昔はそうではなかったようだが、最近は MariaDB のパッケージに mysql_config が入っておらず、そのままでは mysqlclient モジュールがビルドできない。
Mac の場合の対処法はここに書いてある。
Ubuntu (on WSL) の場合も基本は一緒。
$ sudo apt install libmariadb-client-lgpl-dev $ sudo ln -s /usr/bin/mariadb_config /usr/bin/mysql_config $ pipenv install (ここは、 mysqlclient をインストールするコマンド) $ sudo rm -i /usr/bin/mysql_config
"GO GLOBAL" meetup #1 に参加していますので、自分用のメモを残しておきます。
Haskell Day 2018 に来ましたので、自分用のメモを残しておきます。タグは #HaskellDay です。
#name p == #name b 的な書き方をサポートbytestring で入れてたら、フラグメンテーション#name は拡張？
OverloadedRecordFields 拡張:> エンドポイントの定義をつなぐ、 :<|> でエンドポイント同士をつなぐHandler モナドで
ExceptT ServantErr IO IO と HTTP エラーコードを例外として投げる機能servant_swager でSwaggerを生成できるservant-mock ランダムな値を返すモックサーバReaderT で Handler を拡張する (DBプールなど)MonadService HTTP例外を投げないMonadView 副作用を起こさないheterocephalus, shakespeareHandler を呼べる
def と レンズで巨大なテストデータでも完結に作れるasync で軽量スレッド生成、 wait で待つ、 cancel も可能
cancel すると非同期例外(難しいので略)が飛ぶMVar アクセスの公平性STM 複雑な処理をミスなく書きやすいatomically STM のトランザクションを作るpar pseq で指定するusing で評価戦略を指示Par モナド
Haxl
repa, accelerate (GPU)distributed-processSTM で公平性がないのはなぜ？
map を自動で並列化できる？
Bool, Natural, Integer, Double, TextList, Optional, Record, Uniondhall-to-yaml dhall-to-json を使えばよいdhall-kubernetes がある^ でレコードを組み合わせるdhall コマンドが便利
dhall format, dhall repldhall-to-json は使えない・・・makeYaml を使ったファイルを dhall-to-json すると？
newtype でx <> (y <> z) == (x <> y) <> z 結合法則
e, e <> x = x = x <> e
NonEmpty First Last は単位元がないのでモノイドではないx ^ (-1)
x <> y = y <> xx >< (y <> z) = (x >< y) <> (x >< z)(x <> y) >< z = (x >< z) <> (y >< z)f (x <> y) = f x <> f y
0 を除く)
getArgs コマンドライン引数。空白区切りSystem.Console.GetOpt いい感じに型にしてくれるoptparse-applicative
extensible で解決できるPrelude
NoImplicitPrelude プラグマで止められるPrelude だめじゃん、ってなる時期が来る
rio
stack 開発チームによる alt Preludetext, bytestring, directory, filepath, containers, lens, time, vectorstack new した後はだいたい同じ
gloss
display InWindow text など
animate 時間を受け取って図形を帰すsimulate シミュレーション、 play イベントハンドラline 線分circle circleSolidrectangleWire rectangleSolidtext フォント指定、日本語表示はできないtranslatescale 拡大縮小 x 座標、 y 座標、別rotatecolorMonoidsimulate 関数modelmodel -> PictureViewPort -> Float -> model -> model 時間発展させるhamilton
System, mkSystem'extract と duplicateZ [a] a [a] 1つの要素に注目した無限リスト
left right を定義できるextract は自明duplicate は、 left と right でそれぞれ移した無限リストをもたせるZ2 (Z (Z a)
extract は自明duplicate 4方向にずらした無限リストをもたせれば良いneighbours 周りの個数、 life 時間発展させるextend で、ライフゲームが完成するIO を使いたければ、 simulateIO PlayIOMap [ByteString] ByteStringinsert Transaction モナド内で追加commitFile で変更を反映liszt コマンドでサーバを立てるfetch で取得Request でとり方を指定するcommitFile でファイルを指定し、 "hello, world" を書き込むinotify で検知できるacid-state との違いは？
ハマってガチャガチャしたので間違いあるかもしれないけどメモ。
まずjavaをインストール。入れるのは default-jdk のほうがいい気もする。
$ sudo apt install openjdk-9-jre-headless $ sudo apt install openjdk-9-jdk-headless
jvm パッケージを入れるのに必要と思われる環境変数。
$ export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-9-openjdk-amd64 $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/jvm/java-9-openjdk-amd64/lib/amd64/server
jni パッケージのために stack.yaml へパスを追加。
extra-include-dirs: - /usr/lib/jvm/java-9-openjdk-amd64/include/linux - /usr/lib/jvm/java-9-openjdk-amd64/include extra-lib-dirs: - /usr/lib/jvm/java-9-openjdk-amd64/lib/amd64/server
stack build inline-java してビルドする環境が整ったことを確認。
サンプルは依存パッケージに inline-java と jvm を入れて、以下のような感じで。 DataKinds がいつの間にか必要になってたようだったので加えた。
{-# LANGUAGE DataKinds #-} {-# LANGUAGE QuasiQuotes #-} {-# OPTIONS_GHC -fplugin=Language.Java.Inline.Plugin #-} import Language.Java (withJVM) import Language.Java.Inline main :: IO () main = withJVM [] [java| { System.out.println("Hello Java!"); } |]
実行。
$ stack exec java-sample Hello Java!
