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リクルートテクノロジーズ 新人研修特別編を公開します | Recruit Tech Blog
こんにちは。アプリエンジニアの五味です。 2017年4月にリクルートホールディングスの新卒Web採用枠で入社した新卒社員のうち、21名がリクルートテクノロジーズに配属となりました。（いらっしゃい！） リクルートテクノロジーズでは「ブートキャンプ」と呼ばれる新卒社員向けの技術研修を3か月間実施しています。 もともと高い能力を持つ彼・彼女らですが、「これからのリクルートをリードしていく存在」になって欲しいという期待を込め、プロとしての重要な立ち上がり期を支援しています。 今年からは社外講師の既存プログラムに加え、より実践的な内容を求める経験者をターゲットに、総勢12名の現場エンジニアが担当する特別講座を開催しました。 各分野のスペシャリストがこれまで現場で培ってきた「本当に必要な生きた知識・技術」のインプットは、彼・彼女らの成長を加速させ、これからのエンジニア人生の礎になってくれるものと僕らは
エンタープライズソフトウェア開発とOSS
16. OSS利用: 用途別 ● 汎用ライブラリ: 言語拡張、ログ、DI、時間、データフォーマット、通信、セキュリティ ○ Apache commons、Guava、Logback、SL4J、Guice、Joda-Time、etc. ○ Jackson、MessagePack、HttpComponents、OpenSSL、curl、GnuPG、BouncyCastle、JSch、csv、soap4r、httpclient、ruby-openssl、 JRuby-OpenSSL、openpgp4u、pkcs1、pkcs12、Salesforce API clients ● 開発支援ツール: ビルド、ライブラリ依存管理、 SCM、エディタ、CI、BTS、ユニットテスト、静的コード管理、テ スト用DB、負荷テストツール、テスト用サーバ、テスト用 Proxy ○ Maven、Gradle、Ruby
Node v8.0 がリリースされた - from scratch
Node v8.0 is released!!!!!! Node v7 から半年経過して次のLTS対象になる可能性が高い Node v8.0 がリリースされました。 いくつか Notable Changes を話そうかなと。ちなみに Node v8 と言うと内部で使っている JS エンジンの V8 と混同されるので、みんな Node8 とか呼んでるときが多いです。このブログの中ではまだ出たばかりとあって、 v8.0 と minor バージョン付きで紹介します。 LTS 候補 v6.x 依頼の一年ぶりの LTS 候補になります。 LTS になるのは 10月以降と予定されています。 Current から LTS になるためにはコアの成熟を待つ必要があり、リリースから半年経過させる予定です。 Notable Changes いくつか変更点をピックアップして紹介します。 npm5 util.pro
MacBook Proが全面刷新、ついにKaby Lake搭載。去年買っちゃった人はどうすれば… #WWDC17
MacBook Proが全面刷新、ついにKaby Lake搭載。去年買っちゃった人はどうすれば… #WWDC172017.06.06 04:3315,264 福田ミホ おまけに去年より安い。 開催中の｢WWDC 17｣は開発者向け会議なので、通常ハードウェアの発表はメインではありません。しかし、CEOのティム・クック氏は今回のキーノートのはじめに｢これは史上最大のWWDCです｣と宣言し、たしかに最大らしく、コンピュータのラインナップのほぼすべての製品に関してのアップグレードを発表しました。去年11月に新しいMacBook Proを買った人々は完全に叩きのめされる結果に……。 キーノートは順調にスタートし、iMacのアップデートを発表、4K iMacのすべてにAMDのグラフィックスカードがCPUと別立てで搭載され、HTC Viveと一緒に使えるほどパワフルとのことでした。Thunderbol
API Diffsから見る iOS 11 の新機能 #WWDC17 - その後のその後
今年はWWDC会場よりお送りしております。特に何も期待しないまま参加したのですが、開発者的には非常にワクワクする発表がたくさんありました。 基調講演の内容からではなく、ベータ公開されたiOS Dev CenterのAPIリファレンスを見て、個人的に／開発者目線から気になった新APIを挙げていきます。 Core ML iOS 10からMetal Performance Shaders（以下MPS）に追加されたCNN関連機能、足りないものが色々とあり、ここらへんは拡充されたら嬉しいなとは思っていましたが、新フレームワークとして登場しました。 おいおい、さらに増えたら MPSCNN / BNNS / Core ML とどう使い分けるんだ、と思いましたが、ドキュメントの図で棲み分けがわかりました。 Keras や Caffe で学習したモデルを BNNS や MPSCNN で使えるようにするのが
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