論理的思考の放棄３ - 登 大遊 (Daiyuu Nobori) の個人日記
先日の日記で「論理的思考の放棄」というのを書いたが、効率的に作業を行うために論理的思考を放棄したいと思った場合でも、初めのうちは結構難しい。 何も考えず作業に没頭しようとすればするほど、何か論理的なことを考えてしまったり、関係無いことを考えてしまったりすることがある。 そのような時にどのようにすれば、色々な考えが出てくるのを防ぎ、作業に没頭することができるのか、ということに関心のある方は多いと思うが、その最適な方法は人によって異なるので、これが良いというようなことを論理的に説明することは難しい。 一例を挙げるので、もし試してみたい人はやってみてください。
論理的思考の放棄２ - 登 大遊＠筑波大学情報学類の SoftEther VPN 日記
最近あまり日記を書いていなかったので、少し書いてみたら、賛否両論のコメントがたくさんついたことを嬉しく思う。 トラックバック元の URL も訪問してみた。 いつも書くような、くだらない内容の日記と比較して、昨日のは短時間でこれだけのコメントが付いたということが、このような問題解決方法に関する汎用的な方法を知りたいという関心度の高さを表している。 作業の例としてプログラミング、作業効率の例として行数を挙げて説明したつもりだが、プログラミング以外の作業にも適用可能だ (依頼されて行う仕事も、自ら進んで行う趣味も)と思うし、また作業効率として行数のみを挙げるというのはおかしいという話ももっともである。それらの表現は、一種のわかりやすい比喩として例示したものなので、別の表現に置き換えていただいても構わない。 方法を知ることでそういう効率的な方法で仕事ができるようになるのだが、その方法を他人に伝える
論理的思考の放棄 - 登 大遊＠筑波大学情報学類の SoftEther VPN 日記
僕は、1 日に少なくとも 3,000 行程度、多く書くときで 10,000 行以上のプログラムを書くことができる。その結果、多い月で 10 万行 / 月くらいである。なお、言語は書くソフトウェアの性質上、大半が C 言語である。 また、プログラミングにはバグが付き物だが、ここ 2、3 年の間は、発生するバグの数を極めて少なく保つことに成功している。 とても大きく複雑で、かつレイヤ的に OS に近い処理をたくさんやるプログラムを書く場合は、プログラミングをするときでも、事前の設計が極めて重要となる。設計をうまく行わないと、後になって全面的に書き直しをしないといけなくなったり、パフォーマンスが低下したりする原因となり、開発者の苦痛の原因となる。 当然のことながら、これまで書いたいくつかの大きく複雑といえるソフトウェアの大半の設計も、自分で行った。いかなる場合でも、設計は、最初の 1 回目で確定
なぜ読みやすいコードが必要なのか - コードの可読性を高める手法をサンプルで学ぶ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
なぜ読みやすいコードが必要なのか - コードの可読性を高める手法をサンプルで学ぶ システム開発会社「アクシア」の代表として、自社・他社含め、さまざまなエンジニアのコードを読んできた米村歩さん。そんな米村さんの持論は、「コードの可読性は生産性に多大な影響を与える」ということ。可読性の低いコードはどんな弊害をもたらし、どうすれば改善できるのか――。チーム開発を効率化するコードの「可読性」について綴っていただきました。 プロフェッショナルのエンジニアには、「可読性」の高いコードを書くスキルは必要不可欠です。単に目的とする処理が実行できればよいわけではありません。しかし実際の開発業務の中では、可読性は意外と軽視されてしまいがちです。 経験の浅い駆け出しのエンジニアにとっては、可読性の重要さを肌感覚で理解するのは難しいかもしれません。また、新人エンジニアに対してプログラミング言語や開発ツールについて
アセンブリに触れてみよう - Qiita
.LC0: .string "%d\n" main: push rbp mov rbp, rsp sub rsp, 16 mov DWORD PTR [rbp-4], 1 mov DWORD PTR [rbp-8], 2 mov edx, DWORD PTR [rbp-4] mov eax, DWORD PTR [rbp-8] add eax, edx mov esi, eax mov edi, OFFSET FLAT:.LC0 mov eax, 0 call printf mov eax, 0 leave ret …何が書かれているか分かりませんね。 というわけで、今回は最終的に、このアセンブリがなんとなく読めるようになることを目標にします。 それでは前提知識を説明していきます。はじめに、アセンブリなどの用語の説明をしていきます。 2. 前提知識 用語説明 まず、それぞれの言葉を説明しま
