アプリケーションなどOSより上に作られる高水準のプログラムではハードウェアの速度と容量を考慮しない数学的キャッシュアルゴリズムが使われ主にこれを本稿の対象とする。キー探索用マップと明示的キャッシュサイズ(対となる値が保持されているキーのサイズ)は計算量に含まれない。 LRU 最も単純かつ高性能な基礎的キャッシュアルゴリズム。そのため性能比較のベースラインとして常に使用される。逆に言えば実用最低水準の性能である。スキャン耐性皆無でスキャン一発でキャッシュとヒット率がリセットされゼロからやり直しになるため非常に脆く不確実な性能となりベンチマークにおける性能が表面上さほど悪くなく見えても実際の性能はこのような外乱により大きく低下しやすい。このためLRUより高度な主要アルゴリズムはすべて大なり小なりスキャン耐性を備えている。ちなみにプログラミング言語最大のパッケージマネージャであるJavaScri
ChatGPTを文字通りWebフレームワークにしてみました。 何を言っているかわからないと思うので、次のコードを見てください。 import { initChatGptGenerator } from "gpt-as-api"; import { Hono } from "hono"; import { cache } from "hono/cache"; const gpt = initChatGptGenerator( "これからTODOアプリとしてふるまってください。\n今からリクエストを行うので、そのアプリレスポンスを次の指示に従って返却してください。\n\n{{Domain}}" ); const app = new Hono(); app.get("/", gpt("TODOの管理ができるページをHTMLで適切に返してください。", "html")); app.all("/ap
フロントエンドのパフォーマンス計測は得意なのだが、サーバーサイド node.js のメトリクスの取り方はあまり知らなくて、いつも勘でやりがちだった。最近は業務でこの周辺で困ることが増えたので、勉強しなおした。 また、最近使ってみたかった cloudflare workers の制限で、メモリ 128MB、CPU 時間 50ms という制約があり、このためにも Node.js の CPU のメトリクスを計測できるようになっておく必要があった。 という目的を踏まえて、今回は OS やデータベースの最適化は扱わず、ネットワークとアプリケーション層だけに絞って学習した。あと仕事の Docker イメージのサイズにも悩んでたので、ここも。 (あと ISUCON 参加者が楽しそうだったのもある。 ISUCON のチューニング対象にフロントエンドは含まれないので…) 計測対象 今回実験したリポジトリはこ
3-shake にはSreake共有会 という毎週、火曜日と木曜日に担当者が現場で得た知見などを発表する社内勉強会が開催されています。こちらのブログはそれらを変更修正しております。 syu-m-5151.hatenablog.com 元々しようとしていたの話 Go 1.18 の最新情報←Generics の深い話とかはもう既出すぎて気になる人は読んでる Go でのTDD(が実は20周年なので)←書いてる途中で自分が言うべきことなんてないことに気付く 今後、案件で増えるであろう gRPC についてインフラエンジニアが知っておいても良いと思ったという話 ← 今ここ TL;DR protobuf (Protocol Buffers) はデータフォーマットで、JSONの役割を置き換えるものです。一方 gRPC は通信プロトコルで、HTTPの役割を置き換えるものです。 gRPC をライブラリやツール
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 去年の記事「プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル」に続き、今年も本日 12/25 リリース予定の Ruby 2.7 の NEWS ファイルの解説をしてみようと思います。NEWS ファイルとは何か、というのは去年の記事を見て下さい。 実は最近、NEWS ファイルを読みやすくしよう、と例を入れたりしていて、以前のものに比べて読みやすくはなっています（英語だけど）。記事中のコードも、NEWS ファイルから引用しているものがあります。本記事では、変更の解説に加え、執筆者らが開発に携わっているということを活かして、「なぜ変更
