どんどん複雑化するJavaScript開発。KADOKAWAが運営するオンラインメディア「WPJ」から、チームで仕事をするときの「ちょっとしたお作法」や、デバッグを効率化する方法など、JavaScriptのコードを書くときに役立つ10本の記事をお届けします。
![フロントエンド開発の現場で役立つJavaScriptの知恵10選](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2228059928541624576fc18ec232caa95531ea15/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fascii.jp%2Fimg%2F2017%2F01%2F25%2F566800%2Fl%2Fdd1a10087f1034c5.jpg)
どんどん複雑化するJavaScript開発。KADOKAWAが運営するオンラインメディア「WPJ」から、チームで仕事をするときの「ちょっとしたお作法」や、デバッグを効率化する方法など、JavaScriptのコードを書くときに役立つ10本の記事をお届けします。
この記事では、他人が書いたコードを扱うための練習法を一から説明します。目標は、 Spyder Python IDE という今まで触ったこともないプロジェクトのコードに任意の変更を加え、途中で行き詰ることなく、目的達成に必要な情報 のみ 習得することです。ここでは、勘や実験的な手段、そしてプロの現場で養った洞察力を武器に問題に対処する方法を学びます。形式ばったレッスンのように、苦痛を感じることはないでしょう。満足感や挫折、葛藤を味わいながらプロジェクトを進め、最終的には(なんとか動く程度の)パッチを完成させ、大規模で不慣れなコードベースに機能を追加します。 プログラミングを学んでいる人は皆、あらゆる種類のプログラムで大量のコードを書いています。それは、問題集に載っているアルゴリズムを実装するにせよ、ウェブサイトの構築やビデオゲームの作成をするにせよ同じです。ところがプロのソフトウェアエンジニ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは? ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
一人でプログラムを書いてたりすると、環境によってはあまりコードの書き方には指摘を受けなくて困りますよね。プロになっても、曲がりなりにもちゃんと動くコードを書けてしまうとあまりに当たり前のことなんかは指摘されることも稀で、そのままある程度偉くなっちゃった日には、もはや自分で気付くしかなくなってしまいます。 FindBugsとか、Effective Javaなら使ったり読んでみたり読ませたりすることはできますが、それ以前のところって難しいんですよね。よいコードと言うよりそれが当たり前だと思われているので、指摘するにしても「こうすればいいよ」(アドバイス)じゃなくて「なんでこうしてないの?」(詰問)になってしまいがちです。 そこで、最近そういうJavaニュービーに指摘している(したい)ことの多い、Javaの基礎的な事柄をまとめてみました。ワタシJavaチョットデキルって人は、これ以外にもやりがち
(訳注:2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 開発者は嫌うでしょう。 ここでは、標準的なコツや策略について書きますが、本当に興味があるのは、別のことです。究極の奇策を見つけたいと思います。策略をひとつずつ試して、プログラミングの聖域に少しでも近づければ良いのですが。 はじめに 私が初めて書いたビデオゲームは、 Ninja Wars (忍者戦争)でした。 そう、これは、画像で埋めたHTMLのtableです。 src 属性を変えることで、動きを実現しています。JavaScriptファイルの冒頭は下記のようになっています。 var x = 314; var y = 8; var prevy= 1; var prevx= 1; var prevsw= 0; var row= 304; var endrow= 142; var sword= 296; v
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
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追記 カリー化を間違えてカーリー化という表記をしていたのを修正しました。 そもそもカリー化とは何か 複数の引数を取る関数は、一つの引数を取る、関数を返す関数の連続として表現できるということ、と言葉で表現しても抽象的すぎるので、ちょっと式で表してみる。 まず初めにラムダの導入 例として、ある整数に対してプラス1する関数を定義する。このような関数は、として表現できる。 ここでこの関数はplusoneという名前を与えられているが、このx + 1という関数そのものを表現するような記法があると便利だろう。そこで、をそのような記法として定義する。 この記法を用いることにより、上記のはとして表現できるようになる。つまり、関数それ自体を表す記法を導入することによって、関数の名前と、関数それ自体を区別することができるようになる。 カリー化 このような考え方が便利なのは、関数を返す関数というものを表現できるよ
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