さきほどWWDCにて新言語 Swiftが発表されました。 The Swift Programming Language (iBooks Store) で言語ガイドが公開されていたのでザッと目を通してみました。 Objecitve-Cと比較してSwiftがイケてそうなところをパッと気になったところだけ書いていってみます。 変数/定数の型推論がある Objective-Cのように明示的に型を書かなくても型を推論してくれます。 推論で問題ないケースも多いと思うのでタイプ数がかなり減らせそうですね。 ( 変数を宣言する際はvar、定数を宣言する際はletで宣言します。 ) // 型推論 var name = "Shinji Ikari" // 変数の型は推論によりString型になる var age = 14 // 変数の型は推論によりInteger型になる let height = 141.5
![[iOS] 新言語SwiftがObjective-Cよりも良いところ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4b8d634cbac8adfd86fecc3f7acea5243850e3da/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCaU9TJTVEJTIwJUU2JTk2JUIwJUU4JUE4JTgwJUU4JUFBJTlFU3dpZnQlRTMlODElOENPYmplY3RpdmUtQyVFMyU4MiU4OCVFMyU4MiU4QSVFMyU4MiU4MiVFOCU4OSVBRiVFMyU4MSU4NCVFMyU4MSVBOCVFMyU4MSU5MyVFMyU4MiU4RCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NzkyNDUxZmMyNzVlMzBjMjllZjU5NGJmOGVkZjI1MDc%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBub3JpMDYyMCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZTUxZjNhNzdhYzBkNzRiM2RhMzEyMGI2ZDIyN2M5ZmY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1ac68e2f2a61cdd138fbddcab9373494)
この記事は Vim Advent Calendar 2012 : ATND 17日目の記事です。 前日は@syootaroさんのでした。 今年、ぼくの周りで「Vimを使ってみようと思う」と人が3人くらい出てきました。 その人達から「おすすめのプラグインや設定ないですか」とか 「Vimってこういうこと出来ないの？」という質問を受けることがありました。 また、私の操作を見て「何それどうやったんですか」という質問もいくつか受けました。 毎回説明するの面倒くさいのでこの経験を生かし、今後も増えることが間違いない新世代Vimmerに向けて 「ぼくがおすすめする基本操作と初期設定とプラグイン」を書いてみたいと思います。 ほとんどただのリンク集となっていますが。 対象は「Vimを触り始めてちょっと経った」程度の人です。 何より大事なこと viじゃなくてVimです。 前提 Vimはインストール済みであると
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。
スクリーンショット これはなに 会社で「PR用の文章を人力でチェックする工数が重くて、めっちゃ残業が発生している。なんとか自動化できないか」との依頼を受け、Word等のファイルをGUIでそのままtextlintできるツールをちゃちゃっと作って社内公開しました。その結果、いい感じに社内で有効利用してもらうことができたので、外部公開に踏み切ることにしました。 github.com インストール＆設定 1. インストーラーでツールをインストールする GitHub上で配布しています。 https://github.com/gecko655/proofreading-tool/releases Mac版で「開発元が未確認のため開けません」が出た方へ https://support.apple.com/ja-jp/guide/mac-help/mh40616/mac を参考に、アプリケーションをセキュ
ソニーネットワークコミュニケーションズのインターネットワークサービス「NURO光」でレンタルされるネットワーク機器について、NURO光側が管理時に使用するアカウントIDとパスワードが特定されました。このアカウントを利用することで、通常はユーザーがアクセスできない機能にアクセスできるほか、root権限によるコマンド実行が可能になります。 GitHub - meh301/HG8045Q: Pwning the Nuro issued Huawei HG8045Q https://github.com/meh301/HG8045Q/ 目次 ◆1：「HG8045Q」の脆弱性の指摘 ◆2：脆弱性を確認してみた ◆3：新たな脆弱性を発見 ◆4：脆弱性の報告とNURO光の対応 ◆1：「HG8045Q」の脆弱性の指摘 研究者のAlex Orsholits氏によって報告された今回の脆弱性は、通信ネットワーク
