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人間らしくコードレビューするには(パート1) | Yakst
自動化することによりあなたはレビュアーとしてより価値のある貢献ができるようになります。importsの順序やソースコードのファイル名の命名規約などの問題を無視できるならば、機能上の誤りや可読性の問題といった、より関心のある問題にフォーカスすることができます。 オーサーもまた自動化の恩恵を受けます。ケアレスミスを見つけるのに1時間浪費することなく、即座に見つけられます。即座にフィードバックを受けられることで、関係のあることがオーサーの頭に残り、これにより学習が容易となり、修正コストが低くなります。それに加え、彼らが初歩的な誤りについて指摘を受ける必要がある場合、あなたから指摘を受けるよりコンピューターから指摘を受けたほうが彼らの自尊心の観点からはるかに気分がよいわけです。 これらの自動チェックはコードレビューのワークフローの中に入れましょう(例えば、Gitのコミット前のフックやGithubの
Gunosy広告配信を支えるGo ~キャッシュ編~ - Gunosy Tech Blog
広告技術部の今川です。 わたしは主にGoを使って広告配信APIの改修を担当しています。 今回はAPIの高速化のためにキャッシュを使った話をご紹介します。 データベースへのアクセス頻度を減らすための努力 広告技術部では、広告配信APIのCTRの予測で利用する特徴ベクトルをAmazon Auroraに保存しています。 しかし、単純にデータ取得時に毎回Auroraに問い合わせていては処理速度が遅くなってしまうので、以下の二種類の方法で高速化を図っています。 1. キャッシュする 予測ロジックで利用するデータの中でも、ユーザーに関するベクトルはユーザーIDをキーにユーザー数だけのデータが存在する反面、すべてのユーザーが同じ時間帯にアクセスするとは限らず、一度訪問したユーザーが続けて何回もアクセスする場合が多いという特徴があります。 このため、利用したいデータがキャッシュに無ければAuroraに問い
マイナンバーのチェックデジットがかなり恥ずかしい件について - CSS2017キャンドルスターセッション
6. 具体例 綾鷹500ｍｌのJANコード ↓ 82 mod 10 = 2 × × Code 4 9 0 2 1 0 2 1 0 7 6 4 8 重み 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 乗算 4 27 0 6 1 0 2 3 0 21 6 12 合計 82 × × × × × × × × × × × × ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 8. Verhoeffによる調査（郵便番号） 誤り 桁数 誤りの種 類 誤り数 頻度 1 単純誤り 9,574 79.05% 2 入替 1,237 10.21% 双子 (aa→bb) 67 0.55% 似た音 (1a→a0) 59 0.49% その他の 2桁 232 1.92% 飛び越し 入替 99 0.82% 飛び越し 双子 35 0.29% 他の飛び 越し誤り 43 0.36% その他 98 0.81% 3 169 1.40
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