リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
Railsアプリを66％スピードアップ ― Railsキャッシュの完全ガイド | POSTD
(訳注：2016/3/2、頂いた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Railsアプリでのキャッシングは、「たまに夕食を一緒にするけれど、本当はもっと頻繁に一緒にいるべき友達」に少し似ています。パフォーマンスをまじめに考えるRailsアプリのほぼ全てで、もっとキャッシングを使えるはずですが、ほとんどのRailsアプリでは、完全にキャッシングを避けています。それでも普通は、Railsで高速なサーバ応答を達成するための唯一の道は、キャッシングの知的な利用なのです。約250msの応答時間を、簡単に50～100msに高速化できます。 定義についての注意 ― この記事は、アプリケーション層のキャッシングのみを対象としています。HTTPキャッシング（これは全く別の難物で、あなたのアプリケーションに実装する必要はありません）は、別の機会で扱いましょう。 するべきキャッシングをしない理由
Railsの基本理念 : Railsの生みの親が掲げる8つの原則 | POSTD
(訳注: 2016/3/2、頂いたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Ruby on Railsは最近、急激に注目を集めていますが、その原因はほとんど、この言語が斬新なテクノロジーとしてもてはやされたことと、タイミングにあります。技術的な優位性は時間の経過とともに失われますから、タイミングがよかっただけでは、一過性のブームに終わり、このムーブメントの隆盛は長続きしません。従って、「Railsがいかにして、適切な技術としての位置を維持し続けるるだけでなく、影響力とコミュニティを拡大し続けてきたのか」をより多くの人に説明していく必要があります。そして、その維持・拡大を可能にした/していく要因は、物議を醸すことさえあるRailsの基本原則にあると考えています。 この基本原則はここ10年ほどの間に進化を続けてきましたが、最も強固な柱となっているルールはやはり、公開当初から制定されてい
技術的負債の返済 – レガシーコードをリファクタリングで救うには | プログラミング | POSTD
レガシーコードをうまく手なずけて、もう一歩成熟させるにはどうすればいいのでしょう？この投稿では、大規模なレガシーウェブアプリケーションと格闘してきた私が学んだことを紹介します。レガシーコードをうまく手なずけて 、もう一歩成熟させるにはどうすればいいのでしょう？この投稿では、大規模なレガシーウェブアプリケーションと格闘してきた私が学んだことを紹介します。 レガシーコードはリファクタリングで救出可能 耳寄りなお知らせがあります！ リスたちは毎年何千本もの木を植えてくれています 。まあ自分たちが隠したドングリのありかを忘れてしまった結果ですけどね。そしてもうひとつ。 あなたのプロジェクトも救出できる のです。 ボスから任されたプロジェクトが どんなに醜い泥まみれのレガシーコードだったとしても 、そこには 必ず 道があります。道は曲がりくねっていて、木陰にはモンスターが待ち構えていることでしょう。
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本当にあるとすれば、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本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
DRYと不当な抽象化によるコストについて | POSTD
本記事は、もう随分と長い間、私がToDoリストに記したままになっていたものです。ですが今日だけは、その考えを実行に移すエネルギーと時間があったようです。私は今、少し前に最初の記事を投稿した時と同じカフェにいます。たまたまなのか、それとも……。店員が私に出した飲み物に何か入れていたに違いありません。 ベストプラクティスにならえ、という古き良きアドバイスがありますよね。そうした情報は常に耳に入ってきます。私たちは、どういうわけかテクニカルな会話の中で DRY とか KISS といった頭字語を第一の原則としてきました。熱心に、まずそうした概念に従っています。たまたま、知識欲があるために、あるいは知識がなかったために、そうした概念から外れたことをする人がいようものなら、確実にその人に嵐のような批判を浴びせます。この原則にとらわれすぎていて、そこに背を向けることを拒んでいるのです。 念のためですが、
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