Android Nでマルチウィンドウ、Java 8、通知の強化に対応Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
容易にWebサービスを高速化できるNginxを使いこなすための秘訣とは
容易にWebサービスを高速化できるNginxを使いこなすための秘訣とは：Docker、HTTP/2、マイクロサービス対応も見据えて（1/3 ページ） 高速で軽量なOSSのWebサーバとして注目されている「Nginx」。使いこなすための課題や有効なアーキテクチャ構成などをサイボウズでの導入事例と共に明かす。 高速で軽量なオープンソースソフトウェア（OSS）のWebサーバとして「Nginx」が注目されている。これを受けて、2016年2月26日、＠IT編集部はセミナー『イマドキのWebサービス提供 ～Webサーバ「Nginx」使いこなしの秘訣』を開催。Nginxが注目されている理由や導入事例、Webサービス高速化の秘訣などを紹介した。 サイボウズがNginXを採用した理由と、その効果 第1部は、cybozu.comがApacheからNginxに移行した事例をサイボウズ 運用本部 サービス運用部
SPDY と WebSocket の基礎と SPDY の Push - Block Rockin’ Codes
最近 SPDY対WebSockets? などという記事が出てきたりして、 SPDY と WebSocket が色々ごちゃごちゃになって語られているのかもなぁ、と思います。 SPDY では Akamai の中の人の Guy's Pod » Blog Archive » Not as SPDY as You Thought や、それに対するフォロー記事 Followup to “Not as SPDY as You Thought” « Mike's Lookout なんかも、 ちょっと注目されたりしました。 これらの記事には WebSocket や SPDY の性質やモチベーションを正しく理解するために、 知っておくと良い知識へのキーワードが散りばめられていると思ったので、 そこら辺について、つらつら書いてみようかと思います。 SPDY は「遅い」のか？ Guy's Pod » Blog A
プログラミング言語ランキングより：2016年 動向を見守るべき言語は Elixir、Julia、Rust、Swift、TypeScript - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最新のRedMonkプログラミング言語ランキング1 によると、Swiftの成長ぶりと潜在的なポテンシャルは驚異的とのことだ。GoとSwiftは、トップ10に食い込む可能性もあると見られている。 また、トップ20圏外にいるが、今後の動向を見守るべき言語として、Elixir、Julia、Rust、TypeScriptが挙げられている。 ベストランキング 開発者が採用するプログラミング言語を調べるために、RedMonkはStack Overflowのディスカッション数や、GitHubで使用されている言語を分析している。RedMonkのアナリス
まだ CircleCI で消耗してるの？ - Qiita
概要 もう随分と前に TravisCI から CircleCI へ乗り換えたのですが、いかんせん、便利な CircleCI をもってしても Android のプロジェクトのビルド時間は長くなり続け、ついに 1 回のビルドに 20 分を費やすほどにまで成長してしまいました。いくつか無駄を省いたり、キャッシュをしてみたりと言った策を講じたものの、目立った改善が得られませんでした。そこで CircleCI を脱却してみることにしました。現在、CircleCI を脱却し Wercker を利用することで 1 回のビルドが 5 分ほどで終わるようになりました。この記事には、何がどのようにして短時間で済むようになったかを書き記してあります。 問題の根源 そもそも CircleCI で時間がかかっている部分はどこかというところから見ていきます。現在のプロジェクトで使用している分には、以下に上げる部分でか
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
1. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 中山研究室 中山 英樹 2. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo １．Deep learning（深層学習）とは？ ２．一般画像認識：Deep learning 以前と以後で何が変わったか ◦ Bag-of-visual-words (VLAD, Fisher Vector) ◦ Convolutional neural network (ConvNets) ３．Deep learningの数理 ◦ なぜ優れた性能が実現できるのか？ ◦ ブレークスルーを生んだ各要素技術 ◦ 中山研究室での研究紹介 ４．実
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな
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ElixirでSlackBotを簡単に作れるライブラリを作ったよ - Qiita
かゆいところに手が届くKotlin
翻訳メンバーが明かす ～ テスト自動化研究会が『システムテスト自動化 標準ガイド』を翻訳・刊行した理由