dev.toと阿部寛のホームページどっちが速いですか？— あれからのぐりだけど (@_guri3) 2017年11月15日 という内容のツイートを見つけたので計測してみる。 ずっとパソコンに向かってて飽きてたので息抜きで。 dev.to というのは、 Qiita の海外版みたなやつです。一番の特徴はナビゲーションの速さ。 対抗するのは、 THE Traditional Web Site というたたずまいで有名？な 阿部寛のホームページ 計測 今回は、Google の PageSpeed Insights を利用していきます。 dev.to まずは、dev.to から 86/100 です！ 阿部 寛 のホームページ 92/100 です！ まとめ 伝統的ウェブサイトの方が早かった！
はじめに 昨今の採用現場においてはソフトウェアエンジニアは売り手市場と言われ数年が経過していますが、2023年現在においても、デジタルトランスフォーメーションの加速により、これまでのIT企業の募集だけではなく、様々な企業がソフトウェアエンジニアを募集している状況にあると思います。 知り合いのリクルーターに話を聞くと、ここ最近米国のBigTech企業や、日本初のベンチャー企業のレイオフが目立ちますが、それはごく一部であり、多くの企業では引き続きソフトウェアエンジニアの需要は最も高く、この先10年以上はこの高い需要は続くだろうと言っていました。 引用元: 【2023年最新】厳選！エンジニア採用に強い15の採用媒体比較～最新市場動向や採用戦略も徹底解説 - type 私自身が就職した10年数年前は望んでソフトウェアエンジニアに就く人は理系出身のプログラミング趣向が強い人ばかりという印象でしたが、
ここ数年プログラミングを学びたい人が増えている。そうした需要に応じて有象無象のプログラミングスクールや不適当な内容の学習サイトも増えている。中には粗悪なスクールやオンラインサロンも沢山ある。しかし未経験者にはどれがいいスクールなのか悪いスクールなのか等の審美眼はない。 この記事では未経験者がそういった情報弱者を食い物にする偽物に騙されないように滑らかに学習を進めていくための道筋について書く。 この記事の対象読者は下記。 教養としてプログラミングを学びたい未経験者 とにかくWebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい未経験者 プログラマとして職を得たい未経験者 以下、まずは全ての対象読者向けの下準備について書き、その後それぞれの対象読者向けに道筋を書く。 目次 準備 教養としてプログラミングを学びたい人の場合 とにかくwebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい人
はじめに AWS上で仮想ネットワークを構築できるAmazon VPCは、多くのAWSサービスが動作する基盤となる、非常に重要かつ多機能なサービスです。 多機能ゆえに公式ドキュメントやネット上の記事も断片的な機能の解説が多く、全体像を把握することが難しいサービスとも言えます。 そこで本記事はVPCの全体像を理解できるよう、各機能のつながりや動作原理を丁寧に解説し、 「VPC界の百科事典」 (あくまで例えですが…笑) となるような記事を目指したいと思います。 【追記】 実践編の記事を追加しました VPCの実画面での構築方法は、以下の別記事にまとめました。「VPCを実際に触ってみたい！」という方は、こちらもご一読いただけると嬉しいです。 VPCとは 「Virtual Private Cloud」の略で、クラウド上に仮想的なネットワークを構築するためのサービスです。 例えば、オンプレ環境でWebア
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2024年2月のトップ50です*1。 順位 タイトル 1位 マンションリフォーム虎の巻 2位 死ぬほど嫌でした｜佐藤秀峰 3位 「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん 4位 管理職必読 順番に読むと理解が深まる「マネジメントの名著」11冊 | 日経BOOKプラス 5位 メルカリで値段の「¥マーク」を小さくしたら購入率が伸びた理由、ペイディがサービス名を「カタカナ表記」にする理由など、プロダクトのマーケ施策まとめ30(2023)｜アプリマーケティング研究所 6位 7年適当に自炊してきて調味料について思ったことを書く 7位 ウクライナ軍に入隊したアジャイルコーチが、さまざまなメソッドを駆使して中隊長としてのリーダーシップを実現した話（
Google スプレッドシートで株価情報とか取得しちゃいましょう。 - 5億円稼いだらニートになるんだ。
初めに Googleスプレッドシート知ってるかな？ オンラインで使えるエクセルみたいなもんなんだけど。 エクセルは知らない人は、ググれ。 さすがにそこまではフォローせんわ。 僕はさぼてん君派です。っていう人いたらなかなかマニアック。 私は株データとか管理するのにGoogleスプレッドシートを使ってるんですけど、なぜかというと、こうやってブログに公開しやすいから。 rilakkuma.hatenadiary.jp ちなみに今こんなん作ってます。 証券コードを入れれば会社名とかデータが出ちゃうって寸法ですわ。 おーこりゃ便利って思う？ 単純に管理とかデータ見つけるならそれ用のアプリ使った方がいいんじゃないかなって私は思います。 Googleスプレッドシートを使う前に 使うにはまずグーグルアカウント登録しないとダメです。 作り方？ いろんなホームページとかで解説されてるからググろうぜ。 ここはや
