バッチ設計ガイドライン | フューチャー株式会社
本ガイドラインは、世の中のシステム開発プロジェクトのために無償で提供致します。 ただし、掲載内容および利用に際して発生した問題、それに伴う損害については、フューチャー株式会社は一切の責務を負わないものとします。 また、掲載している情報は予告なく変更することがございますので、あらかじめご了承下さい。 はじめに バッチ処理とは、大量のデータを一括で処理するための手法であり、システム開発において今なお重要な位置づけにある。バッチ処理の対義語は逐次処理（リアルタイム処理・ストリーム処理とも呼ぶ）であり、業務イベントが発生する度に何かしらの処理を実行することを指す。逐次処理は処理結果を即時確認できるが、それによってユーザー体験（UX）の向上しない場合や、開発コストの低減（基本的には逐次処理の方が設計・運用の難易度が高い）・コンピュータ資源を下げたいなどに、バッチ処理を選択することが多い バッチ処理
Web API設計ガイドライン | Future Enterprise Arch Guidelines
Web API設計ガイドラインは、世の中のシステム開発プロジェクトのために無償で提供致します。 ただし、掲載内容および利用に際して発生した問題、それに伴う損害については、フューチャー株式会社は一切の責務を負わないものとします。 また、掲載している情報は予告なく変更することがございますので、あらかじめご了承下さい。 はじめに 本ガイドラインはWeb APIを利用する開発者向けに、RESTライクなWeb APIの主な設計手法をまとめ、システム開発プロジェクトにおける設計のベースラインを提供するために作成された。本ガイドラインを用いることで、開発チームは何を設計すべきか、どのような判断を下すべきかについて共通認識を得ることができる。また、設計の属人性を軽減させ、ナレッジやツールの横展開を容易にすることを狙いにしている。 前提条件 本ガイドラインの作成にあたってWeb APIは次の前提を持つと
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
コードの複雑さを可視化して可読性を上げる方法
コードを読んでいるときに「なんかよく分からんが複雑でわかりにくいな...」と感じることはありませんか？ 私は既存のコードを読んでいるときはもちろん、自分が書いたコードを読むときもそう感じることがあります。 複雑さの要因を理解していないと、適切な改善ができませんよね。 今回は、「脳に収まるコードの書き方」という書籍を参考に、コードの複雑さの可視化とその複雑度を軽減させる方法を解説していきます。 前提 当たり前ですが、コードは書く回数よりも読まれる回数の方が多いです。 コードの価値には、アプリケーションが動くことだけではなく可読性も大きく関係しています。 目先のリリースを優先して「とりあえず動くコード」を許してしまうと、将来、他の誰かあるいは未来の自分がそのコードを読むときに必ず苦しむことになります。 可読性を二の次にせず、「脳に収まるコード」のための最適化を常に検討しましょう。 コードの複雑
ラズパイとADS-B受信機でミニ飛行機レーダーを作ろう | sozorablog
飛行機の音が聞こえたとき、「この機体はどこへ行くのだろう？」と気になったことはありませんか？ この記事では、Raspberry Piで航空機信号用の受信機を使う方法と「レーダー風表示装置」の作り方を紹介します。リアルタイムで頭上を飛ぶ航空機の位置情報を画面に表示し、自宅で小さな管制塔気分が楽しめます。 ラズパイで飛行機の信号を受信 多くの飛行機は、現在位置・高度・速度・機体番号などの情報を送信しています。そうした通信手段の中でも、旅客機をはじめとする多くの航空機で使われているのが、ADS-B（Automatic Dependent Surveillance–Broadcast） という仕組みです。
コードの寿命・データの寿命・互換性の寿命
これを記事にしている 2025 年 5 月の二年ほど前 (2023-06-02) に、縁あって明治大学 情報科学科での特別講義 [1] を担当させてもらいました。 身内の評判は悪くなかったのでスライドは公開していたんですが、単に Google Slides を公開状態にしただけだったんですね。 [2] これではあとから参照・引用するのも難しく、ちょっともったいないかと思ったので、いまさらながら記事の形でまとめなおしておくことにしました。 一年も経てば情報が古くなってしまうコの業界です。賞味期限切れの話もあると思いますが、話のネタにでもしてもらえれば幸いです。 講義の対象と目的 この講義、目的は2つあって、まず「最新の情報科学トピックに触れる」こと。 それから、就職活動が始まる3年生がメインの対象者なので、 今後のキャリアプランとか人生指針に関するいろいろな視点を持ってもらうことです。 この
物理次元型を持つ静的型付け言語「Numbat」の紹介 - Qiita
