OSS開発支援サービス事例：SpeeeさんのWebapp Revieee - 2017-05-17 - ククログ
OSS開発支援サービスの主な担当者の須藤です。クリアコードではOSS開発支援サービスを提供しています。2017年の1月から4月までSpeeeさんが開発しているOSS「Webapp Revieee」の開発を支援していました。すごくよい時間になったと思っているので、支援の中で得られた知見を紹介します。「自分たちも支援して欲しい！」と思った人はご相談ください。「支援して欲しいけど自分たちはまだ力不足な気が…」と思った人はOSS Gateを見てみてください。Speeeさんも最初はOSS Gateワークショップに参加しました。 Webapp Revieeは開発支援ツールです。GitHubにpull requestを作るとそのpull requestをレビューするためのWebアプリケーションを自動で用意します。pull request毎に手元に動作確認用の環境を用意する必要がないのでレビューが捗ります
ECSを使ってPR毎に確認環境を構築する社内ツールをOSSで開発してます！ - Speee DEVELOPER BLOG
Speee開発基盤部、兼ヌリカエエンジニアの森岡です。 今回は、ECSを使ってPR毎に確認環境を構築する社内ツールであるwebapp-revieee をOSSとして公開しましたので、そのご紹介をさせて頂きます。 作ったもの PRを作ると、そのPRに対応した確認環境がECS上に構築され、PRに構築した確認環境にアクセスするためのURLがコメントされます。 ここで構築された確認環境は、PRがcloseされると一緒に閉じられます。主にデザイナの画面確認や、制作物のPOレビューなどが捗ります。 この社内ツールは一つのプロダクトだけでなく、社内のすべてのプロダクトの確認環境を用意することが可能です。 この社内ツールは、Webapp Revieeeという名前で開発されました。 作った理由 今回このような社内ツールを作った背景として、確認環境の構築に時間的、金銭的コストを掛けたくない。 という理由があり
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
lltsvでLTSV形式のデータをサクサクパースしよう | メルカリエンジニアリング
LTSVはLabeled Tab-separated Valuesの略で、コロンで区切られたラベルと値の組み合わせ(key:value)をタブ区切りで表現したフォーマットです。 主にログデータのフォーマットとしての利用が想定されています。 uri:/upload status:400 size:13599 reqtime:0.280 apptime:0.150 uri:/downalod status:200 size:12812 reqtime:0.330 apptime:0.210 uri:/item/new status:200 size:29830 reqtime:0.050 apptime:0.050 uri:/item/fav status:200 size:33123 reqtime:0.100 apptime:0.099 uri:/top status:301 size:1
条件分岐のヒントとしてlikelyやunlikelyを指定してみる - Qiita
はじめに Linuxカーネルでは、分岐予測のヒントをコンパイラに与えているらしい。そのためには組み込み関数__builtin_expectを使うが、ほとんどはlikelyとunlikelyというマクロの形で使われているそうだ。1 #define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1) #define unlikely(x) __builtin_expect(!!(x), 0) これを指定した時、コンパイラがどのくらい吐くコードを変えて、それがどれくらい性能に効くか調べてみた。 環境 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v3 @ 2.50GHz icpc (ICC) 16.0.4 g++ (GCC) 4.8.5 コード こんなコードを食わせる。 #include <iostream> #include <algorithm> #defi
DataScience.rb ワークショップを開催し、PyCall を用いたデータ解析の実演をしました - Speee DEVELOPER BLOG
開発部 R&D グループの村田 (mrkn) です。 2017年05月19日、Speee Lounge で DataScience.rb ワークショップ 〜ここまでできる Rubyでデータサイエンス〜 を開催しました。 このワークショップは当初、私が2016年10月から取り組んでいる PyCall の開発 *1 と、Ruby アソシエーション開発助成の支援の下で実施された西田さん、三軒家さん、芦田さんによるプロジェクトの成果報告のために企画されました。そんな中、クリアコードの須藤さんが2017年2月頃から Apache Arrow の Ruby バインディングを開発する Red Data Tools プロジェクトを開始されました。Apache Arrow は2016年頃から開始されたプロジェクトで、私は当初から Ruby の将来にとって重要な基盤になるはずだと思い注目していたこともあり *
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