あなたが知らない既存機能があるかもしれません！ マイクロソフト社は2006年、Microsoft Officeの新バージョンで追加してほしい機能について、顧客調査を実施しました。驚いたことに、ユーザが希望した機能の90%以上はすでに実装されており、その存在が知られていないだけであることが判明しました。機能の「見つけにくさ」の問題の解決策として同社が考案したのが、現在のMicrosoft Office製品でおなじみの「リボンUI」です。 この問題はOfficeに限ったものではありません。日々使用するツールの機能をすべて把握している人はほとんどいません。PostgreSQLのように大規模なツールであればなおさらです。数週間前にPostgreSQL 14がリリースされたばかりなので、この機会にPostgreSQLのあまり知られていない機能に注目してみたいと思います。 この記事では、Postgre

Rustコードのコンパイルが遅いことは誰でも知っています。しかし筆者は、世の中のほとんどのRustコードはコンパイルをもっと速くできると強く感じています。 例えば、つい最近の記事にこのように書かれていました。 一方、Rustでは、プロジェクトやCIサーバーの性能にもよりますが、 CIパイプラインの実行に15～45分かかります。 これは筆者には理解できません。GitHub Actions上にあるrust-analyzerのCIの所要時間は8分です。しかも、これは100万行の依存関係に加え、20万行の独自コードが記述されたとても大規模で複雑なプロジェクトでの話です。 確かに、Rustは根本的な部分で非常にコンパイルが遅いのは間違いありません。Rustはジェネリクスのジレンマにおいて「遅いコンパイラ」を選び、全体的な設計思想としてコンパイル時間よりもランタイムを優先しています（この点に関する優れ

Markdown と reStructuredText はどちらもマークアップ言語で、どのテキストエディタを使っても簡単に入力できるように設計されたプレーンテキスト形式構文です。どちらにもマークアップされたテキストをHTMLやPDFなどの出版形式に変換できるツールが多数あります。 これらのマークアップ言語は多くのドキュメンテーションシステムの基礎となるため、昨今のソフトウェア開発者はマークアップ言語をよく知っておく必要があります。この記事ではプログラマ視点でMarkdownとreStructuredTextのトレードオフを分析します。 Markdownが輝きを放つ場所 テキスト入力による豊富な書式設定で複雑なドキュメント構造を記述することができるマークアップ言語は長く輝かしい歴史を持っており、その歴史は少なくとも1970年代初めの troff とTeXまで遡ることができます。 これらの形式

情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

新しいプロジェクト始まると、開発者はいきなりプログラミングに飛びつく傾向があります。それもいいでしょう。結局、それが仕事なのですから。でも、時には飛びつく前にブレーキをかけて、ソフトウェア設計から手を付けるのもいい考えかもしれません。 “ホワイトボードを使う長袖のホワイトシャツの男性”（出典： Trent Erwin ／ Unsplash ) ソフトウェア設計にはいろいろな方法があります。UMLなどのモデリング言語のソフトウェアを利用することもできるし、 テキストを書いて 画像を使うこともでき、あるいはホワイトボードに描くこともできます。ここで大切なのは、ソフトウェアの開発中に設計を保存して再考できることです。設計は多少なりとも改善していかなければなりません。ですから、いつも最初からホワイトボードに描きたいというわけではないのならばデジタルデータで、設計を行うのも良さそうです。データの保存

開発者が、開発者ではない同僚から言われて嬉しい11の言葉 – 「クライアントが、IE6で使えなきゃダメだと言っている」 「 決して、 君にキレそうなのを隠すために笑っているんじゃないよ」 非開発者は、職場の開発者をコードで魔法を生み出す人々だと思っています。開発者なら、終日複雑なAPIインテグレーションを構築することもあれば、マウスをカチカチさせて単にSteamで West of Loathing をプレイしているだけの場合もあるでしょう。99％の同僚にはその違いが分かりません。テック企業は開発チームなくしては文字どおり存在しえないのに、開発者は、日がな無為な会議に出て他人の仕事を自分の手柄にしているチーフ・インスピレーション・ニンジャといった役職の人々よりも給与が低かったりします。 開発チームともっとうまくコミュニケーションをとれる方法はないものかと考えている人に、開発者が非開発者から言

