なぜ時間がないのか？2つの対策をGoogle社の分析結果から考える。 - プロジェクトマネジメントの話とか
やあ、よく来てくれたね。 この絶望に満ちた、何の救いもない「日常」という灰色のキャンバスに、一つ一つ色を重ね少しずつ彩りを灯していく。ここはそんなブログです。 すみません、いま思いつきでテキトーに書きました。wiz7です。 さて、早いもので2016年も目前ですね！時間の流れはこれからも容赦なく加速していきます。 「もう年末！？今年やりたかったことの半分しかできてない！」 「いつも気づいたら休日・連休が終わってるんだよね……」 「やっと3時間連続でデスクワークの時間が確保できたものの、不完全燃焼のまま、いつの間にか残り15分！？」 なぜ、このようなことが起こるのでしょうか？ 誤解を恐れずに言えば、「人は時間を馬鹿にする生きもの」だからです。 一般的に、我々には家計簿をつける習慣はあるものの、時間簿をつける習慣はありませんよね。 コレって、よく考えたらおかしな話だと思いませんか？僕らはお金に対
RxJava + MVVM パターンで作るストップウォッチアプリ - Qiita
先日、 JXUGC #9 Xamarin.Forms Mvvm 実装方法 Teachathon を開催しました - Xamarin 日本語情報 というイベントがありまして、エクセルソフトの田淵さんが作成したストップウォッチのアプリケーション(注:田淵さんはプログラマではないｗ)を、MVVM識者の方々が「MVVMとしてはこうあるべきだ」と叩きまくる、という恐ろしい?ものでした。 私はこの勉強会には参加できなかったのですが、ストリーミングとか見て、 僕もストップウォッチ作ってみるかー — ジェットあめいカスタム (@amay077) 2015, 12月 17 などとつぶやいたらご指名されてしまいました(^^) このイベントは Xamarin を使ったアプリ製作でしたが、せっかくなので RxJava + MVVM で作ってみました。 (ご指名に応えないといけないのでその後 Xamarin版も製作
テストがないJS環境にモダンなテスト環境を導入していく - Qiita
Qiita:Teamに投げた社内ドキュメントだったけど、特に問題ないのでQiitaにも投げる。 前提として browserify-rails とbabelify が導入されている状況を想定してる。 基本方針 新規コードはES2015で書く 本番はbrowserify(-rails)でコンパイルする。 単体テストは node 環境下で走らせる テスト環境下では jsdom で window, document をモックする 単体テストでは ブラウザ特有の挙動はテストしない 裏側の環境(browserifyやspec-helper)は難しくして良いが、利用者からみえる範囲は複雑にしない(npm install; npm testで走る) Universal JavaScript に寄せることでコードのポータビリティを上げる 事前準備 browserify-railsを導入する。 .babelr
あるエンジニアの緩慢な死、あるいはエンジニア35歳定年説。 - Qiita
「エンジニア35歳定年説」が許されるのは小学生までだよねーとか思っていたら、実際にはそんな感じになってしまったあるエンジニアの半生を振り返ります。ご参考まで。 第一期 サービスリリース前 自分でサービスをガリガリ作っている というかサービスを作ることしかしていない １日１６時間くらい仕事をしても、プログラミングしかしていないので疲れない 仕様の検討をしながら作るので、基本全ての時間は開発をしているという認識 フルスタックエンジニアというある種の全能感を満喫する 第二期 サービスリリース後 運用（ユーザーサポートなども含む）が入ってくるのでサービス開発のスピードが落ちる エンジニアを採用（業務委託含む）する 仕様の調整やコードレビューなど、開発以外の仕事が少しずつ増えてくる でもまだまだ自分が圧倒的にメイン開発者 コードレビューやマージ、リリースは自分が全てやる システムの全体からディテール
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
数十台規模のPHP 5.3プロジェクトをダウンタイムゼロでPHP 5.6化した時のまとめ | GMOメディア エンジニアブログ
新年明けましておめでとうございます。GMOメディアの流しエンジニア、山田コーダーです。さて、ようやく弊社でもPHP 5.3、5.4系のプロジェクトの5.6化が一段落してまいりました。 PHP 5.6のリリースが2014年ですので今更感がありますが、「レガシーなPHPプロジェクトのバージョンアップに困っている」「使いたいライブラリーが5.3に対応してないからバックポートした」などという悲痛な声を目にしたこともあり、これからPHPのバージョンアップをされる方たちへのささやかな参考資料になればと思い、書かせていただきました。 さて、まずは本題に入る前に結果からお見せしようと思います。以下はNew Relic（アプリケーションのパフォーマンス監視サービス）のレスポンスタイムのグラフです。なおこのプロジェクトでは、ブラウザー表示用HTMLを出力するサーバー（Web 約10台）と、スマートフォンアプリ
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