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本書は、Go言語でプログラミング言語のインタプリタを作りながら、プログラミング言語とそのインタプリタについて学ぶ書籍です。 順を追ってコードを示し、C言語風の構文を持つ言語「Monkeyプログラミング言語」のインタプリタを組み立てていきます。字句解析器、構文解析器、評価器を作りながら、ソースコードをトークン列に、トークン列を抽象構文木に変換し、その抽象構文木を評価し実行する方法を学びます。さらに、インタプリタに新しいデータ型を導入し、組み込み関数を追加して、言語を拡張していきます。付録では構文マクロシステムについても扱います。 本書では、Go言語標準のツールキット以外のサードパーティライブラリやフレームワークは使用せず、0行のコードからはじめて、完動するインタプリタができあがるところまでを体験します。その過程を通じて、プログラミング言語とインタプリタの仕組みを実践的に学ぶことができます。
シンプルな言語仕様と手厚い並行処理機能で多くのプログラマの心を捉えるGo言語。いまではサーバーサイドでのプログラミングやコンテナツールの実装言語など、さまざまな分野で活用されています。本書は、Goの並行処理の設計哲学、言語の機能、また実際のプログラミングテクニックや並行処理の使い方、システムに導入する際のベストプラクティスとパターン、その内部構造までを簡潔にまとめた書籍です。 普段からGoでプログラミングをしているプログラマや、並行処理について学習したいプログラマが、新たな知識を身につけるのに良い一冊となるでしょう。 [本書のサポートリポジトリ] 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
モバイルアプリエンジニアの山下(@yamshta)です。 今回は、AWSの以下のサービスを用いてコンテナデプロイ基盤の構築を試してみました。 CodePipeline CodeBuild ECR ECS Fargate AWSのドキュメントは丁寧で情報も豊富ですが、サービス毎に手順が書かれているため一連の流れをまとめました。CLIでの操作のみで手順を進めています。 なぜアプリエンジニアがデプロイ基盤を構築するのか 疑問に思った方もいらっしゃると思うので手短に書かせていただきます。 LCLのエンジニアチームはスペシャリスト集団というよりはゼネラリスト集団に近く、特定の技術に縛られない文化とそれを推奨する環境になっています。そのため、メインに扱う技術力も伸ばしながらも別の技術を習得することができます。 今回の経緯ですが、私個人としてはインフラには興味がありませんでした。しかし、Dockerは環
負債とはなにかについてわたしたちが理解していないという事実そのもの、あるいはこの概念の融通無碍であることそれ自体が、負債の力の基盤である。 デヴィッド・グレーバー 「負債論」 ソフトウェア開発において、欠陥のある未熟な実装によって機能の追加や修正が難しくなることを、借金に喩えて「技術的負債」と呼ぶことがある(Wikipedia)。 現代のソフトウェアはもはや「サービス」に近い製品が多いが、サービスは顧客に受け入れられて初めて収益を生み出すことができる。広く使われているソフトウェアも最初は数少ない機能にたくさんのバグを添えてリリースされ、試行錯誤を経て顧客に受け入れられる。つまり、機能の追加や修正が難しくなることは、それ自体が潜在的な損失と言える。 しかし、私にはこの「技術的負債」という言葉は会計上の「借金」とは随分と異なる意味を持っているようにも思える。というのも極端な話、もし機能の追加や
AIやブロックチェーンは幻滅期へ、ガートナーが発表:2018年度版「日本におけるテクノロジのハイプサイクル」 ガートナーは「日本におけるテクノロジのハイプサイクル:2018年」を発表した。ハイプサイクルとは新技術の成熟化の過程を表した図。AI(人工知能)やブロックチェーンに対する期待は「過剰な期待」のピーク期から幻滅期に移行し、ビッグデータは安定期に達する前に陳腐化するとした。 ガートナー ジャパンは2018年10月11日、「日本におけるテクノロジのハイプサイクル:2018年」を発表し、日本のICT市場でITリーダーがデジタルビジネスを推進する際に重要な役割を担う代表的な約40のキーワードを取り上げた。 ガートナーのリサーチ&アドバイザリ部門でマネージング バイス プレジデントを務める堀内秀明氏は次のように述べている。 「2018年版のハイプサイクルでは、2017年から(図における位置の)
テクノロジーが発達することで、専門家でなくてもニューラルネットワークを使って翻訳プログラムを作ることが可能になりました。とは言っても、全く知識がない人にその仕組みを理解するのは難しいもの。そこでライターのSamuel Lynn-Evansさんが自分で情報を調べつつ0から翻訳プログラムを作成し、その時に理解した仕組みを数式を使わずに説明しています。 Found in translation: Building a language translator from scratch with deep learning https://blog.floydhub.com/language-translator/ 言語は非常に複雑で、これまで機械翻訳を行うには何人もの専門家が必要でした。しかし、人工知能(AI)の発達により、もはや専門家でなくても機械翻訳を行うことが可能になりました。これまで専門家
来週月曜日の技術書典5にQhapaq開発チームも参加します。 イベントのページ: https://techbookfest.org/event/tbf05 https://techbookfest.org/event/tbf05/circle/53170003 以下、頒布物について簡単に紹介をさせていただきます。 頒布物は全て電子書籍です。QRコード入りの紙を頒布する形式です 【科学するコンピュータ将棋LTS板(700円・85ページ)】 技術書典4で科学するコンピュータ将棋を購入された方は無料でアップデートできます 盤面の高精度評価や、高速な探索アルゴリズム、盤面評価関数の技術的進化やトレンドといった、コンピュータ将棋を支える技術に関する解説を行います。 Bonanza時代から、2018年のState of the ArtのNNUE関数まで幅広く扱った、コンピュータ将棋の教科書的な一品です
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