コンニチハ たぶんサーバサイドエンジニアの@pnskです。 約1年前に設立した、「Ameba Dev. Center」という 「Amebaの開発環境周りに関わる事であれば、何でもやる」というスタンスで いつか世の中に出しても恥ずかしくない開発環境とその文化をAmebaに根付けられたらなぁと野望を持った組織に所属しています。 さてはて。 今回は、エンジニアブログ執筆の機会をいただいたので、Ameba開発環境についてこしゃべりをしようと思います。 誰得情報ですが・・ Amebaの開発環境ですが、この1年でちょっぴり変わりました。 (誰も気づいていないかもしれないですけど・・・) topicでいうと、GitHubEnterprise、JIRA、HipChatが導入されました。 現在は ・ドキュメント管理はConfluence ・課題管理はJIRA、アジャイル開発補助ツールとしてJIRA Agil
三度の飯よりエラー処理。古橋です。 大変好評をいただいた序章リトライと冪等性のデザインパターンの続編です。 前回はほぼ前置きでしたが、今回は冪等でない操作を冪等にする具体的なテクニックもまとめていきます。 パターン2:エラーを区別してDELETEを冪等にする リソースに常に一意なIDが振られていれば、Deleteを冪等にするのは難しくない。そもそも同じリソースを2度削除することはできない。 一つ注意するべきなのは、削除されたリソースのIDが再利用されるケースでは、Deleteの冪等性は保証されない。例えば、kill -KILL <pid> コマンドはDelete系のAPIと考えられるが、pidは再利用されるので、何度も繰り返すと意図しないプロセスを殺してしまう可能性がある。 一般にIDの生成は非常に難しい問題だが、Deleteに関してのみ言えば再利用されなければいいので、単調増加する整数(
はじめに: Vimならではの便利機能をマスターしよう! かれこれ数年前、僕がVim(というか、たぶんVi)と初対面したときは、「なんて使いにくいエディタなんだ!!」と最悪の印象でした。 しかし、周りのプログラマやネット上のエンジニアたちはみんな「Vim便利!」「Vim最高!」と言います。 なのでその言葉を信じ、僕も最悪の印象だったVimともう一度正面から向き合うことにしました。 そして、月日が過ぎ・・・僕もいつしか「Vim便利!」「Vim最高!」と叫ぶようになってしまいました!! これって洗脳? いやいや、洗脳じゃありませんw Vimにはメモ帳の延長線上にあるエディタでは実現できないような数々の便利な機能があります。 覚えるまでにはちょっと苦労しますが、覚えてしまえばメモ帳系のエディタでは追いつけないようなスピードでテキストを編集することができます。 とはいえ、そもそも覚える以前に「そんな
今日は統計や技術の詳細な話は少しお休みして、そもそもデータマイニングとは何なのか、分析において必要なことは何なのかを考えてみます。 仮説力とは何なのか データ分析の実務においては、分析モデルの手法や統計的方法の前にまず検討しなければならないことが多々あります。たとえば分析対象の問題をどのように設定するか、対象の特徴 (= 属性、振る舞い等) をどのように表現するか、何を可視化するかあるいはそれをどう決めるか、ログなどを用いて特徴の計算方法をどのように定義するか、といったことなどです。 実務というのは大学での実験ではありません。目の前にあるデータに対して興味先行で機械学習や統計的手法を適用しても得られるものはありません。統計学の有名な言葉に GIGO (ゴミを入れればゴミが出てくる) という言葉がある通り、高度な解析手法やツールに溺れても自己満足で不適切な分析に終わってしまうのです。 分析の
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