クラスの命名のアンチパターン - Qiita
昔から「名は体を表す」と言ひます。クラスの名前がクラスの果たす役割と一致してゐるかどうか常に考へ続けませう。 ImageInfo, AccountData, etc. Info って何やねん? Data って何やねん? ImageInfo って Image とはどう違ふねん?? FooInfo や FooData よりも好ましいかもしれない名前の例: FooAttribute, FooProperty, FooMetadata, FooDescription FooConfiguration, FooSetting, FooParameter FooResult, FooStatistics, FooSummary FooBuffer, FooList, FooCollection, ... ProductListItem, TranslationTableEntry, etc. Prod
JavaScriptは大変難しい言語です。Rubyの難易度を2、Cの難易度を5、C++の難易度を8にすると、JavaScriptの難易度は12ぐらいあると思います。このコーディングガイドはそんなJavaScriptの深みに嵌まらないようにするためのJavaScriptの書き方を規定したものです。初級者1のための物ですので、わかってやっている人に好きにやってください。 このコーディングガイドは絶対に従わなければならないものではありません。私は一切強制はしませんし、初級者が従わなければならないという義務もありません。採用するしないはみなさんの自由です。 禁止編 JavaScriptには安易に使用してはいけない機能があります。下記の機能は、それぞれの機能を使っても良い、または、使うべきであるという理由を説明できない限り、使用してはいけません。 ==、!= ==と!=を使用してはいけません。代わり
こんばんは。ritouです。 Digital Identity技術勉強会 #iddance Advent Calendar 2020 1日めの記事です。 qiita.com 初日なのでゆるふわな話をしましょう。 何の話か もうだいぶ前ですね。9月のお話です。こんなTweetを見かけました。 社内Slackにいる「OAuth認証」と書くと訂正してくれるbotが丁寧な解説をするようになっていた 認証(Authentication)と認可(Authorization)は間違えやすいわりにミスると甚大な被害をもたらしがちなので、常日頃から意識を高めていきたいですね pic.twitter.com/oVQxBgZcHS— greenspa (@greenspa) 2020年9月28日 このbotに対する思うところはもう良いです。 今回は、「OAuthの仕様に沿ってID連携を実装するいわゆる"OAut
顧客はいったん継続課金を開始すると、特に大きな問題に遭遇しない限り概ね何ヶ月も継続して利用する傾向があります。最近のチャーンレート(解約率)は2~3%で、驚くほど低いものでした。ターゲット層である開発者はこだわりが強いため、彼らは熱心に他のMarkdownエディタを何年もかけていろいろ試しています。そして僕のアプリを最終的に選択しました。だからそう簡単に他に移ったり辞めないのでしょう。ちょうど彼のように： Your application is a life changer. I’ve tried numerous markdown based applications over the years and I’m so pleased to finally find a keeper! Awesome work! — James Lilliott しかし彼らは常によりよいツールを探し求め
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
2023/07/03 要約ツールに｢ChatGPTを利用する場合｣を追加し、サンプルの生成結果を記載しました。 以前は英語の記事の読み書きが苦手だったのを、このようにして克服した、という話を書きます。 成果を数値で測ってないですが、RSSフィードに登録している英語メディアの数が大幅に増えました。以前は全体の5%程度に対し、今は50%以上が英語メディアになっています。英語に対する心理的ハードルは大きく下がりました。 また、読む力を付けたことで自作のOSSのREADMEもほぼ自力で書けるようになりました。 https://github.com/goodwithtech/dockle/blob/master/README.md では始めます。 全体像 僕の場合、1000文字以上の英文記事を読む場合、STEP1に含まれる内容は必ず行います。 STEP2に含まれるものは、辞書なしで読めないときだけ行
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法 - Qiita
はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ！」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき
再発防止策を書くのは難しい。 良い再発防止策 良い再発防止策について、順位付けするとしたら、 その種類の問題について二度と意識することがなくなる解決策 その種類の問題を開発時に自動的に検知することができる解決策 その種類の問題が発生しても自動的に復旧することができる解決策 その種類の問題が発生しても影響が局所化される、フールプルーフ、フェールセーフになる解決策 と言うのは意識したいと思いつつ、やはり難しい。 再発防止はむずかしい 障害の再発防止策は、 メカニズム ツール ルール チェックリスト の順番に検討せよ。と言われても、急いで書けなんて言われると「次回からは複数人でチェックします。」とか「チェック項目を追加します。」とかいう徹底できなそうな「反省文」になってしまう。 まさにこの有名な猫...。 **「なぜミスを繰り返すのか」「どうすればミスを防げるのか」を真剣に考えていないことがミス
はじめに この記事は スマートスピーカー Advent Calendar 2017 10日目の記事です。 Google Homeを購入してからこの2ヶ月でやってきたことをまとめたいと思います。 が、ほとんどQiitaへ投稿した記事の紹介になってしまいました。 大体見たことあるという方はこちら以降をどうぞ。 なお記事の後半でコスト計算していますが、本記事で紹介した内容は最低6,000円あれば大体実現できます。 ※各所で本日までのGoogle Home半額セール前提。まだ購入されてない方はお急ぎを ※ツクモは25日までセール実施のようです 薬の服用ログ Google Home、IFTTT、Googleスプレッドシートを使って独自音声コマンドでログをとる（ついでにNode.jsやngrokやらも使ってLINEやGoogle Homeに通知する） Google Homeを買って最初に作ったのがこれ
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
「その便利そうなやつ、何使ってるんですか？」的ツール百選 (のうち10個くらい) DIST#4 LT発表資料 - Qiita
「その便利そうなやつ、何使ってるんですか？」的ツール百選 (のうち10個くらい) DIST#4 LT発表資料Mactool DIST.4 「Life is Short」 のLT発表資料です。 紹介するツール一覧 (基本、Macです) デザイナー、ディレクター、エンジニア問わず、誰でも使えるやつ エンジニアむけ いちおう下記、分類してますが、紹介する順番はいい感じのやつ順です。 誰でも使えるやつ Alfred : ランチャー Kiritori : 画像付箋化 ClipMenu : クリップボード拡張 Skypeログ整形ツール Table→マークダウン MacでWindow切り替え(⌘+F1) Fluid (Mac) : Webサイトをアプリ化 Push Bullet : なんでもpush通知 エンジニアむけ CodeRunner (Mac) : なんでもコード走らせる Google Apps
お勧めの記事がありましたらコメントなどで教えて頂けると幸いです。 Guidelines プログラマが知るべき97のこと 技術的負債 不慣れなコードベースで短期間に生産性を高めるための7つの方法 何も知らない人を育てるために(新人教育情報キュレーション) 保守開発に開発者として入って困ることのまとめ(実体験) 技術系の名言まとめ++ 真似をする前にバッドプラクティスかどうかを調べてみよう 読まれない名著「人月の神話」を本気で読み込んでみた（まとめ） 技術的負債とどうやって戦うか 楽しいコーディングのための CUPID - SOLID 原則に対するアンチテーゼ エンジニア基礎(新人研修資料) Coding Style モデルやメソッドに名前を付けるときは英語の品詞に気をつけよう 関数名や変数名に使えそうな動詞・名詞・形容詞のメモ Naming -名前付け- DRY原則をもう一度 -コンカレント
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
フロントエンド開発という言葉があちらこちらから聞こえてくる。 「反対語はバックエンド開発だから、サーバとかCUIじゃない、アプリとかGUIあたりのことを指す広い意味の言葉だよね。」 ・・・とか思ってたらとんでもない。 世の中ではJavaScript界隈を限定している風な使われ方をしている。 私のような C/C++ メインのレトロエンジニアは肩身が狭くなるばかりである。 本文は、近年のWeb技術に追いつこうと調査した結果のメモ書きである。 n番煎じの内容だが、Web業界にいない人間の視点 なので、私と同類のレトロエンジニア等、一部の人には新しい気付きが与えられるかもしれない。 詳しい人の添削・ツッコミは大歓迎。 詳細はリンク先に任せ、私が思う「わかりやすい順序」で、調べたことをざっと紹介していく。 きっかけ 読み飛ばしてもよい。 Reactを使うとなぜjQueryが要らなくなるのか 数年前、
英語コミットコメントに使えるオシャレフレーズ集
英語コミットコメントに使えそうなオシャレフレーズを聞いたので、これを使ってドヤ顔コミットをしたくてやれるチャンスを虎視眈々と狙う毎日です v, x, g, z とかこのへんが入ってる単語だとなんかカッコ良さ増す。 tweak とかデザイナーにはだいぶ便利。 単語 意味
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