概要 iOS と macOS ネイティブなアプリを作った ので、技術的な話を書きます。 詳細 拠所無い事情からコンピュータサイエンスというか基本的なアルゴリズムの実装の勉強を leetcode でやっていた時期が 2023 年の 9 月頃にありまして、「折角勉強したんだし何か作るか」という気持ちでアプリを作りまして…。 リリースまでなんとか持っていった訳なんですが、実装だけならいいものの、ゲームデザインとか、 Web サイト作成とか、アイコン含むいわゆるデザイン的なものとか、そういうのも本当に 1 人で全部やってたからなんやかんや 3 ヶ月かかってしまって、まぁ大変だったんですがそこそこ満足な出来栄えになったので是非ダウンロードして触ってみてください。 数独はニコリの登録商標となっているためアプリの名称はナンプレとしていますが、この記事はアルゴリズムの技術的な解説やゲームデザインの話といっ
Rails appをRubyコードの改善だけで50%以上高速にした話 - Money Forward Developers Blog
この記事は Money Forward Engineering 2 Advent Calendar 2022 18日目の投稿です。 こんにちは。マネーフォワード関西開発拠点でマネーフォワード クラウド会計Plus (以下会計Plus)のエンジニアをしているぽっけです。 この記事では、私が行った高速化について紹介します。 私は最近Railsアプリケーションの高速化を行っており、ある画面のレスポンスタイムを50%以上削減しました。そしてこの改善はRubyレベルの変更のみで達成しました。 この記事での「Rubyレベルの変更のみ」は、MySQLやRedis、Web APIなどへのアクセスには全く手を入れず、Rubyのプロセスが消費する時間のみを変更した、ということを意図しています。 MySQLなどへのアクセスは通常ボトルネックになりがちな箇所です。今回そこに手を入れずに高速化を達成できたのは、1つ
何ヶ月か前にTwitterのタイムラインに流れてきたのですが、それっきり話題を聞かないので検証してみることにしました。 ちなみに、個人的に普段使って慣れているのは、癖が少なくて扱いやすい scikit-image です。 (OpenCVはBGRがデフォルトなので基本的に避けたいですし、PILは癖が強めなのであまり好きではないです) 高速の画像処理ライブラリを使うモチベは、もちろん Kaggle です。 特に画像の読み込みが速いと、時間短縮に直結するので個人的に嬉しいです。 Lyconとは C++で書かれたPython用の軽量画像処理ライブラリらしいです。 PyPI にあるので pip install ですぐに使えます。(一応依存関係も気にしなきゃいけないかも) github.com 性能の割にスターが控えめな気がする。 試しに使ってみる 多少の実戦を仮定して、Kaggle の Notebo
それ、非再帰で書けます - Qiita
この記事は再帰自体を全否定する趣旨ではありません。 両方の良さを理解した上で非再帰で書きたいと思ったときの参考にしていただければと思います。 まだ再帰関数書いてるの？ 再帰関数はプログラミング言語の有用な機能で、深さ優先探索をベースとする様々なアルゴリズムの実装として有用です。 その一方で、関数呼び出しはオーバーヘッドが大きく、定数倍が弱くなります。また、JavaやPythonなどのスタック領域の制限が厳し目の言語では深すぎる再帰のせいでRuntime Errorが発生する場合があります。 C++などのコンパイル言語ではインライン展開によって関数呼び出しのオーバーヘッド解消されることもありますが、再帰関数は中でもインライン展開の難易度が高く、深い再帰ではそのまま実行せざるを得ない状況になります。 ところが、再帰関数は生のスタックを自分で用意するなどして非再帰に書き直すことができます。（「停
Linuxのfree コマンドの見方とオプション ~availableやbuff/cacheの定義~
メモリの状態確認コマンド freefree コマンドはメモリの利用状態を確認することができます。 例えば以下のように表示されます。(数値の単位は KiB= 1024 Bytes) [root@localhost ~]# free total used free shared buff/cache available Mem: 3868920 197528 3402296 8680 269096 3444844 Swap: 839676 0 839676ヘッダ (total, used, free, shared, buff/cache, available) のそれぞれの関係は下図の通りです。 このコマンドで、メモリの空き状況を確認したいのであれば、free を見るよりも available を見ましょう。 というのも、Linux の特性として「空きメモリを無駄にしない」という設計思想の元