六本木.pm に来ていますので、適当にメモします。
s/// は大胆だけど便利<> $_ は慣れると便利put_bucket , put_object or get_objectrequire が登場 ' が名前空間--force で因すとーるperlcc を使うとバイナリにできるp.4 の貪欲法。素朴なアルゴリズムよりこちらの実装のほうが楽に思える。
前回の遅いアルゴリズムとの速度比較。 variance introduced by outliers が大きくていいのかは気になる。貪欲法の方が 2,000 倍以上速いので、むしろ前回の slow の実装に問題がありそう。
$ stack exec bench-convexhulls -- --output=convexhull.html
points generated
fromList [Point 2.1377835882015472e-2 0.37675969687894406,Point 0.13059550359891225 0.8854193459395515,Point 0.14393294171704973 0.6508550014289608,Point 0.14678966702903884 0.21690928594716652,Point 0.1757711424912075 0.38256258657810427,Point
0.28131270801990793 0.5923766278106027,Point 0.3174033812169047 2.044354461161324e-2,Point 0.3439496349547865 0.6634254643623526,Point 0.35531986020882733 0.9939481921271572,Point 0.4572955120772927 0.8085648753413374,Point 0.47351659627409937
0.654837905224889,Point 0.5475827076206295 0.6856510548569369,Point 0.5982120295123295 0.11060895459648956,Point 0.7500144155213943 0.4153833924540856,Point 0.7612610246351973 0.8364323883690482,Point 0.7686159957030524 0.9395602140690221,Poin
t 0.8566170876792828 0.3887263627739349,Point 0.8958593880534803 0.8857736692653796,Point 0.9108407836308833 0.7138539153041928,Point 0.9771895259588333 0.6526386332297055]
benchmarking slow
time 5.779 ms (5.547 ms .. 6.036 ms)
0.987 R² (0.975 R² .. 0.998 R²)
mean 5.858 ms (5.748 ms .. 6.044 ms)
std dev 407.6 μs (267.3 μs .. 603.6 μs)
variance introduced by outliers: 41% (moderately inflated)
benchmarking greedy
time 2.451 μs (2.413 μs .. 2.495 μs)
0.997 R² (0.992 R² .. 0.999 R²)
mean 2.452 μs (2.421 μs .. 2.520 μs)
std dev 148.3 ns (51.28 ns .. 270.0 ns)
variance introduced by outliers: 72% (severely inflated)
HTMLはこちら。
https://cdn.rawgit.com/hiratara/hs-nutshell-algorithm-examples/master/convexhull.html
降順に並べるときに使う Data.Ord の Down みたいな小技は、知っているとお得感がある。
p.3 の convex hull の素朴解。
https://github.com/hiratara/hs-nutshell-algorithm-examples/blob/master/src/Main.hs
正しいかわからないので、plotしておく(案の定バグってたので修正してある)。
道具は datahaskell に従った。具体的には、乱数に mwc-probability 、 plot に Chart-diagrams を利用。作ったsvgファイルをブラウザで見るために、 stack install wai-app-static して warp によってweb serverを立ち上げている。。