結果はどうなったでしょうか。 自分が今使っているGoogle Chromeだとこうなりました。 結果は{a: 10}というオブジェクトです。まあ、これは当然ですね。3 + 5と入力すれば実行されて8が返ってくるのですから、{a: 10}というオブジェクトリテラルを書けば{a: 10}というオブジェクトが作られるのは当然です。 ……。 ここで、一部の人は「おいふざけんなよ」と思っているかもしれません。というのも、この例は環境によっては違う結果になるのです。具体的には、Chrome以外2のブラウザのREPL（FirefoxやEdgeなど）が該当します。あと、ts-nodeのREPLも該当するらしいです。これらの環境では、結果は{a: 10}ではなく次のようになります。 オブジェクトを作ったはずなのに結果が10とか意味不明ですね。そもそも、こんな簡単なプログラムで結果が全然違うとか、JavaSc
Javaの開発と言っても、各種ミドルウェアやフレームワーク、ライブラリ、ツールなどが豊富にあり選択に悩むことは少なくないと思います。 そこで関連技術のインデックスになればと作成しました。 あくまで知っている範囲で記述しているので、コメントしてもらえれば随時追加します！ すべてを書くと膨大な量になるため、現状採用が減ってきているものや、そもそもあまり採用されていないもの、後継があったり、類似のものと比較した場合に明らかに劣っているものは省いています。 ちなみにライブラリには高機能なものも多いので、分類は参考程度にご覧下さい。 サーバ系 Apache HTTP Server 世界中でもっとも多く使われているWebサーバ。 nginx フリーかつオープンソースのWebサーバで、処理性能・高い並行性・メモリ使用量の小ささに焦点を当てて開発されている。 Tomcat Java ServletやJSP
はじめに 開発者として経験を積んで、「人に頼むよりも自分でする方が早いから」 という考えに固執し、「人に頼まず自分でやってしまう」 という壁にぶつかることがあるかもしれません。リーダーに昇格した直後などは、自分で仕事をした経験はあるけれど、人に頼んだ経験がないなどの理由でそのような選択をするかもしれません。 頼んだ相手が自分よりも大きな見積もりを出してしまうことがあります。その場合、自分に多くの作業を割り振ってしまい、「自分だけが忙しくなる状況」 に陥ってしまうこともあります。 そこで今回は、簡単に読めてこういった状況を避けるのに役に立つ本を3冊程紹介したいと思います。 最強のエンジニアになるための話し方の教科書 技術力(200%) x 伝える力(0) = 真のパフォーマンス(0) (出典：最強のエンジニアになるための話し方の教科書) どんなに技術力があってもちゃんと伝えないとダメなんだな
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
こんにちは。KDDIアジャイル開発センターのサービスデザイナー よねみちです。 生成AIを用いたto Bプロダクトのスクラム開発や、お客様のDX・新規事業創出のきっかけとなるデザインスプリント支援などを行っています。 はじめに レビューや会議で誰かが「詰められてる」様子、心にきますよね。自分がやられるのはもってのほかですが、周囲で発生するだけでも心がすり減ります。。 特に、何か問題が発生したときや、参加者間の誤解が解消できないときに「詰め」が生じがちです。 質問する側の、焦りや不安から「なぜ？」「どうして？」「つまり？」と質問マシーンになってしまう気持ちも理解できるのですが。 問い詰めてしまい心理的に不安全な状況に陥ると「ミスを隠そう、自分が責められないようにしよう」と回避する力が働きはじめ、結果として「正確な状況がわからない」「適切なアクションが取れない」といったチームとして重大なリスク
大手Webサービスがクライアント側で発生したJavaScriptのエラーをどう収集しているのか まとめ - Qiita
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エンジニアのための刑事事件対策まとめ - Qiita
こんにちは。モロと申します。 実は数年前警察のお世話になり、数年裁判等をやって、昨年晴れて無罪放免となったのですが、そういえばその後どこにも情報をまとめていなかったことに気が付きました。 正直にいうとまったく気の進まない作業ですし、数年間これにかかりきりだったこともあり「わざわざまとめなくても誰でも知ってることでは……？」みたいな気持ちもあります。 とはいえ冷静に考えると大抵の人は一生関わり合いになることのない知識で、お世話になった界隈に対して何も残さないのも不義理という感じがしたため遅ればせながら筆を執らせていただきます。 はじめに 当記事は、実際に警察のお世話になり、数年間弁護士の方にご指導いただきはしたものの、あくまで法律の専門家でも何でもない一エンジニア（というか多少エンジニアリングをかじったデザイナー）によるもので、第三者による監修等もなされていません。 実体験に基づいて少しでも
意識の低い自動化
意識を低く保ったまま、定型作業を自動化する話です。 ※どうも言葉足らずで誤解させてしまっているようなので補足を書きました。ご覧ください http://qiita.com/greenspa/items/fff535d2ae5da36e36feRead less
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
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