さようならElasticsearch、よろしくElastic Cloud - Nota TechConf
by yuiseki yuiseki.icon 2022/5/19 20:25 - 20:40 （明らかに15分で収まる内容の資料ではないですが、資料はモリモリで発表はスカスカでもScrapboxで盛り上がれるか、という仮説の検証を兼ねています） yuisekiですyuiseki.icon Gyazoのプロジェクトマネージャー兼ソフトウェアエンジニアです 本日お集まりいただいたみなさん、ありがとうございます 本日お集まりいただいたみなさん ノバウサギ…？nyanco.icon ユニコーンガンダム…？issac.icon タイマーちゃん！takker.icon 12年間運用を続けているB2C SaaSの検索インフラの実態（14分まで、1分間） Gyazoは2021年、「画像の瞬間発見」をテーマに、検索に力を入れていた Nota Tech Conf 2021 Springでのyuiseki.i
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ SQLiteの開発チームは、複数クライアントからの同時書き込みを可能にするBEGIN CONCURRENT文を実装していることを明らかにしました。 これまでSQLiteでは書き込みの同時実行はできず、つねに1つのクライアントだけが書き込み可能でした。 同時書き込み処理は、データベースのジャーナルモードが「wal」（Write-Ahead-log）もしくはwalを改良した「wal2」で、BEGIN CONCURRENT文を実行した場合に可能となります。 どのように同時書き込み処理が行われるのかについては、上記のWebページの説明を引用しましょう。 ロックが延期されることで同時書き込みが可能に まず、書き込み時のロックがCOMMITまで延期されることで同時書き込みが実現されると説明されて
AtCoderで水色になりました。いわゆる色変記事です。 本記事では以下の4点について書きます。 競プロをしていて良かったこと・できるようになったこと 勉強したこと・改善案 レート推移や目標ラインの話 環境やマクロの紹介 最初に自己紹介すると、自分は情報系出身のSEで、現在は2年目です。 今年の頭に競プロをはじめ、先日水色になりました。 「プログラミング未経験から～」「50歳を超えて～」みたいな少数派ではないですし、「たったN回で達成！」「M年の苦闘の末に」みたいなドラマもありません。 普通に勉強しているエンジニアが競プロを半年間そこそこ頑張ったみたいな記事です。 バッググラウンドや参加回数については③で詳しく書きます。 なお、競技プログラミングについてザックリ知っている前提で書きます。 「競プロってなに？」「水色ってどのあたりなの？」という場合は が良くまとまっています。 ① 競プロをし
このところ画像生成AI界隈で話題になっているのが、「Latent Consistency Models（レイテント・コンシステンシー・モデル」（以下「LCM」）。10月6日に中国精華大学のシミアン・ルオさんが中心となって発表された論文で、日本語にすると「拡散的一貫性モデル」。新しいタイプの効率性の高い生成モデルを使い、Stable Diffusion＝安定拡散モデルより高速に画像を生成。結果としてビデオメモリーの少ないローレベルのPCでも画像生成AIを動かせるようにしようというものです。 0.5秒で4枚出力。Stable Diffusionの5倍 Stable Diffusionの拡散モデルは、ランダムなノイズ情報から、学習済みの特徴点データを利用することで、段々と画像を生み出していくサンプリングプロセスを繰り返します。それによって画像を生成する仕組みです。通常、1枚の画像を生み出すのに必
競技プログラミングを終わらせる人々への指摘、頑張っている人々へのアドバイス - じじいのプログラミング
