現代のCOBOL開発のための3つのオープンソースプロジェクト | POSTD
image by opensource.com コンピューティング史の初期、伝説的な人物がいました。 プログラミング言語COBOL の母、 Grace Hopper です。彼女は数多くの功績を残しましたが、特に初のコンパイラを発明したことと、特定の機種に依存しないプログラミング言語の普及に貢献したことで有名です。現在でも、女性情報科学者のためのイベント「 Grace Hopper Celebration of Women in Computing 」が開催されるなど、彼女の功績は様々な形で受け継がれています。 Hopperがコンピューティングにもたらした貢献は人々の記憶に残り、称えられ、後人たちの基盤となりました。しかし、その一方で、COBOLそのものは、前時代のコンピューティングの遺物として、あまり使われなくなってきています。全く使われないというわけではありませんが、事実です。現在、CO
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(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
SymSpell対BK木：100倍速い文字列のあいまい検索とスペルチェック | POSTD
注釈：500,000単語収録の辞書内における1,000単語の検索時間 X:最大編集距離 Y:検索時間/ms 従来、スペル修正や文字列のあいまい検索には、 BK木 が適していると言われてきました。しかし、これは本当でしょうか。 また、 スペル修正に関する私のブログ に寄せられたコメントには、BK木が、あいまい検索のためのデータ構造として優れていると言及されていました。 そのような経緯から、今回、BK木と他の選択肢のベンチマークを取って比較してみようと思い立ったわけです。 近似文字列検索アルゴリズム 近似文字列検索では、文字列リスト内の文字列を検索し、特定の 文字列メトリック に従って、それに近い文字列を返します。 文字列メトリックは多数あり、例えば レーベンシュタイン距離 、 Damerau-Levenshtein距離 、 ハミング距離 、 ジャロ・ウィンクラー距離 、 Strike a m
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
くだらないAPIなんていらないよ – 2016年のウェブスクレイピング事情 | POSTD
ソーシャルメディアのAPIとそのレート制限は、あまり気分のよいものではありません。特にInstagram。あんな制限つきAPIを欲しがる人がいったいどこにいるんでしょうね？ 最近のサイトは、スクレイピングやデータマイニングの試みを阻止するのがうまくなってきました。AngelListはPhantomJSすら検出してしまいます（今のところ、他のサイトでそこまでの例は見ていません）。でも、ブラウザ経由での正確なアクションを自動化できたとしたら、サイト側はそれをブロックできるでしょうか？ 並行性を考えたり、さんざん苦労して用意した結果として得られるものを考えたりすると、Seleniumなんて最悪です。あれは、私たちが「スクレイピング」と聞いて思い浮かべるようなことをするためには作られていません。しかし、賢く作り込まれた今どきのサイトを相手にして、インターネットからデータを掘り当てるための信頼できる
機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
Linuxシステムコール徹底ガイド | POSTD
要約 この記事では、LinuxカーネルにてLinuxプログラムがどのように関数を呼び出すのかについて紹介していきます。 システムコールを行う様々な方法、システムコールを行うための独自のアセンブリの作成方法（例あり）、システムコールへのカーネルエントリポイント、システムコールからのカーネルイグジットポイント、glibcのラッパ関数、バグなど多くの点について説明します。 要約 システムコールとは？ 必要条件に関する情報 ハードウェアとソフトウェア ユーザプログラム、カーネル、CPUの特権レベル 割り込み モデル固有レジスタ（MSR） アセンブリコードでシステムコールを呼び出すことの問題点 レガシーシステムコール 独自のアセンブリを用いたレガシーシステムコールの使用 カーネル側での int $0x80 エントリポイント iret を使用したレガシーシステムコールからの復帰 高速システムコール 3
GitHubのコード検索 : プログラマにとっての宝の山 | POSTD
新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します（またはソースコードを丹念に調べます）。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか？ 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ！では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか？」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決
