捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）4. @mosa_siru • DeNA(2年目) • プラットフォーム API開発・運用 • ハッカドール 立ち上げからジョイン • サーバーAPI 設計・開発・運用（ほぼ全部） • フロント/バックエンド Web開発 • ログ設計・リコメンドシステムをうんうん考える • 社内の分析チームと密に連携 4
Scalaのコンパイルを3倍速くした話
11. hprof: JVM標準 プロファイラ • jvmオプションつけてsbt compile • 結果はjava.hprof.txtに出力されま す $ sbt -J-agentlib:hprof=cpu=samples,depth=5 clean compile 12. 結果見る • depth=5で荒い解析 • クラスのロードが大量にされている……? rank self accum count trace method 1 12.04% 12.04% 2158 300093 java.util.zip.ZipFile.getEntry 2 9.90% 21.95% 1775 300065 java.lang.Throwable.fillInStackTrace 3 7.21% 29.16% 1293 303874 java.lang.Class.forName0 4 5.40% 3
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失敗から学ぶゲーム開発（ドラゴンジェネシス〜聖戦の絆〜の場合）
