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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiita などの技術系の記事を読んでて「あ,ココちょっと残念」と思うポイントを書いてみます。自らの反省も込めて。 日本語表現・表記 「値を返却する」という表現 関数やメソッドが値を return することを日本語で「返却する」と表現した記事がたくさんありますが,ものすごい違和感を覚えます。 「値を返す」と書くべきでしょう。 この件は以前書きましたので理由はそちらを見てください。 「値を返却する」って言うな 「可変する」という言葉 「可変する」というおかしな言葉もよく目にします。 「可変」というのは,読んで字のごとく「変わりうる」とか「
目次 はじめに 情報不安について 人の話を聞くこと 寝てから考えよう わ・ざ・と、ゆ・っ・く・り・、や・っ・て・み・よ・う ロビンソン式悩み解決法 驚き、最小の法則 むしょうに腹が立つあいつのこと あなたは、そのままでいいんです はじめからやり直したい症候群 人から信頼されるためにはどうしたらよいか トラブルがチャンス あなたはひとりではありません あなたのための聖書の言葉 ぜひ、感想をお送りください リンク集 更新履歴 はじめに 私はプログラマです。 プログラムを書いて生活の糧を得ています。 プログラマというのは精神的にも肉体的にも過酷な仕事だと思われています。 夜遅くまでディスプレイに向かい、 キーボードを叩き、ジャンクフードを食べながらバグをとる…そんな職業だと思われています。 確かにそういうところもありますが、プログラマも人間です。 不健康な生活を長いこと続けることはできません。
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン(処理系)である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
Swift is the only language that scales from embedded devices and kernels to apps and cloud infrastructure. It’s simple, and expressive, with incredible performance and safety. And it has unmatched interoperability with C and C++. It's the combination of approachability, speed, safety, and all of Swift’s strengths that make it so unique.
短時間で効果的に英語とプログラミングを同時に勉強したい、となったらその方法として「英語でプログラミングの本を読むこと」がある。ただこれで私は何度も失敗した。失敗の原因は「本選びが悪い」に尽きるが、その主な理由として3つある。 英語が難し過ぎると訳が分からず頭に入らない。単に英語の字を目で追ってるだけ状態に入る。ネイティブとか英語上級者向けの本とは区別するべき。 プログラミングなどの技術書は陳腐化が激しく、その本を読む価値がたった数年で激しく減少する。「今さら○○に関する技術の本読んでもな。。」という気持ちで読んでも効果無い。 英語の初心者が苦労してさんざん読んだ後で「これダメだわ」となったときの労力、コスト、時間の損失がデカい。これは避けたい。 数々の失敗の末に辿り着いた結論は、英語とプログラミングを同時に勉強するなら「Practical Object-Oriented Design in
技術トレンドを追わないという勇気 昨日、「第19回 HTML5+JS 勉強会 【オレオレフロントエンド開発環境 ~際限なき修正を攻略せよ!~/甦れFlasher「swf2js」でswfをリアルタイムでcanvasに出力】」というイベントに参加してきました。 そこで講師の沖さん(@448jp)が、�「技術は目的を達成する手段なので、あまり新しい技術に振り回されてはいけない。」的なことをおしゃっていて、それはそうだなと思いながら私が最近感じている事をすこし書き留めておこうと思います。 技術トレンド圧力 フロントエンド界隈ではJavaScript/node.jsの盛況もあって毎日のように新しいライブラリ/フレームワークやツールがリリースされています。そして、それらの技術に対してアーリーアダプター的なフロントエンダーが試してはブログやQiitaでレビュー内容を記事にしたり、TwitterやFace
みんなのウェディングの高井です。 クラスベースのオブジェクト指向プログラミング言語を利用している人であれば、クラスとは、ありふれていて普段から利用するものです。にもかかわらず、良いクラスをつくるというのは、なかなかに難しいことです。 先日、みんなのウェディングでアルバイトをしてくれている学生さんのコードレビューをしていたときにも、それを強く感じました。 実践的プラグマティックには「ソフトウェアの規模や文脈にあわせて、適切に抽象化していただきたい」という以上のことを言っても仕方がないところなのですが、それだけでは経験の浅いプログラマーにとって、まったく分からないという話になってしまいます。 というわけで、今回はクラス設計の原則についてのお話しです。 Bertrand Meyerのクラス設計の原則 Bertrand Meyerは『オブジェクト指向入門 第2版』の中で、クラス設計について章をひと
計算機プログラムの構造と解釈、通称SICPを一から翻訳し直しました。 ファイル: SICP非公式日本語版 翻訳改訂版 リポジトリ: https://github.com/hiroshi-manabe/sicp-pdf また、今回の翻訳をするにあたって考えたことを別記事にまとめました。 腐った翻訳に対する態度について SICPはMITの有名なプログラミングの教科書です。詳しくはminghai氏の記事をご参照ください。 この翻訳改訂版は、minghai氏の非公式日本語版(以降、minghai氏版)のあまりにも惨憺たる翻訳を見かねて、原著から翻訳をし直したものです。この翻訳を進めるにあたっては、minghai氏版の訳を置き換えていくというやり方で進めていきました。しかし、差分を取ればわかっていただけると思いますが、minghai氏版のテキストは痕跡をとどめていないはずです。この方式を採ったのは、