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？　答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言

リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを

私は GitHub が大好きです。GitHubはオープンソースへの コントリビューション （寄与貢献）を何十倍も容易に、そして楽しいものにしたと思います。ですが、GitHubがPull RequestというwebのUI形式で前面に押し出しているオープンソースの メンテナー のワークフローが、プロジェクト品質とコントリビューションを受けつけるスピードの弊害になるということに気がつきました。そこで、GitHubの Pull Request にある「Merge pull request」ボタンをクリックする前に、少しお話をさせてください。 メンテナーの紹介 ジェーンはそこそこの成功を収めているオープンソースプロジェクトのメンテナーです。彼女は毎週プロジェクトのGitHubリポジトリに上がる新しい Issue を確認し、リクエストに対し速やかにフィードバックを返します。リクエストをすべて実行する時

リモートワークのストレス ソフトウェアエンジニアリング業界では、リモートワークは大いに理にかなった働き方です。大抵はPCとインターネット接続さえあれば仕事ができるからです。よって、決まったオフィスに毎日通って働く理由は比較的少ないため、リモートワークはIT職の重要な要素になっています。最も先見的な求人市場とは決して言えないベルギーにおいてさえもです。とはいっても多くの場合、リモートワークが認められるのは週の一部のみ（おそらく週に1日か2日ぐらいが一般的）にすぎません。それにもかかわらず、リモートワークは大部分の企業で導入されるようになってきたのです。 リモートワークには多くの利点があると言われており、この働き方を過激なまでに擁護する声もよく耳にします。その多くには同意するものの、リモートワークを5年以上してきた経験から言えるのは、リモートワークにはストレスが付き物だということです。そう聞く

今朝のことですが、 Stack Overflowで人気のある質問 が1つの値を越えました。 注釈： 見出し: Vimエディタの終了方法を教えてください 質問者: jclancy 赤丸囲みの中: ビュー：1,000,082回 jclancyさん、あなただけではありません。この質問が投稿されてから5年、あなた以外に100万人以上の開発者がVimで身動きできなくなって、何らかの助けなしには抜け出せませんでした。実際、Vimエディタを終了させるのは難しく、開発者の間では共通のジョークになっています。 注釈： 誰も簡単にVimから抜け出せない ベテランのVimユーザからこういう評判は不当だと言われたことがあります。（私もやっとここ数年でこの問題についてのコツをつかんだのですが、）確かにベテランの言い分は正しいと思います。Vimの終了方法を忘れてしまうのには2つの理由があると思います。開発者は、Git

先週の (Emit) カンファレンスでは、卓越した講演の数々、興味の尽きないパネルディスカッションが行われ、サーバレスコミュニティの優秀な仲間たちに出会って貴重な意見交換をする機会がたくさんありました。 そこでは誰もが一様に、コストこそがサーバレス適用の推進の鍵だとみなしていました。オンデマンド実行と生来の弾力性は、稼働率を最適化しつつ、稼動時間と信頼性もさらに高い状態に保ちます。従量課金制はコストを直接的に定量化できるものに変えました。場合によっては 桁外れの 節約 になる可能性があります。パネルディスカッションで、Gartnerのアナリストの Anne Thomas は、企業クライアントは”コスト”が有利という理由からサーバレスに興味を持つ、と話しました。 しかし、クローズドなシステムにフリーランチはありません。メリットを得るには何かを犠牲にしなければならないのです。テクノロジーにおい

IRC Internet Relay Chat が世に出たのは1988年だが、インターネットの言葉では、すでに古代だ。今なお世界で何十万ものユーザが使っているとはいえ、IRCの利用は劇的に減少してきている。 一時はこれほど広く使われた技術に多くのユーザが興味を失ったように思われるのはなぜか、IRCの開発者を含めた何人かと話をした。 IRCの起源 私たちはIRCの開発者、 Jarkko Oikarinen と連絡を取った。スウェーデンのGoogleに勤務する彼は、IRC誕生のストーリーを聞かせてくれた。 （初期のIRCサーバ。写真提供：Wikipedia.） Oikarinenによれば、彼は、1988年にフィンランドの University of Oulu で夏期インターンをしていた3か月か4か月の間にIRCを作った。 当時OikarinenはOuluBoxというローカルBBS（ 電子掲示板

