"なんとなく”Dockerのファイル共有について語れるようになる - Qiita
Docker開発において、あまり把握せずやり過ごしてしまうものの1つに「ファイル共有」があります。 自分がその一人なのですが、yarn installが遅かったことをキッカケに調べてみました。 タイトル通り、まんべんなく解説する記事ではなく、「ここは押さえておいたほうがいい」と感じたものをピックアップします。 より詳細に知りたい方は、下記を読んでください。本記事の引用元もこれです。 Docker におけるデータ管理 | Docker ドキュメント もし誤りがあれば教えてください！ 要約 ファイル共有の方法が2つ（本当は3つ）あることを知ろう volumes bind mounts (tmpfs mounts) ※この記事では割愛します --volumesオプションと--mountオプションは、それぞれtypeのvolumesとbind mountsと関連している訳ではないので初心者は注意
Glibc malloc internal
2. 今日は何の話？ libc でもっとも良く使われる関数、 malloc と free の実装の解説 もっと一般的に言うと、プロセスのアドレス空間のうち、 heap 領域とよばれる、場所を操作する関数の説明 解説というと聞こえはいいが、そんな大層なものじゃない 3. Linux での process address space model kernel stack text mmap data bss heap 矢印はデータ量の増加と ともに、伸びる方向 使用中 使用中 使用中 今日は、ここ、 heap と呼ばれる領域のお話 low high free free free 4. 古典的 malloc プログラミング言語 C （いわゆる K&R) で紹介された初期の Unix の malloc 実装 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 ・ free list を
総務省｜平成28年版 情報通信白書｜人工知能（AI）の現状と未来
第2節 人工知能（AI）の現状と未来 第1節でみたように、人工知能（AI）を中心とするICTの進化は、これまでのICT化で起こってきた定型的業務を代替するが、非定型業務や手仕事業務は代替してこなかったという状況とは違い、非定型的な知的業務や複雑な手仕事業務においても将来的には代替が及ぶものと見られている。 人工知能（AI）を中心とするICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響等を総合的に検証するにあたり、特に重要と考える観点は、次の3つである。 ①人工知能（AI）の実用化の可能性 ②人工知能（AI）導入が雇用に与える影響と社会の受容性 ③人工知能（AI）導入による既存の仕事・業務の代替の可能性、および新規の仕事・業務の創出の実現性 上記①については、本節にて、過去の人工知能（AI）の歴史を振り返りつつ、これまでの人工知能（AI）ブームと現在起きている人工知能（AI）ブームを比較し、研究テーマや
頭が痛くならない「ダメージ計算式」の基本の話｜だらねこ
戦闘のあるゲームを作るなら、考えないといけないのがダメージの計算式。でも、計算式のコツとか基本とか調べると、小難しそうな話が出てきて め、めんどくせぇ～ってなったりしませんか？私はなります。色んな計算式とその特徴を羅列されても、よくわかんなくなっちゃう。 とはいえ私もゲームデザイナーの端くれなので、ダメージ計算式を考える機会がそれなりにあります。そして他人の作った変な計算式に苦しめられることも、いっぱいあります。泣きたい。 大元の計算式が悪いと、それを利用してバランス調整しても苦労する事が多いんですよ。なので、そんな悲劇を少しでも食い止めるためにもですね。 この記事では 数字が苦手な文系の人でも、なんかいい感じに計算式を考る…とっかかりになることを目指して書いていこうかと思います。 ※こういう計算式がある！選んで使え！！という記事ではありません。 ※計算式を考える時、こういうのを把握して、
Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 「テストが無い」状態を脱却しました。 「いつの時代かよ！」と突っ込まれるかもしれませんが、モノタロウは創業から 20 年ほど EC をやっています。昨日書いたコードも、15 年前に書いたコードも、元気にビジネスを支えています。 本記事ではモノタロウの EC を支える API の話をします。「テストが無い」状態がスタートラインでした。そこから、CI を導入して、ローカル開発環境の整備して、テストコードを書いて、リリースマネジメントを導入しました。 目新しいことは書きません。長寿の大規模システムであっても、愚直に数年取り組むことで、「前進できる！」「変えられる！」という実例を書きます。 ※本記事の初出は、 Software Design2021年9月号「Pythonモダン化計画（第2回）」になります。第1回の記事は「Software Design連載 2021年8月号
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