良いコードとは何か - エンジニア新卒研修 スライド公開｜CyberZ Developer
CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して
顧客のBurning needsを解決する | chikathreesix
こんにちは、@chikathreesixです。エンジニア起業家としてAutifyというAIを用いたソフトウェアテストの自動化製品を開発するスタートアップのCEOをやっています。 この記事では、BtoBスタートアップがProduct Market Fitするために必須である「顧客のBurning needsを解決する」ことについて、アメリカのアクセラレーターAlchemist Acceleratorにて学んだ経験を元に書きました。 僕らがどのように顧客のBurning needsを見つけ、Autifyという製品にたどり着いたのか、その過程と失敗について共有することで、エンジニア起業家やBtoB SaaS起業家の方々の参考となれば幸いです。 ※BtoCには当てはまらないケースもあるかもしれませんが、僕はBtoCの事は全くわからないのでご容赦ください。 弊社は2019年の1月にアメリカのトップス
間宮祥太朗は絶対に「当て馬」になんかならねぇ - kansou
火曜日にやってる『オー！マイ・ボス！恋は別冊で』という上白石萌音、キスマイ玉森裕太主演の恋愛ドラマ見てるんですが、回を重ねるごとに「間宮祥太朗」の好感度が爆上がりして、それ以外の全員の好感度が地に落ちて俺の精神状態がヤバい。正直、今なら間宮のためになんだってできる。 このドラマ唯一の良心、それが間宮。このドラマの主役は間違いなく間宮。間宮こそ正義。見どころは間宮のすべて。今すぐタイトル『オー！マイ！マミヤ！間宮は別冊で』に変更しろ。 間宮は上白石が勤めるファッション雑誌編集部の先輩。業界のことが右も左もわからない上白石に厳しく接するが、太陽のように明るくまっすぐな上白石のことをしだいに好きになってしまう… が、上白石にはすでに気になってるカメラマン・玉森がいる、という絶望的状況。 …そう、もうおわかりでしょう。間宮はあらゆる恋愛ドラマにおいて「負け確」とされてきた二番手、ヒーローとヒロイン
Advanced field value conversion using custom mapping types - Doctrine Object Relational Mapper (ORM)
Types - Doctrine Database Abstraction Layer (DBAL)
Types Besides abstraction of SQL one needs a translation between database and PHP data-types to implement database independent applications. Doctrine DBAL has a type translation system baked in that supports the conversion from and to PHP values from any database platform, as well as platform independent SQL generation for any Doctrine Type. Using the ORM you generally don't need to know about the
git-notesでコミットにメモをつける - アジャイルSEの憂鬱
2020年に「コミットログは良くならない」というのを悟ったので、現実的な解決案である「git-notesでメモを残す」について記事を書いておきます。 前回の記事 sinsoku.hatenablog.com git-notes 詳細は git notes --help を読んでください。 概要は以下の通りです。 コミットログとは別にメモを残せる コミットはそのままなのでshaは変わらない shaが変わらないのでCIの再実行が起きない 他人のコミットにメモをつけられる 他人に作業を依頼する必要がない メモもリモートにプッシュできる 過去のコミットにメモを残せる 使い方 メモを書く git notes edit <sha> でメモを書くと、git log のときに一緒に表示される。 $ git notes edit d2cdf0b $ git log -1 d2cdf0b commit d2c
コミットはスナップショットであり差分ではない
Git は紛らわしいという評判です。用語や言い回しが意味するものと、そこから想像する挙動が違ってユーザーが混乱すると言われます。これは、git cherry-pick や git rebase のような「履歴を書き換える」コマンドに最も顕著です。私の経験では、この混乱の根本的な原因は、コミットは 差分 であり順番を入れ替えることができるという解釈にあります。しかし、コミットはスナップショットであって、差分ではありません! Git がリポジトリデータをどのように保存しているかを見てみると、Git を理解しやすくなります。このモデルを調べた後に、この新しい視点が git cherry-pick や git rebase のようなコマンドを理解するのにどのように役立つのかを探っていきます。 本当に深く 掘り下げたいのであれば、Pro Git という書籍の Git Internals の章を読むと
半年モブプロしたらチームが大きく成長した話 - Feedforce Developer Blog
こんにちは！フィードフォースで EC Booster というプロダクトを作っている @sukechannnn です。 この記事は Feedforce Advent Calendar 2020 の 11日目の記事です。 昨日は kogai さんの 趣味の本屋を始めました でした。実際に自分でECサイトを立ち上げて運営するのって、言うは易く行うは難しですよね。すごいです。 さて、内容に入っていきます。 EC Booster チームではメイン開発をモブプログラミングで行っています！ EC Booster はEC事業者様の集客を支援するサービスで、主に Google ショッピング広告を扱っています。また、今年１１月にフリープランをリリースし、より多くのEC担当者様をご支援できるよう機能開発を進めています。 アプリケーションの構成は、フロントエンドが React + Flow (TypeScript
iTerm2の機能を使いこなして日頃の作業の効率をあげたい2020 - stefafafan の fa は3つです
