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Reverse Dependencies for rabbit-theme-clear-code

The projects listed here declare rabbit-theme-clear-code as a runtime or development dependency

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No release in over a year
OSS Gateワークショップ(チュートリアル)オンライン版の説明。 スライドと[文章](../scenario.md)があります。説明をするときはスライド、詳細を確認するときは文章が適しています。スライドは使い方にあわせて次のどれかを使います。 * [ソース](scenario.rab):ローカルで[Rabbit](http://rabbit-shocker.org/)を使って表示するとき * [Rabbit Slide Show](https://slide.rabbit-shocker.org/authors/oss-gate/workshop-tutorial-online/):Webブラウザーで表示するとき(Rabbitを用意する必要はない) * [PDF](https://slide.rabbit-shocker.org/authors/oss-gate/workshop-tutorial-online/scenario.pdf):ローカルでPDFビューアーを使って表示する時
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Plazma OSS Day 2018/2/15 に使用したスライドです。
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Apache Arrowが解決したい問題、設計方針、速さの秘密、現在できること、今後できるようになることなど、Apache Arrowを知らない人でもApache Arrowのことがわかるようになる説明をします。
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Apache Arrowが解決したい問題、設計方針、速さの秘密、現在できること、今後できるようになることなど、Apache Arrowを知らない人でもApache Arrowのことがわかるようになる説明をします。
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Apache Arrowの開発に参加したい人のためにApache Arrowの情報を紹介します。
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No release in over 3 years
2019年12月時点のApache Arrowの最新情報を紹介します。
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細胞分化の軌跡推定に関するソフトウェアTreefitのパッケージまわりについ て紹介します。
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16期目のクリアコードでなにをやりたいか
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17期目のクリアコードでなにをやりたいか
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Apache Arrowはデータ分析システム間でのデータ交換を効率化することを目的としたデータフォーマットです。pandasやApache SparkやRなど主要なデータ分析システムはApache Arrowの対応を進めています。近い将来、データ分析システム間でのデータ交換はApache Arrowを使う状態になるでしょう。RubyもApache Arrowに対応することで既存のデータ分析システムとデータ交換できるようになります。これで、Rubyもデータ分析システムの一部でデータ処理をできるようになります!
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Apache Arrow、Red Arrow、Red Data Toolsという観点からRubyにおけるデータ処理の現状を説明します。
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ビッグデータは現実的な時間で処理できてこそ活きます。処理時間はデータ処理アルゴリズムの計算量だけで決まり…ません!適切なノードにデータを配置しないとそもそもデータ処理できませんが、大量ノードが協調するビッグデータ処理ではデータ移動コストを無視できません。Apache Arrow Flightを使えばネットワーク帯域限界まで高速にデータ転送できます。 このセッションではApache Arrow Flightの仕組みおよび利用例として分散計算プラットフォームApache Arrow Ballistaを紹介します。
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No release in over 3 years
2020年代、ビッグデータをどう扱えばよいか。今は各プロダクト毎に効率的な扱い方を実装していますが、2020年代はそんな時代ではありません!ビッグデータの扱いでも、共通で必要なものはプロダクトを超えて協力して開発して共有する、そんな時代です!ビッグデータのための共通基盤、それがオープンソースのApache Arrowです。AmazonもGoogleもNVIDIAも開発に参加しています。 このセッションではApache Arrow開発チームの主要メンバーがApache Arrowフォーマットがなぜ速いのかを説明します。
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DevLOVE 2012での「リーダブルコードを読んだ後」というセッションで説明のために使ったスライドです。セッションの内容は、リーダブルコードに書かれていることを実際に使うためにはどうすればよいかということを実際にやってみるというものです。ワークショップ形式のセッションです。
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ビジネスアプリケーションにおいても高速/堅牢な、保守性の高いプログラミングが求められています。 去年は「リーダブルなコード」に注目が集まりましたが、具体的に開発者へどんなメリットをもたらすのでしょうか?また、「リーダブルなコード」のコンセプトや手法は現場へ導入可能なのでしょうか? 本セッションでは、リーダブルなコードの概要を紹介した上で開発者にとってのメリットと現場導入について考察します。
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1人のフリーソフトウェアプログラマーから見えている世界を紹介します。
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関西Ruby会議2017のテーマは「Ruby Community and Ruby Business」なので、創業当時からRuby関連の人たちと関わりながらRubyを活かしたビジネスをしてきた私たちの会社「株式会社クリアコード」の話をします。
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Apache Arrowはデータ分析を支援するライブラリーです。高速にデータにアクセスできる機能を提供します。重要なのは既存の多くのデータ分析関連プロダクトがApache Arrowと連携すると表明しているところです。RubyでもApache Arrowを使えるようになるとRubyでも既存のデータ分析関連プロダクトと連携できるようになります。そうなれるようにGObject Introspectionを使ってRubyからApache Arrowを使えるようにする方法を紹介します。
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