Python 3を使うべきでない場合（なんてない） | POSTD
数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」
オーディオアプリ開発でありがちな4つの間違い | POSTD
ここで論じているのは、オーディオアプリの開発者が陥りがちな 4つの間違い 、 より良く開発する方法 、 問題個所の発見方法 です。主に開発者向けの内容ですが、開発者以外の方にも知っておいてもらいたいと思います。ここでは、開発者向けの診断ツールである Realtime Watchdog を紹介し、 人気のあるオーディオライブラリの調査結果 を提示します。 オーディオアプリの開発はとてつもなく楽しいです。やりがいを感じるし、創造力を発揮できる範囲が大きく広がり、ひとたび開発が終われば、 誰かがクリエイティブなツールとして使ってくれるのです！ こんな分野は多くないし、この領域で働けるなんて非常に幸運だと自分でも思っています。 しかし、仕事でオーディオアプリを扱う時には深く考えなければならない部分もあります。オーディオアプリの開発者としてユーザに対する責任があるのです。大前提として、ユーザを公共の
HTTPステータスコードを適切に選ぶためのフローチャート : 難しく考えるのをやめよう | POSTD
HTTPステータスコードを返すというのはとても単純なことです。ページがレンダリングできた？よし、それなら 200 を返しましょう。ページが存在しない？それなら 404 です。他のページにユーザをリダイレクトしたい？ 302 、あるいは 301 かもしれません。 I like to imagine that HTTP status codes are like CB 10 codes. "Breaker breaker, this is White Chocolate Thunder. We've got a 200 OK here." — Aaron Patterson (@tenderlove) 2015, 10月 7 訳：HTTPのステータスコードのことは、市民ラジオの10コードみたいなものだと考えるのが好きです。「ブレーカー、ブレーカー、こちらホワイト・チョコレート・サンダー。200
Goで毎分100万リクエストを処理する | POSTD
Malwarebytes は、驚くべき成長を見せています。1年以上前にこのシリコンバレーの会社に入社して以来、私の主な仕事は急成長するセキュリティ企業の力となるシステムの設計と開発です。日々数百万人が利用する製品をサポートするために必要な、全ての基盤をつくります。私は12年以上、アンチウイルスとアンチマルウェアに関わるいくつかの会社で働いてきました。毎日処理する膨大なデータのせいで、これらのシステムがどれだけ複雑なものになるかを理解しています。 面白いことに、ここ9年ほどで私が携わったWebのバックエンド開発のほとんどは、Ruby on Railsが使われていました。誤解されないように言っておきますが、私はRuby on Railsが大好きですし、すばらしい環境だと思っています。しかし、Rubyでシステムを設計し始めると忘れてしまうのは、マルチスレッド化や並列化、高速化、メモリオーバーヘッ
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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