この記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2020の6日目の記事です。 qiita.com 5日目は id:mizdra さんによるpolyfill を深堀りするでした。フロントエンド周りは弱い自分としてもこの記事を読むだけでpolyfillの概要から今後どうすると良いかなど知れてとてもありがたい記事でした。 www.mizdra.net さて今日は視点変えてツールの話を書きます。毎日使っているツールこそ、提供されている便利な機能を把握しておきたい。Macで使ってるターミナルアプリ「iTerm2」について書きます。 iterm2.com まずはみんながひょっとしたら知らない基本操作についていくつか紹介し、後半はTriggersという機能の使い方をいくつか紹介します。 (記事執筆時点ではver.3.4を使っています) tl;dr 公式ドキュメントにいろいろ書いてあるので読み
伝わるバグ報告 | さくらのナレッジ
この記事は2020年10月28日に行われたさくらの夕べ Tech Night #3 Onlineにおける発表を文章化したものです。 ダーシノと申します。さくらインターネットでフロントエンドエンジニアをやっています。この記事では、発生したバグをプログラマーに的確に伝えるためのバグ報告の書き方について説明しようと思います。 バグ報告にはコツがある！ プログラマをされている方で、過去にこんなバグ報告をもらった経験はないでしょうか。例えば「動きません」とだけ送られてきたりとか、イラッとした感情も含めた「使えねぇな！」みたいな報告、「アレもコレもソレもおかしいよ」みたいな、いろんなものが書かれた報告もあると思います。バグを残してリリースしてしまったプログラマーとしては非常に申し訳なくて今すぐ対応をしたいのですが、さすがに先ほどのようなバグ報告を受けても、我々プログラマは対応のしようがありません。「申
GolangでNEologdでMeCab - nownab.log
Goで形態素解析APIを作りたくて、GoでMeCabをNEologdで使う方法を調べました。 ライブラリ いくつかあります。 github.com/yukihir0/mecab-go bitbucket.org/rerofumi/mecab github.com/bluele/mecab-golang github.com/shogo82148/go-mecab MeCabではないけどPure Goな形態素解析器もありました。 Pure Go で辞書同梱な形態素解析器 kagome を公開してみました - Qiita 今回は、使いやすそうでメモリ管理がしっかりしていると書かれている1github.com/shogo82148/go-mecabを選びました。 インストール MeCab、mecab-config、NEologdのインストールは省略します。 export CGO_LDFLAGS=
続) Haswell以降専用だと何が嬉しいのですか？ | やねうら王 公式サイト
前回の続きです。 「Haswell以降専用命令を使っても速くならない！」とお嘆きの将棋ソフト開発者救済のために記事を書いたのだけど、この記事の続きに興味のある人がどれくらいいるか知りたいので続きが読みたい人はこのツイートをRTしてくれませぬか。 http://t.co/cJpUm5okdj — やねうら王 (@yaneuraou) October 9, 2015 意外と反響があったので、今日もだらだらと書いていきます。 確かに、面倒なことをせずにまずシフト演算を入れるべきだったか。 https://t.co/H9xUiB6TR4 — 久保亮介 (@RyosukeKubo) October 10, 2015 今回は話を整理するために、Bitboardとは何なのかというところから進めていきます。 Bitboardというのは、将棋の盤面において、駒のある場所に対応するbitが1になっているビット
Elasticsearchで日本語のサジェストの機能を実装する
サジェストは、優れた検索エクスペリエンスにおける重要な要素です。一方で、この機能は一部の言語では実装が難しい場合があり、日本語もそのような言語の1つです。このブログでは、日本語のサジェスト機能を実装する際の課題と、Elasticsearchを使用してこれらの課題を克服する方法をご紹介します。 日本語のサジェストの特徴次の図にはGoogleの日本語サジェスト候補を表示しています。この例では、キーワードは「日本」です。 日本語のサジェスト機能の実装が英語よりも困難であることには、いくつかの要因があります。 単語の区切りがわかりにくいサジェストの機能を実装するには、単語を分割するためのアナライザーが必要です。英語を含む大半のヨーロッパ言語では、単語がホワイトスペースで区切られるため、容易に文章を単語に分割できます。しかし、日本語では個々の単語をホワイトスペースで分割することはありません。そのため
数理最適化を用いて広告オークション入札金額を自動で調整してみた - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは、UZOU事業部の久松 @hisao_00 です。 業務としては、ネイティブ広告配信アルゴリズムの調査、設計、プロトタイプ開発を行っています。 先日開催された、SpeeeKaigi#4にて「数理最適化を用いた広告オークション入札金額の最適化」について発表しました。 数学好きの方、アドテク界隈の方、ぜひ読んで頂ければ幸いです。 概要 制約つき非線形最適化問題を解くことで、広告主がメディアの配信枠に対して入札する金額を最適化するロジックを考え、シミュレーションしてみました。 背景 広告主はUZOUを通してメディアに配信されますが、広告主に継続して出稿してもらうためには、広告成果を合わせることが重要です。 広告成果とは Web広告の大多数は、パフォーマンス広告と呼ばれるもので、 健康食品や化粧品など、ネット上に配信された広告を導線として 商品の購入までを想定して配信されています。 その
文書間類似度によるレコメンドシステム - Speee DEVELOPER BLOG
Speeeエンジニアの義田@yoppiblogです。 前回、UZOUというアドネットワークのプロダクトで運用しているECSの使い方を紹介しました。 今回は、ECSを基盤として構築している記事レコメンドシステムを紹介したいと思います。 また、SpeeeKaigi#3で発表した内容になります。 スライド内で言及できていない部分や補足などをこの記事で紹介します。 背景と問題 UZOUが提供するレコメンドウィジェットと呼ばれるものは、メディアの記事内に枠をいただきそこに表示します。 ウィジェットには、メディア内の記事とUZOUに出稿された広告をそれぞれユーザに対して適切だと考えられるものをレコメンドしています。 しかし、特に記事レコメンドの精度が悪く指標値である記事CTR(Click Through Rate)がとても低い状態でした。 そこで、記事レコメンドの精度改善に取り組んだというわけです。
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