Angular Router : そのAPIとメンタルモデル、設計理念について | POSTD
(訳注：2017/02/16、画像、元記事がリンク切れしていたため修正いたしました。) 状態遷移の管理はアプリケーション構築の上でもっとも難しいとされる部分の1つです。URLに状態が確実に反映されなければならないという意味ではWeb上では特に難しいと言えます。さらに、アプリケーションを複数のバンドルに分けて要求に応じてロードする処理をする場合がよくありますが、これを透過的に実行するのは大変です。 Angular Routerはこのような問題を解消してくれます。Routerを使えば、アプリケーションの状態を宣言的に特定でき、URLに気を付けながら状態遷移を管理することができ、必要に応じてにコンポーネントをロードできます。この記事では、RouterのAPIについてだけでなく、背後にあるメンタルモデルと設計理念についても考察したいと思います。 では、始めましょう。 概略 Routerは何をするの
ロボットに感情を教える：絵文字と深層学習???? ???? ???? | POSTD
最近、コンピュータサイエンスにおける様々な厳しい問題を解決するツールとして、ニューラルネットワークが選択肢の1つになってきています。Facebookでは写真に含まれる顔を識別するために、Googleでは写真に写る 全て を識別するために、それぞれニューラルネットワークが使われています。さらに、AppleではユーザがSiriに話しかけた内容を理解するために、IBMでは運用ビジネスのユニットの相乗効果を生み出すために、同じくニューラルネットワークが使われています。 どれもとても素晴らしいことです。しかし、現実の問題はどうでしょうか？ ニューラルネットワークは、あなたが????という絵文字を本当に必要としているときに、それを見つけてくれますか？ もちろん、答えはイエスです。Yes, they can.???? 本記事では、実世界における私たちの絵文字の使い方を自動的に何億通りでも学ぶことができる
JavaScriptでニューラルネットワーク : synaptic.jsですぐに作れる手書き数字分類器 | POSTD
ニューラルネットワークは複雑な非線形問題を解決する可能性を提供してくれるもので、信号の分類や時系列的な予測、パターン認識など様々な領域で利用できます。ニューラルネットワークは人間の脳から着想を得たモデルで、接続された複数のニューロンから構成されます。ネットワークには入力ニューロンの層(情報が入ってくるところ)と出力ニューロンの層(結果が得られるところ)、そしてその間にある「隠れ層」と呼ばれるいくつかの層があります。 より深い理解のために、 Neural Networks and Deep Learning をチェックすることをお勧めします。 ここ数年、ニューラルネットワークを色々な目的のために作成・訓練・利用する助けになるJavaScriptフレームワークがいくつも開発されました。このブログ記事では、画像の分類のためにネットワークをセットアップする方法を学んでいきます。 ニューラルネットワ
Pythonの新しい文字列フォーマット : %記号、str.format()から文字列補完へ | POSTD
「ほとんどの状況への対処について、一つの正しいやり方にフォーカスする」言語であるPythonですが、その文字列フォーマットは非常に悩ましく、また年々、多様化が進んでいます。 Python 3.6 では、文字列をフォーマットする方法には3通りあります（簡単な結合や string.Template の使用を除きます）。 %演算子 str.format関数 文字列の補完 （もし、この記事を全部読むつもりがないようであれば、 2016年2月に開催されるPyGrazの会合 に関する記事で、追加の例を含めてもう少し幅広くご紹介したいと思います） %形式の文字列フォーマット %形式は、少なくとも1.0バージョンからPythonに組み込まれているフォーマットです。Python 3以前のバージョンから使用している方には馴染みがあるでしょう。 多少の相違はあるものの、これはC言語の sprintf と同等の関
ソフトウェアのための統計学 – 前編 | POSTD
ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに
日常にある機械学習の応用例 | POSTD
機械学習とは何でしょうか? 機械学習の信頼できる定義（翻訳） を読むことはできますが、実際のところ、機械学習とは解決される問題によって定義されるものです。だから、機械学習を理解するには、いくつか問題の実例を見てみるのが一番です。 この記事では、まずは現実の世界でよく知られよくわかっている機械学習問題の実例を見ていきます。それから、標準的な機械学習問題の分類法 (ネーミング・システム) を見て、それらの標準的なケースの一つとして問題を識別する方法を学びましょう。これは価値のあることです。なぜなら私たちは、直面している問題のタイプを知ることでどんなデータが必要なのか、どのタイプのアルゴリズムを試すべきかを考えられるからです。 機械学習、10の応用例 機械学習の問題はたくさんあります。それらは、あなたが毎日ウェブ上やパソコン上で使うソフトウェアの中核や難しい部分を構成しています。Twitter上
