2020年9月20日のブックマーク (5件)

  • 電脳コイル 放課後探偵局/ブラウザゲーム

    「電脳コイル 放課後探偵局」は、2007年にNHKで放送されたSFアニメ「電脳コイル」の舞台となった大黒市で、都市伝説の謎を解き明かすことを目的としたブラウザゲームです。 原作となった「電脳コイル」はSFアニメとして非常に高い評価を受けた作品でもあり、複数の賞を受賞しています。 受賞した賞の中には、日SF大賞も含まれ、日SF大賞といえば押井守監督の「イノセンス」、最近では特別賞で「シン・ゴジラ」などの日を代表するSF作品が多数受賞している作品です。 アニメ「電脳コイル」の原作・監督・脚を担当されたのは磯光雄さんで、「映画 機動戦士ガンダム 逆襲のシャア」の作画監督、「新世紀エヴァンゲリオン」、「宇宙ショーへようこそ」の原画を担当されるなど、日のSFアニメ業界で活躍するアニメーターです。 そんな非常に優れた「電脳コイル」の世界を「電脳コイル 放課後探偵局」では、アニメのエピソードに

  • React17におけるuseEffectの破壊的変更を理解する

    しばらく前、React 17 RCが発表されました。現行のReact 16に比べて、いくつかの破壊的変更がある一方、新機能が何もないというのが特徴です。Reactチームとしては、新機能が無いとはいえ、破壊的変更も少なくなっておりなるべく16から17へのアップデートを行なってほしいという考えのようです。 この記事では、React 17における破壊的変更のうち、useEffectのクリーンアップのタイミングに関する変更を取り上げます(以下は公式サイトから引用)。 In React 17, the effect cleanup function also runs asynchronously — for example, if the component is unmounting, the cleanup will run after the screen has been updated.

    React17におけるuseEffectの破壊的変更を理解する
  • 人類の英知がこの一冊に詰まった文明速攻再始動マニュアル──『ゼロからつくる科学文明 タイムトラベラーのためのサバイバルガイド』 - 基本読書

    ゼロからつくる科学文明 タイムトラベラーのためのサバイバルガイド 作者:ライアン ノース発売日: 2020/09/17メディア: Kindle版この『ゼロから作る科学文明』は、もしもあなたがタイムトラベラーではるかな未来から過去の世界に飛んでしまい、さらに戻る手段がなくなったとしたらどうやって文明を再興するのか──について書かれた一冊である。 実はこれと同じ発想のが5年前に邦でも翻訳で刊行されている。それは『この世界が消えたあとの 科学文明のつくりかた』というで、最初書(ゼロから〜の方)の書名と内容をみたとき、あまりにも『この世界が〜』とかぶっていそうだったんで、「色んな意味で大丈夫なのかな?」とビクビクしながら読み始めたんだけど、きっちりこの世界が〜の著者ルイス・ダートネルからの推薦コメントも存在しているし、何よりの最初の前提の置き方がこの二冊では異なっているので、書かれている

    人類の英知がこの一冊に詰まった文明速攻再始動マニュアル──『ゼロからつくる科学文明 タイムトラベラーのためのサバイバルガイド』 - 基本読書
  • スクリプト言語を舐めてはいけない|shi3z|note

    おれはハッカーだ。 なので、ハッカーではない人種と呑むのが苦手である。 たとえば「ITエンジニア」と自称するような人たちだ。 当然だが、ITエンジニアと自称する人はハッカーではない。 ITエンジニアと言う言葉はスコープが広すぎていちいち細かい説明を聞かなければならない。 これが厄介なところである。 あるとき、友達の家で飲み会をすると言われ、誰が来るの?と聞いたら知らないIT関連会社のエンジニアたちだという。 エンジニアと呑むと喧嘩しちゃうので断ったのだが、いろいろあっていくことになってしまった。 するとやっぱりこんなはなしをしていた。 「やっぱ私もRubyみたいなスクリプト言語なんか卒業してコンパイル言語やんなきゃ。処理速度がね…」 「コンパイル言語って?」 「TypeScriptとかJavaとかC#とか」 「それ、中間コード言語じゃねえか。なんの意味があるんだ。YARV知らないのか」 ま

    スクリプト言語を舐めてはいけない|shi3z|note
  • node.js のメトリクスの計測、ベンチマークの改善、Docker イメージの絞り方を勉強した

    フロントエンドのパフォーマンス計測は得意なのだが、サーバーサイド node.js のメトリクスの取り方はあまり知らなくて、いつも勘でやりがちだった。最近は業務でこの周辺で困ることが増えたので、勉強しなおした。 また、最近使ってみたかった cloudflare workers の制限で、メモリ 128MB、CPU 時間 50ms という制約があり、このためにも Node.js の CPU のメトリクスを計測できるようになっておく必要があった。 という目的を踏まえて、今回は OS やデータベースの最適化は扱わず、ネットワークとアプリケーション層だけに絞って学習した。あと仕事Docker イメージのサイズにも悩んでたので、ここも。 (あと ISUCON 参加者が楽しそうだったのもある。 ISUCON のチューニング対象にフロントエンドは含まれないので…) 計測対象 今回実験したリポジトリはこ

    node.js のメトリクスの計測、ベンチマークの改善、Docker イメージの絞り方を勉強した