だと2系統の録音までしかサポートされていない)、オーディオインターフェースにScarlet 18i8を利用。
  • これで4系統の録音が可能に
• マイクについては、OM-3に加えてオーディオテクニカのAT2035を1機入手
  • OM-3ではマイクを顔にかなり近づけないとゲインを稼げないので、ゲスト音声録音用に収音能力の高いコンデンサマイクを準備（ただし今回のマイクは予算の都合もあり単指向性固定のマイク）
  • コンデンサマイクは音質は期待できるが、取り扱いに注意が必要な上に、ファンタム電源とか底面に重さを兼ね備えた比較的高級なマイクスタンドだとか、付属品も色々必要になるので注意が必要
• POSTD Podcast #4以降はこのセットで収録予定

POSTD Podcastの第一世代の機材

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set urlList to {"http://b.hatena.ne.jp/entry/", "https://www.reddit.com/submit?url=", "https://hn.algolia.com/?sort=byPopularity&prefix&page=0&dateRange=all&type=story&query="}
set numURLs to (count urlList)
open location (item 1 of urlList) & (get the clipboard)
tell application "Safari"
	activate
	tell window 1
		repeat with i from 2 to (numURLs)
			set current tab to (make new tab)
			set URL of document 1 to (item i of urlList) & (get the clipboard)
		end repeat

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require 'benchmark/ips'

Benchmark.ips do |x|
  command = "bundle version"
  yomikomu = "export RUBYOPT='-ryomikomu' && export YOMIKOMU_AUTO_COMPILE='true'"
  yomikomanai = "export RUBYOPT='' && export YOMIKOMU_AUTO_COMPILE='false'"
  x.report("yomikomanai") { p `#{yomikomanai} && #{command}` }
  x.report("yomikomu(fs)") { p `#{yomikomu} && export YOMIKOMU_STORAGE='fs' && #{command}` }
  x.compare!
end