はじめに 競技プログラミングに関連する、以下の記事が話題にあがりました。 nuc氏1つ目の記事 nuc.hatenadiary.org chokudai氏の記事 chokudai.hatenablog.com nuc氏2つ目の記事 nuc.hatenadiary.org nuc氏は、元Googleのエンジニアで面接も担当されていました。現在は某医大の特別特命准教授の方で、2007年頃に東大で競技プログラミングをされていた方のようです（氏名も役職も上記の記事のリンク先で公表されています）。nuc氏の記事は、競技プログラミングに対して「我々の目的の一つは、我々が始めてしまった競技プログラミングを我々が終わらせることです。」といった強い主張が多く、これらの記事の反応をみたのですが、 競技プログラミングをしている方々が、nuc氏の主張で不安になり、特に若い世代で、競技プログラミングをやめようとして
【AWS】大規模なバッチ処理を支える技術選定
ここから、表で挙げた内容をそれぞれ解説していきます。 構築難度に関しては、関数を実装するだけで済むLambdaが最も簡単で、バッチ専用に特化されたサービスであるBatchに関しては比較的バッチ構築はしやすい印象ですが、ECSに関してはバッチに特化していないため、バッチ処理を行うようにカスタマイズする必要があります。 タイムアウト制約に関して留意すべきは、Lambdaの実行時間は15分までなので、それ以上を超える処理時間のバッチは実装できないことです。 起動•実行上のオーバーヘッドに関しては、Lambdaにはコールドスタートがあるため起動時にオーバーヘッドを考える必要があり、Batchではジョブをキューに送信して、最適化のために、ある程度のジョブがキューイングしてから実行しようするので、即時性を求める処理には不向きです。 既存バッチを移行したいケースがあると思いますが、Lambdaで動かせる
数日前に𝕏上で「日本のDevRelって何なんだ？」という議論が巻き起こり、エンジニアや今DevRelを名乗っている人たち周辺で大きな話題となりました。わたしもかつてDevRelという名前のチームで働き、その活動に意義があると思っているので話題を整理してみたいと思います。今や様々な役割を内包する名称としてIT・WEB業界で一定の認知度を得ているDevRelとは何をする人なんでしょうか。 ここに書いたものはあくまでも個人的な視点と意見ですが、関連する皆さんは一緒に考えてみてもらえると嬉しいです。𝕏でもブログでもPodcastでもYouTubeでもなんでもいいので、是非ご意見ご感想をお寄せください。 この記事を人力で三行でまとめると アメリカ式のDevRelが日本で改変されて使われるようになったよ なんでこうなっちゃったか考えてみるよ 本来的なものだけを残して、ほかは名前を変えるのもいいんじ
この記事は前作 開発生産性の可視化サービスから何を見いだして何ができるのか、あるいはすべきで無いこと に続き、開発生産性へのスタンスを整理したい2作目です。 効果・成果よりも効率を優先することは生産性か？ 開発生産性と言いながら単なるアクティビティの量や時間を見て効率改善を志してしまういくつかの状況、一部の風潮に対して疑問を呈したい。 例えば、PRやイシューの起票数などアウトプット量の高低に一喜一憂する 例えば、変更のリードタイムやデプロイ頻度の増進を過度に重視する 例えば、サイクルタイムの各時間を人間の努力のみで短縮しようとする それにも関わらず、開発がもたらしたユーザーへの効果やビジネス上の成果に無関心というのは順序おかしいよね、という話。 などと考えていたら開発生産性カンファレンス2024 - 登壇資料まとめ｜610を見る限り、近しい主旨の論説を散見するに至り、もしかしたら世間の議論
話題の AlloyDB は本当に凄いデータベースなのでプレビューを使い倒した #devio2022 | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 この度クラスメソッド株式会社で開催している技術イベント DevelopersIO 2022 のアーカイブ動画セッションに登壇しましたので、ブログで解説を行いたいと思います。なお本内容は2022年6月時点の内容となっていますので、現在の状況とは異なっている場合がございますのでご了承ください。 AlloyDB for PostgreSQL は2022年7月27日現在において、プレビューのステータスです。このプロダクトまたは機能は、Google Cloud Platform の利用規約の一般提供前のサービス規約の対象となります。一般提供前のプロダクトと機能では、サポートが制限されることがあります。また、一般提供前のプロダクトや機能に変更が加えられると、他の一般提供前バージョンと互換性がない場合があります。詳細については、リリースステージの説明