私は時折、コーディングに対する考え方を変えさせられるような、従来と非常に異なるプログラミング言語に出会います。本記事では、その中でも特に気に入っている発見をいくつかご紹介したいと思います。 これは、先賢による「関数型プログラミングは世界を変える！」的な投稿ではありません。本記事で挙げるのは、もっと「知る人ぞ知る」的なリストです。多くの読者の方にとって、以下の言語やパラダイムは聞いたことのないものが大半だと思いますので、私が経験したように、これらの新しい概念を学ぶ楽しさを感じていただければ幸いです。 注：私は以下の言語の多くに関して最低限の経験しかありません。その発想に引き込まれたのであって、専門的知識は持ち合わせていないため、訂正すべき点や誤りがあればどうぞご指摘ください。また、本記事で取り上げていない新しいパラダイムや概念に出会った方は、ぜひお知らせください。 最新情報：本記事が r/p

確率的データ構造は少ないメモリでデータをコンパクトに保存し、保存されたデータに関するクエリに対し、おおよその答えを提供してくれます。クエリに対し空間効率の良い方法で答えるように設計されており、それはつまり、正確さを犠牲にするということにもなります。しかし、これらは一般的に、問われているデータ構造の仕様にもよりますが、誤差率の保証と境界を提供してくれます。メモリ使用量が少ないため、確率的データ構造はストリーミングや低出力の設定に特に有用なのです。ですから、動画の視聴回数を数えたり、過去に投稿された一意となるツイートのリストを維持したりするなど、ビッグデータの環境下では非常に有用です。例えば、 HyperLogLog++ 構造 は、2.56KBのメモリで最大790億の一意のアイテムを数えることができるのですが、誤差率はわずか1.65パーセントです。 Fast Forward Labsのチームは

Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。本記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基本的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは？ ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列（スプレッドシート）のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問

(注：2017/04/27、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) この記事では、皆さん（特にC言語のプログラマ）に「自分はCを分かっていなかった」と気付いてもらうことを目標にしています。 Cの落とし穴は、思っているよりもずっと身近なところにあります。ちょっとしたコードにも 未定義の動作 が潜んでいることを以下で示しましょう。 この記事はQ&A形式になっており、それぞれの例題は独立したソースコードとして扱ってください。 1. Q: これは正しいコードでしょうか？　（変数の二重定義エラーが発生するでしょうか。上述の通り、これは独立したソースファイルであり、関数本体や複合ステートメントの一部ではありません） 解答 A: 正しいコードです。1行目は仮定義であり、2行目でコンパイラが処理した後に “定義” になります。 2. extern void bar(void); void

以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書

注：　本稿は元はJSON Web Tokens（JWT）について書いたものですが、JWTはJavascript Object Signing and Encryption（JOSE）のサブセットであるため、以下の批評はどちらかというとJOSE全体に焦点を当てています。 もし既にJavascript Object Signing and Encryption（JOSE）を実装することを決めているなら、それがJSON Web Tokens、JSON Web Encryption（JWE）、JSON Web Signatures（JWS）のいずれであっても、その決断に疑問を持つべきです。間違いを犯そうとしている可能性があります。 この投稿に書いたことはすべて、RFC 7519、RFC 7515、そしてRFC 7516に則っています。将来、新規のRFCでは以下に挙げるような欠陥はなくなっている可能

(注：2017/04/10、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) はじめに 私はLinuxが大好きです。コンピュータとのやりとりが楽しくなるし学ぶことも多くなります。OSとハードウェアの基盤となる基本原則を学びたい人にとって、Linuxはとてもいい出発点と言えるでしょう。 ご存じのとおりLinuxとは大抵の場合プログラム（コマンド）を通してやりとりします。Linuxと他のUNIX系システムが持っている特徴は、コマンドラインと、パイプのコンセプトです。プログラムの提供する入力と出力を統合すれば、データを操作するのに非常にパワフルなプラットフォームになります。 Linuxのコマンド、プログラム、バイナリ（何と呼んでもいいのですが）の大部分は、/usr/bin、/usr/sbin/、/binそして/usr/local/binに存在しています。これらのディレクトリを見れば、プロ