React Nativeを用いた初めてのiOSアプリ開発 : 選んだ理由と、開発で学んだこと | POSTD
候補としてモバイルアプリの作成について話し合いを始めた時、何を用いてモバイルアプリを構築するかについて、私たちには何の考えもありませんでした。クールな仕様で、楽しく使え、さらには洗練されたものでありたいという一般的な方向性は分かっていたのですが、誰もモバイルアプリを構築した経験がなかったのです。 そこで私たちはReact Nativeを使ってみることにしました。選んでみて良かったと思っています。この記事では、React Nativeを使うと決めた時に考えたことや、構築途中で学んだことを書き綴っています。 React Nativeを選んだ理由 私たちはWeb開発者であって、iOS開発者ではありません。ニューヨークでの集まりで、Swiftがどれだけ性能がいいか、それでいてObjective-Cもまだ存在価値があるということを、少しかじった程度で、一番得意なのはRubyとJavascriptです
curlとWgetの比較 | POSTD
curlとWgetの主な違いについて著者（Daniel Stenberg）の私見を述べています。自分の子どもとも言える curl をひいきしていますが、 Wget にも携わっているので、思い入れがないわけではありません。 この記事に関するご感想やご意見をお寄せください。 問題点や改善点があると思われる場合は、 Issueやpull-requestを発行 してください。 共通点 FTPやHTTP、HTTPSからコンテンツをダウンロードできるコマンドラインツールです。 HTTP POSTリクエストを送信できます。 HTTPクッキーをサポートしています。 スクリプトの中で使用したりできるよう、ユーザインタラクションがなくても動作するようにデザインされています。 完全なオープンソースで、無料のソフトウェアです。 開発プロジェクトとして90年代に立ち上げられました。 metalink をサポートして
バッドUIを改善する方法 ― UIの「5つの状態」を考える | POSTD
(訳注：2020/08/22、画像と動画が正しく表示されていなかったためリンクを修正しました。) こんにちは。このブログは12月にO’Reillyから出版予定の私の著書『 Designing Products People Love 』からの抜粋です。ぜひ本も読んでみてください。また、FacebookやTwitter、 Slackなどで活躍されている20人以上のプロダクトデザイナーにインタビューもしています。* 無味乾燥なUIを経験したことはありますか？ 何か が足りないと感じてしまうようなUIを作ってしまったことはありませんか？ もしそうであれば、使い勝手の悪いUIを経験したのだと思います。 使い勝手の悪いUIには進捗インジケータがありません。ユーザにどこで障害が起きたのか知らせてくれません。怖いエラーメッセージでも表示してくれれば、なお良いのですが。わずかなデータのみの奇妙なグラフです
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
AngularJSの便利なツール20選 | POSTD
皆さんはAngularJSに興味がありますか？ この記事では、AngularJSのための最適なツールと選りすぐりの情報をリストにまとめています。Angularを使ってアプリケーションの開発をする際には役立つ内容です。 Webアプリケーションを動的に設計したいWeb開発者の多くは、 フレームワークとしてAngularJSを選択するようになってきました 。AngularJSの開発者が新たにAngularJSプロジェクトを立ち上げる場合、本格的にWebサイトを開発しようとすると、非常に多くのツールが必要になります。 AngularJS初心者の場合は、まず始めに AngularJSの良書 を何冊か読むと良いでしょう。 私たちは、オンラインでAngularJSを学習するための、膨大な AngularJSのチュートリアル リストも作成しています。 AngularJSでWebアプリケーションを開発する際
あまり知られていないCSSの12の事実(続編) | POSTD
1年以上前に、私は最初の 12 Little-known CSS Facts（あまり知られていないCSSの12の事実） を発表しました。SitePointで最も人気の高い記事となりました。この記事を書いた後も、私はCSSのアドバイスやちょっとした情報の収集を続けました。だって、大ヒット映画も必ず続編を制作するじゃないですか。 注釈 SitePoint/ Natalia Balska によるイラスト それでは、早速今年も開発のヒントになる12の事実について話しましょう。もちろん、中にはもうすでにご存じのこともあると思いますが、この中で初めて知ったという事実がありましたら、コメントでお知らせください。 1. border-radius プロパティに”スラッシュ”シンタックスを使用できる事実 このプロパティについてはSitePointに4年以上 前に書いた のですが、この機能が存在することを、未
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