Rust + GitHub Actionsでマルチアーキテクチャ対応のイメージをなるべく早く作る - 名有りさんの日記
マルチアーキテクチャ対応のイメージとは 詳しいことは書かないが、複数種類のアーキテクチャ上で実行できるイメージのことを指す。amd64 や arm64 など、異なる種類の環境でも docker run --rm hello-world として実行できるのはこれに対応しているため。 このようなビルドをGitHub Actionsで行いたくなるが、これがかなり遅い。 愚直にやると遅い docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t naari3/testtest . のように実行すると、必要なタイミングでQEMUが起動して対象のアーキテクチャで実行してくれるんだけど、まあ勿論のように遅い。 Googleで調べてみると、遅くならないようにする工夫がいくつかヒットする。 Rustのクロスコンパイルを利用する Rustは比較的簡単に
【入門】フロントエンドのテスト手法まとめ - Qiita
はじめに 自分は2021年に新卒でweb系の開発会社にフロントエンジニアとして入社し2022年で2年目になります。 実務ではReact×TypeScriptを利用したフロント周りの開発をメインで行なっていなす。 今回は実務でNext.jsプロジェクトにテストを導入することになり「React-Testing-Library」と「Jest」について改めて学び直したのでその内容を紹介します。 はじめに「React-Testing-Library」と「Jest」の概要を説明しその上で具体的なテストコードを何パターンか書いていきます。 この記事の対象者 フロントエンドのテストの概要を知りたい人 React-Testing-LibraryとJestについて知りたい人 具体的なテストの書き方を学びたい人 なお本記事では、React-Testing-Libraryの具体的な書き方についてをメインにしている
- JUnit 実践講座
更新: 2003/11/05 公開: 2002/01/03石井 勝 はじめに ここでは， JUnit ついて僕が普段使っているテクニックやコーディングスタイルについてまとめていきたいと思います．読者としては，ある程度 JUnit を使いこなせる方を想定しています． 僕が仕事で JUnit を使い始めて 1 年半以上になります．つい先日まで行っていた開発プロジェクトでは，テストメソッドの数は 2000 程度，TestCase のクラス数は 2,3 百個という規模になりました．それぐらいの規模になれば，JUnit でコーディングする際に何らかの指針が必要になります．その開発プロジェクトでは，何度もプログラミングスタイルを変え，どういうスタイルが JUnit のコードをメンテナンスしやすいか，ということを考えてきました．そういったことをまず プログラミングスタイルガイド と シナリオベースのテス
PyCaretとMLflowで機械学習の実験...
こんにちは！nakamura（@naka957）です。 今回は様々な機械学習アルゴリズムの比較・モデル実装に加えて、行った実験記録の管理を簡単に行う方法をご紹介します。実施事項がたくさんありますが、PyCaretとMLflowの活用で少ないコード行数で簡単に実施できます。 PyCaretは機械学習モデルの実装を簡単に行えるOSSですが、PyCaretからMLflowを呼び出すこともでき、実験記録の管理も同時に行えます。PyCaretとMLflowについては、DATA Campusにも紹介記事があります。是非、参考にしてみてください。 【PyCaret】 ■ AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた〜モデル実装から予測まで〜 ■【続き】 AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた 〜結果の描画〜 【MLflow】 ■ MLflowの使い方 - 機械学習初心者にもできる実験記録の
テスト工程の可視化や自動化に向けた取り組みのご紹介 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは、エンジニアの千吉良（ちぎら）@_naru_jpn です。ここ最近 QA に関して考える機会があり、Systematic Software Testing という本を読んでいたところ、色々と刺激を受けるところがありました。計画書の作成やリスク管理などテストの実施以外の領域についても多く書かれていましたが、まずはミラティブの現状に基づいた改善を行うべきだろうと考えました。今回は特にメトリクスの取得などに関して、GAS（Google Apps Script）を活用してミラティブの業務に応用してみたことについてまとめてみました。 以下では細かいことにも触れているので、3行まとめをおいておきます。 手動テストの進捗を見えるようにしたよ GAS（Google Apps Script）で実装したよ ついでに関連業務を自動化したよ ミラティブにおける QA と解決できそうと感じた課題 ミラティ
ER図の作図について、 Draw.io, PlantUML, Mermaid を比較してみる。（VSCode拡張機能など） - Qiita
※ 参考記事「PlantUML を VSCode で利用したいけど、プレビューが表示されずエラーが出る」 参考（PlantUML 導入後の編集中画面） 2-2. ER図 今回作成したER図 Qiita記事でも、コードブロック内でPlantUMLの構文がそのまま使えます。（このER図は、Qiitaのコードブロックで表示させています） 今回作成したER図のPlantUMLの表記 @startuml yonde ' hide the spot hide circle ' avoid problems with angled crows feet skinparam linetype ortho entity "families" as families { id -- name nickname introduction created_at updated_at } entity "users
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