GitHub における大規模なモノリポのパフォーマンスの向上
GitHub は、毎日 5600 万人以上の開発者にサービスを提供し、2 億以上のリポジトリをホストしています。これらのリポジトリのごく一部を除いて、世界中の顧客に驚くべきパフォーマンスでサービスを提供しています。 GitHub のような大規模なシステムでは、コードとアーキテクチャのずれというのは限界に達したときに初めて見つかるものです。例えば、何千人もの開発者が毎日同じリポジトリを更新するといったケースです。GitHub は、大規模なモノリポを使用する一部の顧客から、プッシュ操作が失敗するといったパフォーマンスの問題が発生しているというフィードバックを受けました。 そして、それは GitHub においても発生していました。 github/github は GitHub のモノリポですが、私達自身も時々プッシュに失敗することがありました。 調査を開始するにあたり、私たちは社内のチームや顧客
LAPRASのソフトウェアエンジニア向けスキルチェック課題を公開しました - LAPRAS Tech Blog
こんにちは、LAPRAS CTOの @rocky_manobi です。 タイトルの通り、LAPRASのソフトウェアエンジニア職の選考課題を公開しましたので、その詳細や心についてこの場を借りて紹介します。 公開した選考課題はコチラ GitHub - lapras-inc/exam-swe-template: SWE Backend, Frontend ポジション選考課題のテンプレートリポジトリ SWE Backend, Frontend ポジション選考課題のテンプレートリポジトリ. Contribute to lapras-inc/exam-swe-template development by creating an account on GitHub. github.com どうして公開したのか主に以下を目的としています。 応募の心理的なハードルを下げる会社を評価するための材料を提供する
ハードウェア量産において避けられないEMC試験に落ちないための心がけ | Cerevo TechBlog
はじめに こんにちは。電気エンジニアの早川です。最近記事を連投していますが、記事を書くのがなんだか楽しくなってきております。 ラジオの近くで電子機器の電源を入れるとラジオの音声にノイズが入るといった経験がないでしょうか。現代の電子機器は複雑化・高速化しており、多少なりとも電波を出して他の機器に影響を与えたりします。また、逆に他の機器や無線などの電波を受けて誤動作することがあります。 こういったことができるだけ起こらないように設計しましょうというのがEMC( Electromagnetic Compatibility )という概念で、電磁両立性と訳されます。こうした「電子機器に影響しないような設計」および「他の電子機器に影響されないような設計」 に問題がないかどうかを確認するのをEMC試験といいます。 今回は、EMC試験に落ちないための心がけと簡易評価について書いていきたいと思います。 EM
訳文；「そこにはなんの報酬もありません。このゲームが何を為していてどう機能しているのか、ただただ見ていたかったのです」ジェンキンズ、カーソン、ホッキング、『Outer Wilds』へつづく２，３の論考 - すやすや眠るみたくすらすら書けたら
翻訳の秋が今年もきました。また去年みたく面白い記事をいくつか見つけて勝手に紹介したいところです！ 去年アップした『訳文；「"好奇心駆動型の冒険"とでも言うべき特殊なタイプの冒険に報酬を与えるゲームをつくりたい、それが『Outer Wilds』の主目的です」Ａ・ビーチャム氏の論文より』で翻訳紹介した論考のなかで、参照文献として挙げられていた文献のうち２つ、ヘンリー・ジェンキンズ著『GAME DESIGN AS NARRATIVE ARCHITECTURE（物語による建築物としてのゲームデザイン）』とボニー・ルバーク取材『Clint Hocking Speaks Out On The Virtues Of Exploration(クリント・ホッキングが語る冒険の美徳)』。別記事１つ、ドン・カーソン著『Environmental Storytelling: Creating Immersive