単位ミスが招く重大事故 「マーズ・クライメイト・オービター」をご存知でしょうか。火星の気象調査をミッションとして、NASAが1998年に打ち上げた探査機です。1億2500万ドルを費やして作られたこの探査機は、本務に就く前に火星周回軌道内で炎上、そのまま消息を絶ちました。原因はヤード・ポンド法単位とメートル法単位の取り違え。 かの有名な「もう助からないゾ♡」の事故もやはり単位変換ミスが発端でした。人類史上において、不適切な単位の取り扱いが悲惨な事故に繋がる例は枚挙にいとまがありません。 プログラミングにおいても同じです。接頭辞の変換を忘れたり、numpyの三角関数にradianではなくdegreeで角度を与えて時間を溶かした人は私だけではないでしょう1。もっと安全・便利に数値を扱えるように人類をサポートする仕組みが必要です。 ......そんな感じの問題意識から生まれたプログラミング言語、そ
Web API設計ガイドラインを公開しました | フューチャー技術ブログ
こんにちは。Strategic AI Group の佐藤です。 フューチャーでは さまざまなガイドラインを公開しており 、本ブログでも 「ガイドライン」タグ に過去の紹介記事がいくつか載っています。Web API に関するガイドラインも昨年11月から検討を開始し、今年の 1/17 に 公開されました！ 本記事はそのご紹介です。 4ヶ月も寝かせていて本当に申し訳ありません 本ガイドラインの経緯フューチャーでは様々な規模、様々な環境で動くシステムを構築しています。システム開発におけるバックエンド設計かくあるべしという共通知識は大規模システムに偏っていて、昨今急速に数を増やしている Web ベースのシステムに限った話というものはあまり言語化されていませんでした。 そこで今回、設計の属人性を軽減させ、知識の横展開を容易にするべくガイドラインを作成・公開しました。当初はHTTPメソッドやステータスコ
SQLでQuine書いたから見て見て - エムスリーテックブログ
このテックブログを「quine」で検索していただくとわかるんですが、エムスリーのエンジニアはわりとQuine好きです。Quine（クワイン）とは、文字列を打ち出すだけのプログラムであってその打ち出した文字列というのが自身のコードそのものになっているようなもののことです。 Perl, Python, Rubyなど、手続き型言語で書かれることの多いQuineなのですが、日頃業務でSQLを扱うことの多い私は思うわけです。SQLだって文字列を出力できる言語だぞ、Quine書けるんじゃと。エムスリーエンジニアリンググループUnit1（製薬プロモーション）／Unit9（治験臨床研究支援）エンジニアの三浦[記事一覧 ]です。日頃のお仕事からは離れてSQLでQuineを書いて遊んでみました。 基本方針 やっていく コード内にシングルクォーテーションを書かない プログラムの先頭側と末尾側をひとつの文字列デ
読みやすいコードを書く
読みやすいコードとは何か 読みやすいコードとは、脳に負荷がかからないコードである。脳に負荷がかからないコードとは、人間の脳の特性に配慮して書かれたコードである。したがって読みやすいコードを書くには、まず人間の脳の特性を把握する必要がある。読みやすいコードの特徴は、この人間の脳の特性から論理的に導かれる。 また、「コードを読む」とは過去から未来への情報伝達、または自分から他者への情報伝達であり、情報理論における以下の２つの数学的原理にも支配される。 頻出する情報には共通の符号を割り当てることで情報を圧縮することができる。 失われた情報を復元することはできない。 この記事に書かれた内容はプログラムに止まらず、ドキュメント、記事の執筆など、プレインテキストによって情報を伝達する際には一般に適用可能である。 もしもこの記事を読むのが面倒であれば、以下の５つだけを覚えておけばよい。 ひとつの処理の単
一週間でなれる！スパコンプログラマ
リポジトリ(kaityo256/sevendayshpc) HTML版 一括PDF版 はじめに なぜスパコンを使うのか Day 1 : 環境構築 とりえあず手元のPCでMPIが使える環境を整え、簡単なMPIプログラミングを試してみる。 MPIとは 余談：MPIは難しいか MPIのインストール はじめてのMPI ランク 標準出力について GDBによるMPIプログラムのデバッグ Day 2 : スパコンの使い方 スパコンを使うときに知っておきたいこと。ジョブの投げ方など。 はじめに スパコンとは 余談：BlueGene/Lのメモリエラー スパコンのアカウントの取得方法 ジョブの実行の仕組み ジョブスクリプトの書き方 フェアシェア バックフィル チェーンジョブ ステージング 並列ファイルシステム Day 3 : 自明並列 自明並列、通称「馬鹿パラ」のやり方について。 自明並列、またの名を馬鹿パラ
The Best Programmers I Know | Matthias Endler
