アウトプットに関する徒然｜Uchio Kondo
たまには、noteに記事を書いてみる。コード出てこない話ならね...。 で、ぼくはフィヨルドブートキャンプに謎の枠（提携企業枠??）で関わっているのだけれど、そこで「似たような技術系の記事を書くことについて」と題された質問があった。それに対して僕はこんな感じで答えた。参考になるかもしれないのでオープンインターネットに残す。なお、強調箇所は今入れた。 ---- 似たような記事がある中で、自分が書く意味があるのか問題。結論としては、次にいう一つのことに気をつければ、どんどん書くと良いかと思います。 それは、参考にした「他の優れた記事」を紹介し、リンクを貼ることです。その際、自分が参考にした点や感想などを付記するとベターでしょう。 （堅苦しくいうと論文の引用のような感じですね） そうすることで、情報の受け手はあなたの書いた記事と参照先の内容とを自分で比較検討し、その上で自分で判断することができま
MOONGIFT更新停止のご連絡 MOONGIFT
いつもMOONGIFTをご覧いただきありがとうございます。タイトルにあります通り、MOONGIFTの更新を恒久的に停止するご連絡となります。最終更新記事は2021年07月16日になります。 背景 MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアの紹介サイトとして2004年01月29日に運営を開始しました。一番最初はlivedoorブログにて開始し、その後様々なブログプラットフォームを利用し、さらに一時はサイト名の変更（Open Alexandria）を経て、MOONGIFTという名称で運営を続けてきました。 MOONGIFTでは、これまでに16,000以上のソフトウェア（一部オープンソース・ソフトウェア以外のソフトウェアを含む）を紹介してきました。オープンソース・ソフトウェアは多くの先進的な技術への取り組みが行われており、オープンソース・ソフトウェアを知ることはソフトウェアの開発トレンドを知
“最恐ウイルス”に立ち向かった 8人の日本人ハッカー｜NHK
ウクライナ東部の町ハリコフ。 集合住宅の狭い路地を武装した捜査員らが駆け入っていく。 １つの部屋のドアをバールでこじあけ、蹴破って突入する。 捜査員が目にしたのは、数十台はあると思われるコンピューターやハードディスク。 そして、大量の紙幣と金塊。 世界中で猛威を振るっていたコンピューターウイルス、エモテットのネットワークの拠点だった。 翌1月27日、ユーロポール＝欧州刑事警察機構は、オランダとドイツ、フランス、リトアニア、カナダ、アメリカ、イギリス、ウクライナの8か国の治安当局などとの合同捜査で、エモテットを拡散させるネットワークの情報基盤に侵入して制圧、内部から停止させたと発表した。 作戦名は「Operation LadyBird」（テントウムシ作戦）。 エモテットを配信していた犯罪グループが「Mealybug（コナカイガラムシ）」と呼ばれていたことから、天敵であるテントウムシの名前がつ
“Flutter”単体で完結できないモバイルアプリ開発 「Go」のエコシステムでiOS・Androidコードの肥大化は防げる
Go Conferenceは半年に1回行われるプログラミング言語Goに関するカンファレンスです。永野氏は、クロスプラットフォームなモバイルアプリ開発でのgomobileの活用方法について、サンプルコードを用いて発表をしました。サンプルコードはこちら。 「Flutter」と「Go」を組み合わせようと思ったきっかけ 永野峻輔氏：はじめまして。永野と言います。永野を英語で言うとエターナルフィールドなので、そんなTwitter名でずっと投稿していたんですが、この場で初めて音で聞くと、やっぱり恥ずかしいなっていう気持ちです。よろしくお願いします。 今回は、趣味で触っているFlutterと仕事で触っているGoを組み合わせてみるとおもしろそうじゃないかというところで、発表します。よろしくお願いします。 最初に自己紹介です。私はネットショップ作成サービス「BASE（ベイス）」を運営するBASE株式会社のグ
ソフトウェアテストはなぜやるのか誰がやるのかについて考えてみる / why who testing
アジャイル開発研修の中で、ソフトウェアテストってなぜやるの？誰がやるの？って話をしたときの資料です。
新「nasne」の価格決定にデータサイエンス活用 従来は「勘、経験、度胸で決定」
ソニー・インタラクティブエンタテインメント（SIE）からノウハウを継承し、バッファローが3月に発売したネットワークレコーダー「nasne」。2万9800円（税込）で販売を始め、すでに3次入荷分までが完売している。この価格は外部の企業とともにデータサイエンスを活用して決めたと、バッファローが自社のWebコンテンツで6月23日に明らかにした。 バッファローはこれまで、製品の価格を「勘、経験、度胸」を基に決めていたが、nasneは価格を決めるに当たっての理論や根拠が社内になく、適正な値が判断できなかった。そこで、過去のデータから価格を算出するため、東京大学発のコンサル企業である東京大学エコノミックコンサルティング（UTEcon）に協力を依頼したという。 まずは2020年12月から21年初頭にかけて、他社製レコーダー製品の過去の販売データや価格データを収集。その後、東大や慶応義塾大学などの経済学者
フロントエンドアプリケーションにおいて状態をどこに置くべきか論 - Runner in the High
後学のために自分の考えていることをまとめてみる。 考えられるパターン これまでの経験から以下4つのパターンがある。 ローカルStateでprop-drillingする ローカルStateかつイベント経由でデータ交換をする グローバルStoreとローカルStateを併用する グローバルStoreのみを使用する 1. ローカルStateでprop-drillingする propとしてコンポーネント間のデータをやりとりする手法。 ほぼすべてのUIコンポーネントを親からデータを受け取りDOMを出力するだけの純粋な関数として表現できるため、全体の設計自体はシンプルになる。手間は多いが魔法は少ない。 コンポーネントの粒度が小さいアプリケーションの場合にはいわゆるバケツリレーと揶揄されるデータの受け渡しが頻発し、これに嫌悪感を持つエンジニアもいる。 2. ローカルStateかつイベント経由でデータ交換を
「悪いやつをAIで予測する」のがなぜいけないか - yhara.jp
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本
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