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
シリコンバレーに辿り着いたソフトウェアエンジニアが直面したキャリアの分岐点と、その選択で大事にした指針たち - GeekOutコラム
インターネットの上ではhmskと名乗っている者です。現在はアメリカはサンフランシスコにあるIndiegogoという会社で、同名のクラウドファンディングプラットフォームサービスに関するソフトウェア開発に従事しています。 Indiegogo: Crowdfund Innovations & Buy Unique Products 私が初めてアメリカを訪れたのは、2009年。大学4年生のときでした。その後、特に留学や出張の機会、海外志向があったわけでもなかったのですが、キャリアの分岐点で進む方角を何となく選んでいるうちに、今の場所に辿り着いていました。 サンフランシスコ、ひいてはシリコンバレーでのソフトウェア開発の仕事と聞くと、今ならとても高い給料や家賃が話題の中心になるかもしれません。初めて私が訪れた当時は、Apple、Google、Dropbox、GitHubといった会社が集まるこのエリアは
Python でデータサイエンス
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析（基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習）を学んだことがない人でも理解できるよう、統計（アナリティクス）の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
これだけ覚えるべきJSの基礎 · takahashiakira/tech_for_web Wiki · GitHub
Dismiss Document your code Every project on GitHub comes with a version-controlled wiki to give your documentation the high level of care it deserves. It’s easy to create well-maintained, Markdown or rich text documentation alongside your code. Sign up for free See pricing for teams and enterprises 「FEのためのJS基礎」シリーズについて 「JS基礎シリーズ」は、フロントエンドエンジニア向けのJavaScript（以下JS）の中でも、特に実践に必要となる情報のみを個人的にまとめたシリーズです。
Pythonをやるときに参考になりそうな情報 - のんびりSEの議事録
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
2017年のフロントエンドエンジニアならこの程度は知ってて当然だよな？ - Qiita
って海の向こうの人が言ってました。 私はjQueryさえあれば概ね生きていけるので全然知らないけど、 あなたは全部知ってるフロントエンドエンジニアなんだね。すごーい！ 以下はFront-End Developer Handbook 2017の第三部、Front-end Developer Toolsからリンクされているツールと、その簡単な紹介です。 ドキュメントツール Dash 150以上のライブラリのAPIリファレンスを検索できる。有料、Mac専用。 DevDocs 200以上のライブラリをオンラインで検索できる。無料。 Velocity 中身はDashと同じ。 有料、Windows専用。 Zeal 200以上略 無料のオフラインドキュメント。 SEOツール Keyword Tool 検索ワードを入れると関連キーワードを教えてくれる。 Google Webmasters Search C
Generative Design Processingで切り拓く、デザインの新たな地平
