逆引きSQL構文集はやりたいことから,その方法を調べられるSQLの逆引きのリファレンスです. すべての項目にサンプルを用意してありますのでよろしければ参考にしてください. ブラウザの検索機能(Ctrl + F)を使用すると効率的にSQLを調べることができます. 本ホームページは現在精力的に作成中です
So I got fired from GitHub two weeks ago. This is the tweet I wrote afterwards while walking to lunch: The last half-decade meant everything to me. Was a hell of a gig. Thanks, GitHub. — Zach Holman (@holman) February 20, 2015 I left it ambiguous because I wasn’t sure what to think about it all at that point. I mean, something I’d been doing for half a decade was suddenly gone. If people knew what
これは、冒頭の問いから端を発した、各章のつながりが不明瞭なエッセイ、流行りのミームでいうと技術的ポエム、であり、プログラミングをテーマにしていてもプログラミングの記事ではない。(と一番最後まで書き終わった自分が注釈を入れている) 良いコードとは何か 趣味で4年、本腰を入れたは最後の2年なのだが、それから3年間ほど仕事でプログラムを書いてきた。それで、趣味プログラマと業務プログラマの一番の違いは、業務プログラマが要求されるのが「他人にどれだけ意図を伝えることができるか」ということに尽きると思うようになった。 他人にとって良いコードとは、書いた人の意味が読み解けるコードであると思う。どれだけ書いた本人の自意識の中でかっこいい・よいコードを書いたと思っていて、実際にちょっと紐解けばそのポテンシャルがあったとしても、隣に座っている人間に伝わらなかったら意味が無い。正しくコードレビューが行われるなら
本稿は、Mehrdad Fatourechi氏による VentureBeat への寄稿だ。 Mehrdad は、コンテンツ制作に携わる人の成長をサポートするツールを制作するメディア技術企業、BroadbandTV Corp(BBTV)のCTOを務めている。彼はデジタル信号処理、機械学習、パターン認識アルゴリズムに精通しており、パターン認識、機械学習、そして知的アルゴリズムに焦点を当てたジャーナルや学会論文をいくつか執筆している。以前彼は、技術・教育分野に身を置き、研究員やカナダのブリティッシュコロンビア大学の非常勤講師を務めており、IEEE Signal Processingのバンクーバー支部の共同委員長の座にも就いていた。 via Flickr by “A Health Blog“. Licensed under CC BY-SA 2.0. 機械学習は黄金時代に入りつつあり、かつてはSF
Startup Stash Startup Stash is one of the world's largest online directory of tools and resources for startups
本書は、クラウド上でSQLを使ってビッグデータを解析するGoogle BigQueryについて包括的に解説する書籍です。Google BigQueryの使い方から内部動作、そしてBigQueryならではのSQLの活用法、サードパーティのツールとの連携までを詳しく解説します。また、BigQueryを支えるGoogleのインフラストラクチャについても総覧しており、現代最高の超巨大インフラストラクチャの姿を知ることができます。BigQueryの全体像をマスターできる本書は、ビッグデータをSQLで活用したいデータサイエンティスト、ソフトウェア開発者必携の一冊です。 訳者まえがき はじめに I部 BigQueryの基礎知識 1章 Googleにおけるビッグデータの物語 1.1 ビッグデータスタック 1.0 1.2 ビッグデータスタック 2.0(そしてその先にあるもの) 1.3 オープンソースのスタッ
私はかつて自分はアーキテクトだと名乗ったことがあります。これを裏付けるため、今やウソだらけの複雑な話を設計しなくてはならなくなっているので、ある意味これは本当のことですね。冗談はさておき、2015年を目前としてJavaScriptコミュニティのアプリケーションアーキテクチャの状況について目を向けてみるのは有益なことだと思います。合成、関数型の境界、モジュラリティ、不変データ構造、CSPのチャネルと、その他に関連するいくつかのトピックについて書いてみたいと思います。 合成 アーキテクチャのレベルでは、JavaScriptで大規模なアプリケーションを作成する方法に関してここ数年で少なくとも一つの根本的な変更がありました。機械の細かい違いにより生み出される単一指向性の データバインディング、不変データ構造と、仮想DOM (どれも興味深い問題ですね)などを除けば、多くの開発者が一つのキーコンセプト
This document discusses Yarn and its advantages over npm. It notes that Yarn uses yarn.lock files instead of npm-shrinkwrap.json files to lock down dependency versions. Yarn is also described as being faster, able to work offline by caching dependencies, and potentially more secure than npm with features like flat mode and module folders. The document suggests Yarn may handle dependencies and devD
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