45歳以上はMongoDBを使ったシステムが使えなくなる件 - Qiita
MongoDBを使うシステムが、最近多いと思います。 2.6系(安定版)の最新2.6.7ですが、Date型のインポート処理にバグがありそうです。 「1970/01/01」以前の Date型 を mongoexport すると、負の "$numberLong" として出力されるのですが、それを mongoimport すると、それ以降のフィールドが欠落してしまうのです。 例えば、ユーザマスタに「誕生日」フィールドがあると、45歳以上の人は「1970/01/01」以前の値が入っているわけで、マスタデータを移行したりでもすると、その人のフィールドがガッツリ無くなってしまいます。でも若手は大丈夫だから「どうせ部長の使い方がおかしいんでしょwww」といういつもの「偉い人に限って障害が発生する」パターンが展開されます。 大急ぎで調べた所、以下が判明しました。 2.6形式 "1965-11-17T00:
いつまで開発のやり方ばっかり語ってるの？ #sgt2013
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Titanium で ImageView の Cache をアプリ起動時に削除する方法 - hakobera's blog
Titanium 1.8 では ImageView に表示したリモートの画像は自動的に Cache されて、オフラインでも閲覧できて、とても便利なのですが、致命的な欠点があります。 永遠に削除されない キャッシュをクリアするメソッドが提供されていない もしかしたらバグで今後直るかも知れませんが、現状は自力で対応しなければいけません。 画像のキャッシュなので起動時（もしくは終了時）に全部消してしまってもよいのですが、ある一定期間は保持したいという要望もあったので、指定期間更新が無い画像キャッシュファイルを削除するコードを書いてみました。 Titanium で ImageView のキャッシュを起動時に消す (for iOS only) — Gist /** * 指定した時間更新されていない画像キャッシュを削除する。 * iOS にのみ対応。 * * @param {Number} expir
最近の開発現場はギャグとしか思えない - rabbit2goのブログ
知人とコソコソと世間話。最近の開発現場は面白いことが多過ぎるという点で意見が一致してしまう。その一例。 人の入れ替わりが激しくて技術やノウハウが蓄積しない。忙しくなるとスキルよりも経験よりも頭数を揃えることを主目的にやたらと人を集めるものの、プロジェクトが終わると直ぐさま関係を切ってしまうので継続的な蓄積が何も残らない。 コンプライアンスの掛け声の下、関係者以外にも情報が見えてしまうホワイトボードやRedmineによる情報共有はご法度。セキュリティ対策も厳しくなる一方なので、ソフトをダウンロードしてパソコンに入れるだけで、正義感の塊のような監視委員から直ぐさま電話がかかってくる。 行き当たりばったりの対策を取り続けているので、何か問題が有ってもブレーンストーミングで出てきたようなアイデア案ばかりが続く。根本原因を探ることをしないし、そもそもそんな追求を行うスキルすら無い。 人月単価に惹かれ
グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」、オープンソースで公開
ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
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