メリークリスマス 本記事はPostgreSQL Advent Calendar 2021の25日目です。今年も面白い記事がたくさん揃いましたね！！！ さて、みなさん今年のPostgreSQLライフはどんな感じでしたでしょうか？ 私はというと、なんだかチューニングばっかりやってました。1案件でいろいろお手伝いすることはまあまああったのですが、複数から次々チューニングの相談をもらって、歴代継承者の個性を発現したデクくんのごとく駆け回ったのが今年のハイライトです。 （この綱渡り感、、、伝われ！！！） 俺たちは雰囲気でチューニングしている 今回上手くいったけど、あの時たまたまひらめいた1案をぶつけてみたら効果でたのであって、次善の策なんてなかったけど？？って毎回思ってるから、雰囲気でやっていると思う、マジで。コミュニティのノリだと笑いが起きていいんですけど、少しでも勝率を上げるために、若手の前でド
BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川（@tvtg_24）です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu
M1チップ搭載の新型MacはDTMに使えるのか？ DAW、プラグイン、オーディオインターフェイスなど動作状況をチェックしてみた｜DTMステーション
11月11日にAppleがM1チップ搭載のMacを3機種発表して以来、ネット上ではまさにお祭り騒ぎになっています。Macとして、とても安い価格でありながらも、ベンチマーク結果などでは既存のIntelチップのMacと比較して非常に好成績という記事なども数多く上がっているだけに気になるところです。私も価格が発表された日にチェックしてみたところ、Mac miniのミニマムのシステムが72,800円と手ごろな価格だったので、DTM検証用ということで、少しだけアップグレードさせた上で予約注文してみました。 そう気になるのは、これで各種DAWが動作するのか、これまでのオーディオインターフェイスやMIDIキーボードなどは利用できるのか、各種プラグインは使えるのか、そして使えるとしたら、これまでと比較して高速に動いてくれるのか……といったことです。あまり細かく検証できているわけではないのですが、手元にある
今年も GitHub のトレンドで 2021 年の JavaScript/TypeScript を振り返ります。去年の記事はこちらです。 — GitHub のトレンドで振り返る 2020 年の JavaScript | WEB EGG 集計方法 GitHub トレンドは過去の履歴を公式に提供していないため、非公式に集計されたデータを利用しています。 データソースはlarsbijl/trending_archiveを使用 去年はxiaobaiha/github-trending-historyを利用したが今年のデータは無かったので変更 日ごとにまとめた markdown になっており、remark で AST→ データ化しました 集計期間は 2021/01/01 から 2021/12/15 まで 対象言語はJavaScriptとTypeScriptのみ 集計後のデータはこちらのスプレッドシー
日本のSREの火付け役ともなったエンジニアが貫く信念 ─ すべてはログの向こうにいるエンドユーザのために - Findy Engineer Lab
こんにちは、はじめまして。さくらインターネット株式会社の長野雅広（@kazeburo）です。Webの業界に入ったのは学生だった2000年頃で、キャリアは20年以上になります。おそらくこの業界でも長い方ではないでしょうか。20年の間にmixiやlivedoor、メルカリといった企業で働く機会を得て、どの職場でもサービスの裏側にあるインフラや、Webアプリケーションの運用を支える仕事、今ではSREと呼ばれるような業務に携わってきました。 そして今年の1月から、さくらインターネットにてクラウドを中心にサービスの開発を行っています。つまり、インフラやクラウドを利用して一般のお客様向けにサービスを作るという仕事から、クラウドを作ることを仕事にする、という選択をしました。 この記事では、どのような経験からSREとして働くようになったのか、また現職に至る選択をした経緯について語りたいと思います。加えて、