プログラミングによる視覚表現の “最上級の教本” あの伝説の書、待望の日本語版が遂に刊行。 本書は、デザイン／アートのためのプログラミング環境「Processing」と、本書オリジナルのGenerative Designライブラリを利用することで、プログラミング習得の壁を超えて生成的／創発的なビジュアルを作り出す方法をまとめた一冊です。世界中で圧倒的な支持を得た、とびきり美しい作例、デザインの原則に基づいた構成、そしてコードのポイント解説により、ビジュアル生成のためのインスピレーションあるいはリソースとして役立つだけでなく、プログラマーではない人たちにも新しい「デザイン体験」を与えます。日本語版では新たに8つのジェネラティブデザインの事例を掲載しています。 中面紹介 Generative Design 日本語版 from BNN on Vimeo. →サポートサイト ISBN：978-4-
システムコールの特性を知る pipe(2)編
これまで数回にわたって紹介してきたmmap(2)に続き、今度はpipe(2)による処理の高速化について考察していく。やりとりするデータのサイズを工夫することで、うまく効率化を図ることができる（編集部） システムコールの特性を知ろう UNIX系OSにおける基本機能にパイプがある。シェルでは|で表現され、コマンドの標準出力を次のコマンドの標準入力に結びつける処理をする。 実際に使われるシステムコールはpipe(2)で、pipe(2)で生成されたファイルディスクリプタに対してwrite(2)およびread(2)でデータの読み書きを行う仕組みになっている。 これまで数回にわたって、mmap(2)を使うことで処理の高速化が実現できることを示してきたが、read(2)/write(2)を使っても、やりとりするデータのサイズを工夫することで、処理速度の改善を図ることができる。ここではOSの提供するいくつ
共有メモリとファイルシステム――その2
mmap(2)で共有メモリを実装する方法はいくつかある。前回、各方法ごとに性能を検証したところ、大きな違いは見られなかった。そこで今回は共有するデータサイズを100MBにして、あらためて性能の違いを調査していく。（編集部） 性能測定、データサイズを大きくしたらどうなる？ 第6回ではmmap(2)を使って共有メモリを実装する方法を紹介した。mmap(2)で共有メモリを実装する場合、いくつかの選択肢があり、それぞれ性能にどういった違いがあるのかを調べた。 今回は前回の話に引き続き、共有するデータのサイズを変えた場合に性能にどのような違いが発生するのかを調査していく。 mmap(2)はメモリへのアクセスがそのままファイルへのアクセスになるところにその特徴がある。ファイルをマッピングしなくても利用できるが、本来的にはファイルに対してマッピングを実施するものだ。前回はファイルにマッピングするケースと
共有メモリとファイルシステム――その1
今回は、mmap(2)で共有メモリを実装すると処理能力の向上が見込めること、そしてその実装方法にはいくつもの選択肢があることを紹介し、次回以降の比較につなげていく。（編集部） 共有メモリ活用方法のバリエーション 第5回では、プロセス間でデータをやりとりする方法としてパイプpipe(2)と共有メモリmmap(2)の双方を取り上げ、それぞれの利点・欠点について紹介した。 パイプpipe(2)を使う方法は実装がシンプルだし、概念としても分かりやすい。どのタイミングでロックがかかるかも明確だ。一方、小さいサイズのデータを何度もやりとりするようなケースでは、大量のread(2)/write(2)システムコールが発生し、効率が悪いことも紹介した。 共有メモリmmap(2)を使う方法は、pipe(2)/read(2)/write(2)と比べて実行速度の面で利点がある。共有メモリを使うと、それぞれ独立した
システムコールを減らすシステムコール
前回まで、mmap(2)によるコピー処理の高速化について紹介してきた。mmap(2)にはまた、システムコールが呼ばれる回数を削減し、処理速度を高速化するという効果もある。今回は、共有メモリの観点から、その機能を紹介する（編集部） システムコールを減らすシステムコール mmap(2) 前回まではコピープログラムを例に挙げながら、mmap(2)を使うことでコピー処理を高速化できることを紹介してきた。連載第1回目で説明したように、処理速度を高速化したければ、基本的にはシステムコールは少ない方がよい。システムコールを実行すれば、その分プログラムとカーネルの間でのデータのコピーや処理の切り替えが発生し、それだけ処理速度が遅くなる。 しかし、例外的に処理を高速化できるものもある。その代表格がmmap(2)だ。mmap(2)はシステムコールだが、このシステムコールを利用すると、最終的にはシステムコールが
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