スキーマ定義言語 Protocol Buffers と protoc-gen-swagger を使って Web API のスキマを埋めよう - VOYAGE GROUP techlog
VOYAGE Lighthouse Studio の海老原 (@co3k) です。先日 30 歳になった記念としてタイトルはオヤジギャグです。 さて、普段は 神ゲー攻略 というゲーム攻略サイトを運営しているのですが、とある派生サービスを立ち上げるにあたり、 Web API スキーマ定義を gRPC に基づく形式の Protocol Buffers で書き、 protoc-gen-swagger プラグインを介して OpenAPI 定義ファイルとして生成する、というアプローチを採りました。 yugui さんの素晴らしい記事、「今さらProtocol Buffersと、手に馴染む道具の話」によってスキーマ定義言語としての Protocol Buffers がにわかに注目を浴びて以降、似たようなことをやりたいという方もいらっしゃるのではないでしょうか。 ところが、おそらく単体で protoc-g
React + RxJSで始める状態管理 - CARTA TECH BLOG
こんにちは、fluctの@nekoyaです。 今日は現在開発に携わっている、俗に言う「管理画面」のWebアプリケーションのアーキテクチャをご紹介します。 このアプリケーションはReactとRxJSを軸として作られており、コードはTypeScriptを使って書いています。 アプリケーションを流れるデータと状態の管理について、Write StackとRead Stackという考え方を取り入れたところ、いろいろなメリットが得られたので、そのあたりを軸に掘り下げてみます。 全体の大まかな構成 各Stackの前に、まずはアプリケーション全体の構成をざっくりと見ておきます。 流れとしては、DispatcherからWrite Stack, Read Stackを通ってStateが生成され、それをViewが受け取るという構成になっています。 全体の流れとしてはFluxっぽい何かのひとつのあり方なのですが、
機械学習サマースクールで勉強してきました - CARTA TECH BLOG
こんにちは、Zucks Ad Networkの開発をしている @hagino3000 です。8月の後半にMachine Learning Summer School 2015 Kyoto (以降MLSSと表記)に参加してきました。世界各国の研究者と交流しつつ刺激的な講義を受けるも、内容が難しくて毎晩悲壮な気持ちで復習に励む日々を送っていました。以下、MLSSの内容と講義の感想をいくつか。 mlss | Machine Learning Summer School Kyoto 2015 モチベーション 機械学習はネット広告業界で広く使われています。Zucks Ad Networkにおいても配信する広告の選択ロジックに機械学習を利用していますが、さらに他の処理についても適用できないか試行錯誤している所です。今回はデータ解析チームの底上げ、つまり勉強と新たなネタ探しのためにZucks Ad Ne
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
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