Chrome Devtools による フロントエンドパフォーマンスの計測
こんにちは。株式会社スタメンでFANTSのフロントエンドを担当している@0906kokiです。 今回の記事では、皆さんおなじみの Chrome Devtools にある Performance タブで、フロントエンドのパフォーマンスを計測する方法について書きたいと思います。 はじめに フロントエンドのパフォーマンス・チューニングと言うとバックエンドと比べて後回しになりがちですが、フロントエンドにアプリケーションの複雑性が寄ってきている現在、フロントエンドがボトルネックでレスポンスのレイテンシーが発生することは往々にしてあると思います。 バックエンドではユーザー数の増加や大量の同時接続に耐えられる負荷対策やパフォーマンス・チューニングが中心となりますが、フロントエンドではプロジェクトサイズの増加による JavaScript ファイルのダウンロードやスクリプティング、レンダリング速度の低下等が
Clubhouse リアルタイム配信の仕組みについて (解説編)
Cloubhouse はすでに OSS である Janus Gateway に切り替えており Agora は使用していないようです ライセンス Creative Commons — 表示 - 非営利 - 改変禁止 4.0 国際 — CC BY-NC-ND 4.0 前提 ざっくりと雑に解説。 どんな技術を使っていてこんな感じだろうという妄想は以下をどうぞ。 Clubhouse リアルタイム配信の仕組みについて (妄想編) 著者 商用 WebRTC SFU 開発者 WebRTC プロトコルスタック実装者 End to End Encryption プロトコルスタック実装者 Clubhouse の仕組みはとてもシンプルで配信者が N 人で、それを数千人が聞くという co-streaming と呼ばれる仕組みの一つ。この方式は今までは主に映像ありでパネルディスカッション的な使い方が主だっだ。それを
JavaScriptの ~. 構文って知ってる？ Promise Pipeliningが拓く非同期処理の未来 - Qiita
JavaScriptの ~. 構文って知ってる？ Promise Pipeliningが拓く非同期処理の未来JavaScriptECMAScript PromiseはES2015からJavaScriptに導入された機能で、非同期処理をいい感じに記述できるたいへんありがたいオブジェクトです。実は、Promiseの強化版ともいえる新機能、その名もHandledPromiseが提案されています。また、このHandledPromiseのための新構文~.も同時に提案されています。 例えば、~.を用いて次のようなプログラムを書くことができます。 この記事では、HandledPromiseと~.について概説します。例によって、これらはStage 1プロポーザルです。つまり、「こういうのがあってもいいんじゃない？」と思われている段階であり、具体的な方向性とかは何一つ決まっていないということです。この記事で
【Yahoo! ID連携】実装方法再確認のお願い - Yahoo!デベロッパーネットワーク
Yahoo! ID連携（Yahoo! ID連携 v1,v2）をご利用の皆様 いつもYahoo! ID連携をご利用いただきありがとうございます。 不正アクセス防止のために改めて実装方法のご確認をお願いいたします。 ■Yahoo! ID連携を利用しサーバーサイドでユーザー認証を行う場合 下記のような実装方法をされている場合は実装のご変更をお願いいたします。 ▼脆弱性のある実装方法 フロントエンドのJavaScriptやiOS，Androidのネイティブアプリで ユーザー識別子（sub）を取得しサーバーサイドへ送信するような実装をしている場合、 第三者のユーザー識別子を送信することでそのユーザーとしてログインできてしまう可能性があります。 そのため、上記のような実装は推奨しておりません。 ▼推奨する実装方法 フロントエンドのJavaScriptやiOS，Androidのネイティブアプリではユーザ
Netron - 機械学習のネットワークを可視化
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 機械学習ではフォーマットの標準化が進んでいます。これまでTensorflowやCaffe、Chainerなど様々なソフトウェアがありましたが、生成されるモデルがONNXというフォーマットに統一されつつあります（他にもあるようですが）。 そんなONNXフォーマットのモデルをビジュアル化できるソフトウェアがNetronです。 Netronの使い方 ドロップしたところです。これは4か9を判別するモデルです。 拡大もできます。 パラメータも閲覧できます。 Netronを使うことでPythonのコードではなく、ビジュアル化されたモデルを通じて機械学習のネットワークを学ぶことができます。各ノードにおける出力の数も出ており、ネットワークの詳細が分かりやすくなるでしょう。 NetronはJavaS
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