本記事はWebAssemblyに関するシリーズの第5回目で、今回のテーマはWebAssemblyが高速な理由です。前の記事をお読みでない方は、 初めから目を通される (訳注:原文リンク)ことをお勧めします。 前回の記事 (訳注:原文リンク)では、プログラミングに WebAssembly あるいはJavaScriptを使うかは二者択一の選択ではないことを説明しました。私たちは、WebAssemblyのみのコードベースを書く開発者が膨大な数になるとは思っていません。 ですので、アプリケーションにWebAssemblyとJavaScriptのどちらを使うか選ぶ必要はありません。しかし私たちとしては、開発者がJavaScriptコードの一部をWebAssemblyに置き換えることを期待しています。 例えば、Reactで開発しているチームは、リコンサイラコード（言い換えれば仮想DOM）をWebAss

(注：2017/08/30、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) TL;DR — AngularJSのアイデアは、2012年には妥当と言えましたが、2017年においてはそうとは言えなくなっています。JSのエコシステムは、成熟度、柔軟性、および生産性の面で、あっという間にAngularの前を通り過ぎてしまいました。現在では、webpackやフロントエンドのNPM、成熟したツールとライブラリのエコシステムを背景として、 大型チームを有する企業であっても、 ReactやVueなどの軽量なJSライブラリを使用することで、大規模で柔軟性のあるSPAを、適切な設計で維持することが容易になっています。 加えて、Angular 2/4の問題が散見された3年の開発期間や議論の余地があるアーキテクチャの決定方針が、多くの企業にこの新しいフレームワークの採用を躊躇させているようです。 201

EcmaScript仕様第8版の新機能 EcmaScript 8もしくはEcmaScript 2017が、6月末にTC39から正式にリリースされました。私たちはこの1年、EcmaScriptについて色々と議論しているようですが、それは無駄なことではありません。現在、ES標準は新しい仕様のバージョンが年1回公開されています。ES6は2015年、ES7は2016年に公開されましたが、ES5のリリース時期をご記憶でしょうか。JavaScriptが魔法のように普及する以前の、2009年のことでした。 つまり私たちは、安定した言語としてJavaScriptの開発上の変化をたどっており、今や自分の語彙にES8を加える必要があるのです。 ES2017 (the 8th edition of the JavaScript Spec) was officially released and publishe

私は時折、コーディングに対する考え方を変えさせられるような、従来と非常に異なるプログラミング言語に出会います。本記事では、その中でも特に気に入っている発見をいくつかご紹介したいと思います。 これは、先賢による「関数型プログラミングは世界を変える！」的な投稿ではありません。本記事で挙げるのは、もっと「知る人ぞ知る」的なリストです。多くの読者の方にとって、以下の言語やパラダイムは聞いたことのないものが大半だと思いますので、私が経験したように、これらの新しい概念を学ぶ楽しさを感じていただければ幸いです。 注：私は以下の言語の多くに関して最低限の経験しかありません。その発想に引き込まれたのであって、専門的知識は持ち合わせていないため、訂正すべき点や誤りがあればどうぞご指摘ください。また、本記事で取り上げていない新しいパラダイムや概念に出会った方は、ぜひお知らせください。 最新情報：本記事が r/p

素数か2のべき乗か ハッシュテーブルのアイテムをルックアップする際に高負荷なステップが3つあります。 キーをハッシングする キーをスロットにマッピングする 該当スロットのメモリをフェッチする ステップ1は、キーが整数であれば、低負荷になります。単にintをsize_tにキャストするだけです。しかし、文字列のようなタイプのキーの場合は高負荷となります。 ステップ2はよくある整数モジュロ演算です。 ステップ3はポインタの間接参照です。std::unordered_mapの場合は複数のポインタ間接参照となります。 処理の遅いハッシュ関数でなければ、直観的にステップ3が最も高負荷になると考えると思います。しかし、全てのルックアップでキャッシュミスが生じなければ、整数モジュロが最も高負荷な処理となります。現代のハードウェアにおいても整数モジュロは非常に遅いのです。 Intelマニュアル では、整数モ