Next.jsアプリケーションの開発時においてコンパイルが長時間に及ぶ問題が起きていたので、その原因を特定した手法と採用した解決策について記載します。 今回は結果的にコンパイル時間を100倍以上高速化することができました。 前提 今回の対応は以下のバージョンで行いました。 React@18.2.0 next@12.2.4 tailwindcss@3.2.4 postcss@8.4.14 Next.js の開発中に、コンパイル時間が長くなっていることに気づく 最近、Next.jsアプリケーションのローカル開発時に待ち時間が長くて生産性が低いのでなんとかしたい、という相談を受け、調査を開始しました。 まず、おもむろにyarn devでプロセスを立ち上げてみたところ、以下のようなコンパイル時間を示すログが表示されました。 yarn dev yarn run v1.22.19 $ next dev
Chrome の JavaScript はとても高速なことでも有名ですが、その実行エンジンは V8 と呼ばれます。V8 自体は独立したモジュールであり、Node.js 等にも使われております。 V8 が JavaScript を高速に実行する技術の一つが JIT (Just In Time) コンパイルです（一般的に JIT と呼ばれます）。これは、そのまま実行すると遅い JavaScript を実行中にリアルタイムに直接マシンコードに変換し（これが Just In Time と呼ばれる所以です）、途中からそのコードに入れ替えて実行することで高速化を達成しています。特に何度も実行される関数で効力を発揮します。 JIT という名前は聞いたことがあろうとも、実際に JIT がどのようなコードを実行しているのかを確認する機会は滅多にないでしょう。この記事では、実際に V8 の JIT の出力を確
マンガワンのサーバー 実は過去にプレスリリースの下の方にしれっとスペックを書いたことがあります。 ベアメタルなサーバー大好きクラスタとかの人が話題にしてくれないかなーと思っていたのですが、 私が観測可能な反響は無でした。 もうこの記事の需要の無さが推測されるようではありますが、意図を解説しましょう。 Xeon Gold 6244というCPUはコア数が少なく、クロックが高く、 最近Apple M1で話題のシングルスレッドの能力が高いモデルです。 マンガワンのサーバーではCPUを4つ搭載することで、コア数の少なさをゴリ押しで解決しており、 会社のフラッグシッププロダクトらしい予算の潤沢さが伺いしれます。 また、マンガアプリなのでSSDは搭載量が多いのですが、Optaneの1.5TBを2本搭載しており、 1本を/tmpやアクセスログ、DBのトランザクション一時ファイルの置き場所に、 もう1本をマ
高い反発力があり、マラソンや駅伝の高速化で好記録が出る一因となっているいわゆる「厚底シューズ」について、股関節を故障するケースが見られることが大学の研究室の調査で明らかになりました。こうした実態を受けて大学の陸上部などでは、トレーニングの見直しを進める動きが出ています。 「厚底シューズ」登場から4年余り 「厚底シューズ」はカーボンファイバー製のプレートが埋め込まれるなど反発力の高さが特徴のシューズです。 2017年にナイキが市販して以降、国内のメーカーも含めて開発競争が激化していて、国内外の多くのトップ選手が使用し相次いで好記録をマークしてきました。 この「厚底シューズ」について、早稲田大学スポーツ科学学術院の鳥居俊教授の研究室が、去年5月から10月にかけて高校から実業団までの全国レベルの長距離選手にアンケート調査をしました。 その結果、厚底シューズを使った経験のある男子選手408人のうち
HTTP/3とQUICはなぜ必要になり、どのように標準化されてきたのか？ 現代のプロトコル設計とインターネットの課題｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧HTTP/3とQUICはなぜ必要になり、どのように標準化されてきたのか？ 現代のプロトコル設計とインターネットの課題 HTTP/3とQUICはなぜ必要になり、どのように標準化されてきたのか？ 現代のプロトコル設計とインターネットの課題 IETFで標準化が進められているWebの新しい通信プロトコルQUICとHTTP/3について、現在のインターネットが抱える課題やプロトコル設計での議論を中心に、ASnoKaze blogの後藤ゆき（@flano_yuki）さんに執筆いただきました。 2021年、Webに新しい通信プロトコルが登場しました。RFC 9000として標準化されたQUICと、その上で動作するHTTP/3です。HTTP/3はまだドラフト版ですが出版準備段階となっており、すでに実際のWeb通信でも広く使われています この2つのプロトコルは、現在のWebやイン