I have met a lot of developers in my life. Lately, I asked myself: “What does it take to be one of the best? What do they all have in common?” In the hope that this will be an inspiration to someone out there, I wrote down the traits I observed in the most exceptional people in our craft. I wish I had that list when I was starting out. Had I followed this path, it would have saved me a lot of time
AI時代はプログラミングスキルがさらに重要になる
こんにちは、@dyoshikawaです。 先日、日課のはてなブックマーク巡回で次の記事を見かけました。 AI時代にはプログラミングスキルが完全に不要になるという主張です。個人的にはCursorとDevinで毎日AIプログラミングしながら割と逆方向のことを考え始めていたので、書いてみます。 AI時代の人間の役割は「エッジケースの探索と解決」 結論からいうと、AI時代の人間の役割はエッジケースの探索と解決なのではないかと考えています。 CursorやCline、Devinでプログラミングしていて思うこととして、インターネット上に正解のサンプルが膨大に存在するようなコードを書くのは非常に得意です。典型的なCRUD APIや、コーポレートサイトのマークアップなどが挙げられます。 また、最近は競技プログラミングも得意なようです。これも問題と解答のサンプルが大量に積み重なった結果といえると思います。
90 分で学ぶ P 対 NP 問題
第1章 導入 (6～54 ページ) 第2章 P 対 NP 問題の定義 (55～90 ページ) 第3章 P=NP の場合にわかること (91～111 ページ) 第4章 P≠NP の場合にわかること (112～226 ページ) 第5章 まとめ (227～234 ページ)
AI時代に必要なのはプログラミング能力ではなくコンピューティング能力 - きしだのHatena
「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 Nextbeat Tech Bar：第二回プログラミング教育について語る会 - connpass 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long
「読みやすいコード」を依存グラフで考える
はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、コードの読みやすさを比較判断するために役立つメンタルモデルを紹介します。 本記事を読むと、「このコードは良い / 悪い」という感覚が身につき、その理由を自信を持って説明できるようになるはずです。 コードの読みやすさとは何か コードを読む時には大抵、何か特定の目的があります。例えば、 API /foo にリクエストした時の動作を知りたい、ある画面で発生しているバグの原因を知りたい、などです。 この時、コードベースの隅から隅まで読み尽くすのではなく、特定のポイントから出発して関連する箇所を芋蔓式に辿りながら読むはずです。 人が一度に理解して覚えておける情報量には限界があるので、辿らなければいけないコード量が少ないほど当然読みやすくなります。 つまり、ある目的に関連するコードの箇所が局所的かつ明示的であるほどコードは読みやすいと
Psyhoさんによるヒューリスティック・ボットコンテストのための無料Tips - カメヲラボ
ある日、マラソン王者のPsyhoさんがつぶやきました。 Let's make a silly experiment. For every like this post receives in the next 24 hours, I will post one tip for heuristic/bot programming contests. I will start posting these as a thread in ~1h from now. I could talk about those things for days, so bring it on!— Psyho (@FakePsyho) 2022年12月21日 要約すると、 これから24時間、1いいね毎にヒューリスティック/ボット プログラミングコンテストのヒントを投下します。 という話です。このまとめ記事を更新する
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技術選定の審美眼（2025年版） / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
AIコーディングの理想と現実
AI時代のプログラミング教育 / programming education in ai era