(注：2017/04/10、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) はじめに 私はLinuxが大好きです。コンピュータとのやりとりが楽しくなるし学ぶことも多くなります。OSとハードウェアの基盤となる基本原則を学びたい人にとって、Linuxはとてもいい出発点と言えるでしょう。 ご存じのとおりLinuxとは大抵の場合プログラム（コマンド）を通してやりとりします。Linuxと他のUNIX系システムが持っている特徴は、コマンドラインと、パイプのコンセプトです。プログラムの提供する入力と出力を統合すれば、データを操作するのに非常にパワフルなプラットフォームになります。 Linuxのコマンド、プログラム、バイナリ（何と呼んでもいいのですが）の大部分は、/usr/bin、/usr/sbin/、/binそして/usr/local/binに存在しています。これらのディレクトリを見れば、プロ

結局、やり出したら止まりません。私は以前、” I Wrote a Fast Hashtable（私が書いた高速なハッシュテーブル） “という記事と、それに次いで” I Wrote a Faster Hashtable（私が書いたより高速なハッシュテーブル） “という記事をブログにアップしましたが、今回ついに、最速のハッシュテーブルを書き上げました。これが意味するところは、ルックアップがどのハッシュテーブルよりも速いということです。それに加えて、挿入や削除も（最速とまではいかないまでも）非常に速く行えます。 秘訣は、探索回数の上限を設定したロビンフッドハッシュ法を使用することです。ある要素が、その理想的な位置からX数以上、離れた位置にある場合、テーブルを拡張することで、全ての要素が、その大きなテーブル内において、理想的な位置に近づくようにします。結果的に、このやり方は非常にうまくいきました。

Lispと聞くと、冷蔵庫のような大きいサイズのコンピュータや、大文字のアルファベット文字列や括弧の並びといったような過去の時代のことが頭に浮かびます。そう、非常に多くの括弧。何故、オブジェクト指向プログラミングの作成者たちは、そんなにもLispの アイデア に魅了されるのでしょうか。そしてまた、アイデアとされるプログラミング言語というものは、どうやったら説明できるでしょうか。こうしたことを教えてくれなかったコンピュータ科学の教育を責めるべきでしょうか。 Lispは、John McCarthyが書いた Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Interpretation by Machines, Part I という論文によって、初めて世界に登場しました。その中で、McCarthyはプログラミングに新しい多くのアイデアを導入

Qwintryチームは最近、既存のすべてのプロジェクトのフロントエンドをVue.jsに移行しはじめました。新しいプロジェクトでもVue.jsを使います。 レガシーなDrupalのシステム（qwintry.com） ゼロから新しく書きなおすqwintry.comのブランチ Yii2で動くb2bシステム（logistics.qwintry.com） その他、比較的小さめのプロジェクト（ほとんどは、PHPとNode.jsでバックエンドを構築しているもの） プロジェクトの規模についていうと、 Qwintry は世界中で約50万人の顧客が使っています。アメリカとドイツに倉庫を持っていて、アメリカ国内 最大の郵送先 のひとつで、東欧や中東への出荷に注力しています。Qwintryは、アメリカのオンラインストアでグッズを購入する人たちのためのツールです。私たちの倉庫に届いた荷物をコントロールパネルで管理で

プロジェクトが発展する際は、単純に新しいコードが古いコードの上に追加されているのでしょうか。もしくは、時間をかけて徐々に古いコードが新しいコードに置き換えられているのでしょうか。これを解明するために、手ごわい GitPython プロジェクトの助けを借りて、Gitプロジェクトを分析する 簡単なプログラム を構築してみました。履歴を年ごとに振り返り、 git blame を実行してみようと思ったのです（この処理を多少でも速くすることは簡単ではないと分かりました。しかし、ファイルのキャッシングを便宜的に含ませることや、変更された点を履歴から見つけること、 git diff を使って変更したファイルを無効にすることなどの詳細を、いつかお伝えします）。 頭がさえている時に、 テセウスの船 をダサくもじって、 “テセウスのGit” と名付けました。私は父親になって、ひどいダジャレを作れるようになった