量子コンピュータの性能を決めるものCredit:ナゾロジー量子コンピュータは上の図のように「0」と「1」の状態を重ね合わせる量子ビットによって構成されています。 既存のコンピュータのビットは「0」か「1」のどちらかの情報しか持たないので、2ビットの計算結果を表すには上図のように4通りの計算をしなければなりません。 しかし量子コンピュータの2量子ビットの場合は、「量子もつれ」により「0」と「1」の状態が同時に存在しているので1通りの計算で終わります。 従来では4通りの計算をしなければならないのに、1回の計算ですべての結果を表現する不思議な性質を量子コンピュータは持つのです。 まるでSF世界のような話ですが、量子コンピュータは、組み合わせの数だけ複数の世界で同時並行的計算を行っている、と考える科学者までいるとのこと。 平行世界で行われた計算は、終わった瞬間に現実世界で1つに収束します。 しかし
ニッチな話題ですが、業務におけるCI/CDの現場では避けることのできない大規模リポジトリと戦うためのgit cloneのテクニックを紹介します。 この記事はDeNA Advent Calendar 2020の10日目の記事です。 CI/CDマニアの@Kesin11です。SWETではCI/CDチームの一員として、CI/CDの啓蒙活動やJenkinsを必要とするチームのサポートなどの業務を行っています。 はじめに おそらくどこの会社でも1つぐらいは巨大なリポジトリが存在しているかと思いますが、歴史あるリポジトリはgit cloneするだけで数分を要し、checkout後のリポジトリサイズがGB単位になることも珍しくないでしょう。業務で古くから存在するプロジェクトのリポジトリを触ったことがある方はきっと経験があるかと思います。 git cloneを実行するのは最初のセットアップ時だけなのであまり
業務システム SPA のフロントエンド技術選定（2023年版） - KAKEHASHI Tech Blog
本エントリはカケハシ Part 2 Advent Calendar 2023の13日目の記事です。 （Part 1もおもしろい記事がいっぱいあるので、ぜひご覧ください。） はじめに こんにちは。カケハシでソフトウェアエンジニアをしている平松です。 今年、新規プロダクト立ち上げの機会があり、その際に行ったフロントエンドの技術選定について紹介したいと思います。 フロントエンドの領域は選択肢が豊富で、変化のスピードも速いため、プロダクトの要件に適した技術を選ぶことはひとつの挑戦です。 実際、フロントエンド技術選定のヒント 【令和五年度版】のアドベントカレンダー記事を読んで、その難しさを改めて感じました。 今回の新規プロダクトは、ユーザがログインして利用するtoBの業務システムです。 私はカケハシでは2度目の新規プロダクト立ち上げですが、前回の経験を活かしつつ、新しいアプローチにも挑戦しています。
「Magento」を使って1,400万商品を取り扱えるように越境ECサイトをパワーアップした話 - MonotaRO Tech Blog
モノタロウで海外向けのECサイト開発を担当している山田です。Tech Blogでは、これまでに国内サイトの開発・運用を効率化する様々な取り組みを紹介してきましたが、今回はモノタロウの海外事業に関する取り組みについて、特に、Magentoを活用したモノタロウの越境ECサイト開発と運用にスポットを当てて紹介します。 MonotaROの海外事業 MonotaROの東南アジア向け越境ECビジネスについて Magentoとは Magentoで越境ECサイトをリプレイスした背景 Magentoによるサイト開発・運用の効率化事例 エクステンション導入による開発の高速化 ベスト・プラクティスに沿った開発手法の提供 カスタマイズに対して堅牢性の高いアーキテクチャを提供 効率的に開発が行えるコーディング手法の提供 品質保証のための枠組みをデフォルトで提供 公式ドキュメントの活用によるMagentoの効率的な学
N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
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キャッシュアルゴリズムの比較 - falsandtruのメモ帳
ChatGPTをWebフレームワークにしたら、未来が見えた
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