JSON Schema GeneratorA JSON Schema generator
Android OSSライブラリのCI環境をセットアップする - k4zy no blog
ほぼ初めてAndroid向けのCI環境をセットアップしたので、試行錯誤した作業手順を書いておこうと思う。 今回セットしたCIの内容は、JVMテストとカバレッジの計測で作業手順は以下のようになった。 DockerfileでCI環境を定義 Dockerfileとcloudbuild.yamlを含むレポジトリをgithubに作成 Google Container Registory(GCR)にプロジェクトを作成 レポジトリにpushするとGCR上でビルド&ホストされる wercker.ymlをライブラリのレポジトリに追加 werckerにプロジェクトを作成 pushすると自動でCIが走るようになる jacocoをセットアップ coverallsにプロジェクトを作成 coveralls-gradle-pluginを導入し、coverallsのAPIキーをwerckerに設定 wercker.yml
docker基盤としてECSを採用しました② - インティメート・マージャー エンジニアブログ
こんにちはmatsです。 今回はdocker環境への全面移行について、運用環境や全体構成について書こうかと思います。 全体構成 デプロイフロー GitHubとCircleCIの連動を軸に自動化しています。流れ的には [GitHub] PRをmasterブランチにマージ [CircleCI] 自動テスト [CircleCI] docker build でイメージ作成 [CircleCI] ECRに対してdocker push [CircleCI] API経由でECS Task Definitionを更新 [CircleCI] API経由でECS Serviceを更新 [ECS] Sevice設定を元にコンテナが展開される masterブランチが勝手にデプロイされるので、デプロイという作業は行っていないような感じです。 また、ECSのコンテナの入れ替えはELBのヘルスチェックが通るまで古いコン
「ゲームプログラミングにユニットテストを導入する本」ＰＤＦ版を無料公開します - 土屋つかさの技術ブログは今か無しか
土屋つかさが書いた「ゲームプログラミングにユニットテストを導入する本」ＰＤＦ版を無料公開します。以下のＵＲＬからどうぞ。 ゲームプログラミングにユニットテストを導入する本（土屋つかさ著／Ｂ５／本文２６ページ） http://someiyoshino.main.jp/file/tsukasa/game_programming_and_unit_test.zip 本書は、２０１７年４月９日に開催される技術書オンリー即売会「技術書典２」にて頒布する予定の物のＰＤＦ版になります。 昨年末から延々やっていた司エンジンにテスティングフレームワークを導入する作業をまとめなおし、一般的なゲームプログラミングに対象を広げ、ユニットテストを知らないプログラマにも分かるように書き直した物です。短いのでさくっと読めるんでないかと思います。 調査時間が足りず書けなかったネタ（ファクトリーモデルとかＣＩとかより実践的
RethinkDBとPostgreSQLの比較:私の個人的な経験より – 後編 | POSTD
私は Hacker Newsのこのディスカッション で、PostgreSQLにRethinkDBのchangefeedのようなものを実装するための基本的なビルディングブロックがあるということを知りました。オンラインで NOTIFY / LISTEN の使用法を検索していると、比較的シンプルな（しかし分かりやすい）デモが見つかりましたが、これは本当にありがたかったです。多くのベンチマークを経て、これはうまくいきそうだという結論に達しました。 完成には何が必要なのか、本番環境でRethinkDBを使っていた経験から、私には 正確に 分かっていました。大した設計が必要になるわけではありません。問題は明確でした。全く同じことを、代わりにPostgreSQLのLISTEN/NOTIFY、そしてトリガを使ってやればいいのです。 PostgreSQLについては、私は1990年代後半から断続的に使用してい
私が書いた最速のハッシュテーブル – PART 1 | POSTD
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。
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