タグ

ブックマーク / postd.cc (15)

  • プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD

    情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 AmazonMicrosoftGoogle のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

    プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
  • GraphQLはWeb APIの次のフロンティアか? | POSTD

    RESTの規約。URLはリソースであり、CRUDはHTTP動詞にマップされる。 RESTの規約に1つ問題があるとすれば、規約が十分でないということでしょう。上記で”通常”、”多くの場合”、”時に”という表現を使ったのは、これらのやり方は仕様で推奨されているものの守られるとは限らないためです。実世界では、大抵のAPIはRESTishがせいぜいです。例えばStripeでは、リソース更新に PUT ではなく PATCH を使うべきですが、歴史的理由でそうはなっておらず、おそらく現時点では変更に値しないでしょう。いずれにしても開発者はドキュメントを読む必要があり、その時、 POST メソッドのユビキタスな使い方があることに気づくのです。 RESTには他の問題もあります。必要なものだけでなく全てが返ってくるため、リソースのペイロードが非常に大きくなることがあるのです。そして多くの場合、クライアントが

    GraphQLはWeb APIの次のフロンティアか? | POSTD
  • Dockerの本番運用 | POSTD

    以前に私が書いた「 Docker番運用:失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項:対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈:書

    Dockerの本番運用 | POSTD
  • 私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD

    文:Daniel Sim 分析:Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁(LTA)による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた

    私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD
    memoyashi
    memoyashi 2017/02/25
  • H.264の秘密 | POSTD

    (編注:2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません

    H.264の秘密 | POSTD
  • 畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD

    (編注:2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN(Convolutional Neural Network)またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明

    畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
  • 機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD

    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

    機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
  • 私たちがAmazon Web ServicesからGoogle Cloud Platformに乗り換えた理由 | POSTD

    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、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

    私たちがAmazon Web ServicesからGoogle Cloud Platformに乗り換えた理由 | POSTD
  • 障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか?」 | POSTD

    私はポストモーテム(事後分析)の記録を読むのが大好きです。ポストモーテムを読むと勉強になりますが、大抵の教材的資料とは違って、興味深いストーリーが含まれているのです。相当な時間をかけてGoogleMicrosoftのポストモーテムを読みました。大きな障害を招く最大の原因について、私は(まだ)きちんと分析していませんが、何度も繰り返し目にするポストモーテムのパターンがいくつかあります。 エラーハンドリング 適切なエラーハンドリングのコードを書くのは難しいものです。エラーハンドリングのコードに含まれるバグは、 大きな 問題を引き起こす主な原因となっています。つまり、エラーによってバグのあるエラーハンドリングのコードが実行されるということは、単に個々のエラーが重なるだけという事態にはとどまらないのです。障害が重なって重大なシステム停止につながることはよくあります。それはある意味明らかなことで、

    障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか?」 | POSTD
  • RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD

    稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyPython」に関するカンファレンスなので、RubyPythonでは、ガベージコレクション(以下「GC」)の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね? 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか? [実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました!] Rubyコミュニティで最近、Rub

    RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
  • 30日間で300回のプログラミング面接をしてわかったこと | POSTD

    プログラマの採用方法を改善するため、1カ月程前にTriplebyteを立ち上げました。昔から変わらず、履歴書、コードをホワイトボードに書かせるプログラミングテスト、そして直感など、これらを判断基準に面接を行う企業が多すぎます。私たちは、より良い採用方法について最初に考えたアイディアを マニフェスト に記しました。それから1カ月と少しが経過し、この30日間で、300回の面接を行いました。私たちはアイディアを実行に移し、どの方法が有効で、どの方法が有効ではないかを確認し、そのプロセスを繰り返すということを始めたのです。この投稿には、300回の面接を通して私たちが学んだことを書いていこうと思います。 投稿では、細かい内容についての説明が多くなりますが、キーとなる発見は以下の通りです。 私たちが作ったオンラインのプログラミングクイズの結果を見れば、高い確率でプログラミング面接の結果を予測できる。

    30日間で300回のプログラミング面接をしてわかったこと | POSTD
  • Javaのマイクロフレームワーク ― この新トレンドは見逃せない | POSTD