Webアプリにリアルタイムの双方向通信が必要な場合、WebSocketを選ぶのは自然なことだと思います。では、どのツールでWebSocketサーバを構築すべきでしょうか。パフォーマンスは重要ですが、開発のプロセスも見過ごしてはなりません。パフォーマンスを基準にするだけでなく、開発のしやすさも考慮に入れるべきでしょう。今回の大合戦では、Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Rubyのそれぞれの言語によって慣用的な手法で実装されたシンプルなWebSocketサーバを比較したいと思います。 テスト内容 サーバに実装するのは、 echo と broadcast の2つのメッセージのみを扱う非常に単純なプロトコルです。echoは送信クライアントに返され、ブロードキャストは全ての接続クライアントに送信されます。そしてブロードキャストが完了すると、結果メッセージが送信者に返されます。

この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) はじめに 本稿では、高速で汎用的なハッシュテーブルを作るために行う、設計についての多くの意思決定事項を紹介します。最終的に、私の emilib::HashSet とC++11の std::unordered_set の間のベンチマークが出来上がりました。もし、ハッシュテーブルに興味があって、自分で設計したいなら（どのプログラミング言語かに関わらず）、本稿がヒントになるかもしれません。 ハッシュテーブル は、素晴らしい発明です。 ならし計算量O(1) ( O(√N)時間 )で、挿入、削除、検索を行うことができます。ならし計算量とは、ハッシュテーブルの計算に平均でO(1)の計算量がかかることを意味しますが、時々、これよりも多くの時間がかかる場合があります。具体的には、ハッシュテーブルに空きがない場合で、挿入の

https://flic.kr/p/os8Taq 要約：AWSは素晴らしいが、Googleはその グーゴル 倍素晴らしい。 AWS re:Invent （参加料は1,600ドル）に参加したり、チーフ･エバンジェリストの Jeff Barr をフォローしたりすれば、あなたはたちまち、Amazon Web Servicesのとりこになるでしょう。 毎年何百もの新機能が登場しており、食べ放題・融通が利く・運用担当者不要の、オンデマンドサービスのビュッフェのようです。まあ、実際に食べてみるまでは、の話ですが…。 Amazonは素晴らしいです。しかし、Google Cloudは「開発者によって、開発者のために構築された」ものであり、それが一目で分かるのです。 移行した理由 App Engine GAE はきちんと機能し、オートスケーリング機能も持ち、ロードバランサや無料のmemcacheも備えていま

これは未来からの投稿です。現在、信頼のおけるスケーラブルなプロダクションシステムの構築は、言ってみれば、その他のソフトウェアを書くのと同じくらい容易になっています。未来にはどのような風景が広がっているのか、お伝えしましょう。 2016年当時は、誰も彼もが「マイクロサービス」を取り上げていました。例えば、1996年に「情報スーパーハイウェイ構想」の記事ばかりが出回った頃に似ています。「情報スーパーハイウェイ構想」というフレーズがやがて消滅し、人々はインターネットの構築に戻っていったのと同様に、サービスが、スケーラブルなソフトウェアシステム構築の標準になるにつれ、マイクロサービスの「マイクロ」の部分もまた、削り落とされて行きました。私たちが使ってきた（そして捨て去った）名称であるにもかかわらず、どちらの用語も、当時のテクノロジーに対する考え方とその使い方に起こった転換を示しています。サービスベ

