パイプとフィルタ ~ソフトウェア工学における有用なアーキテクチャ~ | POSTD
パイプライン は、最近のソフトウェアエンジニアリングにおいて、非常に便利な（そして驚くほど活用されていない）アーキテクチャパターンです。ソフトウェアでデータの流れを制御するためにパイプとフィルタを用いる考え方は、最初のUNIXシェルが作られた1970年代からあります。もしターミナルエミュレータでパイプ” | ”を使ったことがあるなら、”パイプとフィルタ”を活用できていることになります。以下の例を見てみましょう。 cat /usr/share/dict/words | # Read in the system's dictionary. grep purple | # Find words containing 'purple' awk '{print length($1), $1}' | # Count the letters in each word sort -n | # Sort l
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
進化するグーグル画像認識ソフトウェア、画像の｢状況｣まで理解できるように
進化するグーグル画像認識ソフトウェア、画像の｢状況｣まで理解できるように2014.11.20 07:00 そうこ ｢フリースビーで遊んでいる少年達のグループ｣という画像の様子までわかるのです。 画像認識に関する技術は、現在までかなり発展してきましたが、まだまだ先に行くようです。グーグルとスタンフォード大学が共同で研究開発しているソフトウェアは、画像に映るものを単語だけでなく、状況として理解できます。 ネタ元のニューヨーク・タイムズ紙によると、このシステムのソフトウェアに使われるアルゴリズムは、画像の中で何が起きているのかを説明できるんだそう。｢公園で遊んでいる犬｣とか｢ダートロードでバイクにのる選手｣など、画像内の状況をちゃんと把握できるのです。 このソフトウェアの実現には2つの神経回路が必要です。1つは画像を認識するもの、そしてもう1つは言語をプロセスするものです。システムはコンピュータ
画面遷移に疑問を感じたあなたにオススメするUI Flowsというツール | UXデザイン会社Standardのブログ
2014.11.19 / UI 画面遷移に疑問を感じたあなたにオススメするUI Flowsというツール Tomohiro Suzuki クライアントやディレクターから渡された画面遷移図を元にワイヤーフレームを作ってみると、後から足りない画面が次々に発見された、または画面内の情報がどこに繋がるのか分からないといった経験はありませんか？ この画面遷移図というものは本来は制作範囲の全体像と構造を明確にし、必要な画面というものを洗い出したりするものです。通常のWebサイトであれば、従来のような画面遷移図でも問題ないかもしれませんが、多くのインタラクションが発生するサービスの設計では複雑化しやすく、何度も情報を行き来して確認することになるため時間がかかります。 原因のひとつとして、画面遷移図では画面名のみを記載して繋げていくことになるため、必要な情報が不足していることが挙げられます。その結果、本来で
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