    この記事は、JavaScalaの例外分析・パフォーマンス監視のツール Takapiblog に投稿されたものです。 Javaのマイクロフレームワークとは何か、推奨される理由とは? どんなプログラミング言語にも、長所と短所はあるものです。例えばJavaは、安全性の高さや、厳しいテストを経ていること、後方互換性などの利点を持つ言語です。しかし、その代償として、アジリティ(俊敏性)や合理性といった面が少なからず犠牲になっています。冗長で、Java自体が肥大化しているという事実も否定できません。とはいえ、新規開発や大規模な開発を行いたい場合、JVM(Java仮想マシン)はバックエンドとして非常に魅力的です。JVMはパワフルな上に、非常に厳しい環境でテストされています。このような利点があるため、結果的にJavaは広く使用され、積極的にデプロイされているのです。 しかし、このJavaの現状を皆

    Javaのマイクロフレームワーク ― この新トレンドは見逃せない | POSTD
  • ファミコンのグラフィックスの省メモリ化テクニックとは? | POSTD

    1983年に発売されたNintendo Entertainment System(NES、日での商品名は「ファミリーコンピューター」、以下「ファミコン」)は安価なのに高性能だったため、大ヒット商品となりました。独自設計のピクチャー・プロセシング・ユニット(PPU)を使うことで、当時としては驚きの映像を生み出すことができました。そして、今でも特定の環境で視聴すればとてもきれいな映像が楽しめます。一番の業績はメモリの利用効率です。グラフィックスを最小限のバイト数で作成することに成功しました。それと同時にファミコンは、開発者に便利で使いやすいツールを提供しました。その点でも、それまでのテレビゲーム機とは一線を画した製品でした。ファミコンのグラフィックスの生成方式を理解すれば、システムの技術的な優れた能力のありがたみが分かるはずです。そして、現代のゲーム製作者が現在のマシンではどれだけ簡単に作業

    ファミコンのグラフィックスの省メモリ化テクニックとは? | POSTD
  • grepでログ解析をするなんてひどい話だ | POSTD

    今でも、 systemdのjournal におけるバイナリのストレージフォーマットに関して、不満を漏らす人が多くいることに私は驚きを隠せません。私は長年、システム管理者として働いてきており、1年以上も syslog-ng の オープンソースエディションのメンテナ として活動してきました。だからこそ、テキストではないストレージフォーマットに対して、なぜ多くの人が批判的なのか、私は理解に苦しんでいます。更に、反論を唱える人までいることが信じられません。もしかしたら、私は別世界の人間なのかもしれません。ですが、より良い選択肢があるのに、テキストのストレージを使う理由はほとんどありません。ロギングをする必要性、そしてなぜ、テキストのログストレージに対してそこまで用心深いのかについて、私は何度も尋ねられました。ここに、私が導き出した答えを紹介したいと思います。 これは、journalについて弁明する

    grepでログ解析をするなんてひどい話だ | POSTD
  • 開発者の仕事が遅いわけではない!納期が遅れるホントの原因 | POSTD

    “なぜ納期を守れなかったのだろうか?” 我々マネージャが、納期に遅れることを自分のチームのせいにするのは簡単です。しかし、納期に遅れる原因は当に開発者の仕事が遅いせいでしょうか? Sprintly は、開発者のサイクルタイムに関する膨大なデータを保有しています。当社は、タスクのサイズごと(S、M、L、XL)、また種類ごと(ストーリー、テスト、バグ)に、完了までにどれくらいの期間がかかるかを追跡しています。 当社が調査した動向について 1点目:開発者は非常に平均的です。ユーザ全体で見たサイクルタイムはほぼ同じであることを当社のチケットデータが示しています。システム内の全チケットの75%は、開始後およそ175時間で完了しています。 ^(1) 2点目:変動があるのは、ほとんどがチケットが開始される前(SomedayからBacklogまで)の段階です。これは、関係者が仕様を理解して作業の優先順位

    開発者の仕事が遅いわけではない!納期が遅れるホントの原因 | POSTD
  • 1