Appleは、長年、自社製品に機械学習を使っています。例えば、Siriは、あなたの質問に答え、楽しませてくれます。iPhotoは、写真の中の顔を認識します。メールアプリは、スパムメッセージを検知します。アプリ開発者なら、 顔認証 のようにAppleのAPIで公開されている機能の幾つかを利用できます。iOS 10から始めて、音声認識やSiriKit用のハイレベルAPIを入手しましょう。 時々、プラットフォームに内蔵されているAPIの狭い領域を超えて、独自のものを作りたいと思うこともあるでしょう。多くの場合は機械学習を始動させますが、その際、たくさんの既成のライブラリのうちの1つを使ったり、高速計算能力を持つAccelerateやMetalの上に直接組み上げたりして実現します。 例えば、私の同僚が構築したオフィス入室システムは、iPadを使って顔認証を行い、SlackにGIF画像を投稿して、ユ

本稿では、関数型プログラミングのコンセプトを実用的な方法でRubyのコードに盛り込む方法について紹介します。これは、私が「関数型プログラミングのスタイル」と呼んでいるものです。 私が言う「実用的」とは、関数型プログラミングのスタイルを取り入れた後もなお、コードの見た目や印象にRubyの特徴が残っていることを意味します。Rubyは、Haskellではありませんし、Haskellであるべきでもありません。考え方としては、この言語の性質を 利用しよう とするものであって、それに反することをするわけではないのです。出来上がったコードは、Rubyユーザにとって簡単に理解できるものであるべきです。うまくいけば、使い慣れているものよりも簡単と感じていただけるはずです。 では、可変性を回避する利点、方法、欠点、そして可変性の回避が適切ではないケースについて見ていきましょう。 なぜ可変性を回避するべきなのか

マイクロサービスを用いれば、エンジニアリングチームは迅速にプロダクトを拡大することができます……もちろん、彼らが分散システム運用の複雑さのせいで泥沼にはまっていなければの話です。本記事では、マイクロサービスの運用に関わる非常に厳しい問題―例えば大規模なサービスのステージングやカナリアデプロイなどの問題―が、RPC層に ルーティング の考え方を導入することにより、どう解決できるのかを説明します。 私は、Twitterでインフラのエンジニアを務めていた時代（2010年から2015年まで）を振り返ってみました。すると、当時はそういった言葉がなかったというだけで、私たちは「マイクロサービスを使っていた」のだということが分かります（当時は、今思えば分かりにくい言葉、 SOA ＜サービス指向アーキテクチャ＞と呼んでいました）。 バズワードはさておき、当時も、現在私たちがマイクロサービスを使おうとする動

テキストベースのファイル形式と、それぞれを（主にLinux上で）操作するためのコマンドラインツールのリストを掲載しています。 目次 DSV XML,HTML JSON YAML,TOML INI 設定ファイル おまけ：単一ファイルデータベース用コマンドラインインタフェース（CLI） ライセンス 情報開示 DSV CSV や TSV などを含む DSV（Delimiter-separated values、区切り文字で区切られた値） です。 Awk AwkはPOSIXで標準化されているコマンドラインツールで、DSVデータ処理用プログラミング言語です。Awkに関するリンクは以下のとおりです。 Awk.info — Awkに関する情報が豊富です。 AWK Vs NAWK Vs GAWK —プラットフォーム別実装の比較です。 すでにプログラミング言語を使用してプログラミングをしている場合は、naw

私たちの救世主DHH™は最近の Full Stack Radioのインタビュー で、 Basecamp の最新版で彼がどのようにRailsのコントローラを書いたかを説明しています。下記は、彼のすばらしい話を書き取ったものです。 これまでに思うようになってきたのは、「RESTの原則に従うには、どのタイミングで新たなコントローラを作るべきかを一度決めたら、ほぼ異例なくその原則を遵守するべきだ」ということです。いつだってその方がうまくいくんです。自分の作ったコントローラの状態を悔やむのは決まって、作ったコントローラの数が少なすぎた時です。多くの処理を任せようとしすぎてしまうんです。 そこでBasecamp 3では、ある程度理にかなったサブリソースがあれば、毎回コントローラを分割していきます。フィルタなどの場合ですね。例えば画面があって、それがある状態になっているとします。もしこれにいくつかのフィ