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
こんにちは!クックパッド編集室メディア開発グループ長の @yoshiori です。 このまえ夏の技術職インターンシップの前半の開発講義・課題部分が終わったのでさっそく公開しちゃいます! ちなみにこのインターンの対象者はプログラミングはわかるし自分で(授業とかではなく)コード書いている人なので超初心者向けでは無く、少なくともひとつ以上の言語でプログラミングが出来る人向けです。 一日目 TDD + git 編(@yoshiori) 講義初日なのでまずは簡単に肩慣らし & 開発の基礎の部分として TDD と git で始めました。 git については軽く説明し TDD は基本のテストファーストで進めて行きました。 ちゃんと何かをするたびにテストを実行し、メッセージを見れば次にすることが分かるというのを体験してもらい、GREEN が良くて RED が悪いのではなく、GREEN を想定しているのに
「コードレビューをキメると品質も上がるし自分のレベルも上がるので最高」みたいな論が巷を賑わせていて、以前はそういうイケてる制度を指をくわえてみるのみだったのだけれど、最近職場と、それと個人的に関わったプロジェクトでコードレビュー制を無理矢理交渉して導入してみた結果、世間のイケてる書籍やエントリから得られる情報とはまた少し違う知見が得られたので書いてみる。 割と泥臭かったり、あまり希望に溢れてたりはしない感じのエントリなのでそういうのは期待しないほうがいいです。 準備 些末なコードレビューを極力避けるために、コードの規約やスタイルについてはlintとフォーマッターを用意した。 他は無策。 結論 結論から言うと、理想的な運用は出来なかったものの、コードレビューについて世間で言われるような成果(作業を共有する意識、レベルの向上)は得られた。良かった。 ぶっちゃけ僕なんかが浅はかな考えで導入しても
関連記事 この記事も古くなりましたね。執筆時の実装バージョンKotlin 0.12から1.0.2へのアップグレード対応をした際の知見を記事にしました。 Kotlinを実案件で使いました 先日、僕の勤め先のQonceptは『リアル鬼ごっこ』×富士急ハイランド 巨大遊園地からの逃走を開発、リリースしました。 富士急ハイランドで実際に鬼ごっこをする企画で、一般のお客さんがスマホで専用アプリを使いながらクリアを目指します。園内には鬼役のスタッフや、ゲーム進行に関わる設備などがあり、これらとスマホがiBeacon(BluetoothLE)を用いて連動することで、ダメージを受けたり、アイテムを使用したり、クイズを解いたりなどします。 Qonceptの開発範囲は、iOSアプリ(とAppleWatchアプリ)、Androidアプリ、サーバサイドでした。 受注確定となった時点で、残り日数と開発者リソースに対
YAPC::Asia Tokyo 2015 前夜祭に参加して、柴田さん( hsbt さん)とモリスさん*1( tagomoris さん)の講演を聴いた。特に最後のモリスさんの講演を聴いていて、ちょっとした衝撃を受けると共に、気づきや疑問もあったので、久しぶりに blog エントリを書こうという気になった。 なお、このエントリは講演メモや浮かんだ疑問、その後の議論等を記したものであり、すっきりとした結論は無いのでご注意。 モリスさんの講演 講演資料が公開されていた How to create/improve OSS products and its community from SATOSHI TAGOMORI 講演時に取ったメモがこちら 我々にできるOSSとそのコミュニティの育てかた ======================= id:tagomoris TD のモリスさん TD はデー
codicとは codicは、日頃、変数名や関数名に頭を悩ませるプログラマのためのネーミング辞書です。 以前は、プログラマ向けの単語辞書といった感じだったのですが、Ver.3からは、「日本語を入力すると、ふさわしい名前を勝手に生成してくれる」という仕様になりました。 例えば関数名を作るのに、「従業員数を取得する」と入力するだけで「get_employee_count」という名前を勝手に生成してくれます。 これだけでも、かなり便利なんですが、codicにはその他にも、プログラミングのための便利な機能が満載だったので、その使い方などを紹介したいと思います。 codicの使い方 codicの主な機能は、日本語を入力すると、勝手にネーミングを生成してくれると言うことです。 ただ、ちょっとした使い方次第で、より便利に利用できるので、その使い方などの紹介です。 基本機能まずは、基本的な機能、「日本語→
2015年08月21日00:00 カテゴリコミックマーケットWindows 同人誌『exeファイルをダブルクリックすると何が起こるか』を公開しました 木村屋です。 コミックマーケット88に参加し、東O52a『南関東開発機構』にて『exeファイルをダブルクリックすると何が起こるか』を頒布させていただきました。 50部ほどDVD-RにPDFファイルを焼いて頒布したのですが、11時50分くらいに売り切れてしまい、買えなかった方々が30名以上もいたようです。 折角来ていただいたのに残念な思いをさせてしまいました。申し訳ないので、会場で配布したPDFを公開致します。 http://blog.livedoor.jp/south_kanto_dm/pdf/exe%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%82%92%E3%83%80%E3%83%96%E3%83%AB
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
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