Jenkinsを使って継続的に静的コード解析をさせる - suzukij's diary
最近プロジェクト内でJenkinsをどう運用しているのか聞かれることがあったので書いておくことにします。 ビルドだけではもったいないので色々なことをやらせているのですが、とりあえず今回は静的コード解析について。 コード解析の設定は最初は少しだけ面倒かもしれませんが、出力されるレポートはプロジェクトの大事なインプットとなってくれます。 出力されたレポート、グラフを見て自分達の日々開発しているものをチェックしてチーム内の朝会やふりかえりでアレコレ語るのがいいんじゃないかと思います。 まずは必要なプラグインのインストール 静的コード解析 FindBugs Plugin - コンパイル後のバイトコードを解析してバグや不具合が発生しそうなコードをチェックしてくれる https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/FindBugs+Plugin Checksty
A/BテストでECサイトの売り上げが62％増加！ Zen Startup
A/Bテストから学べること 上の結果をみてわかることは、A/Bテストで、売り上げが大きく変わるということ。ちょっとしたUIデザインの変化でも大きく売り上げに影響するので、常にテストしなければならない。コンテンツは多すぎてもダメだし、少なすぎてもダメだというのはわかるが、どこで線引するかは、A/Bテストをやらないとわからない。Zen StartupではこのA/Bテストを我々のウェブサイトで実験して結果をブログでアップしていく予定だ。 関連記事 A/BテストでECサイトの売り上げが62％増加！ リモートワーカーをモニタリングするソフト比較 Time Doctorとは？ A/Bテストで比較するべき22要素 A/Bテスト: 電話番号をサイトに載せるとコンバージョン率は伸びるか？ 著者プロフィール 町田龍馬 24歳 起業家。提携するインドの会社を中心に日本企業向けにアプリ開発。インバウンドマーケテ
ミクシィの技術研修について - mixi engineer blog
こんにちは。道路に飛び出した猫に向かって危ないって叫ぼうとしたら思わず「ニャーッ！！」って叫んでしまった技術部技術支援グループのtakaiです。 ちなみに猫は無事でした。よかったですね。 さて、今回はミクシィで実施している技術研修について紹介しようと思います。 大事なこと ミクシィの技術研修は主に新卒のエンジニア職向けに実施しています。 肝心なコンセプトは既に部長が書いてしまいましたが大事なことなのでもう1度言います。 現在ミクシィでは以下のコンセプトのもと、技術研修を行なっています。 関係各所、チーム、チーム横断でのタスクに関して 迷惑をかけずに自分で判断できる/あるいは正しく判断を仰げる状態までの成長現状の技術的問題点や課題を把握し、改善策や改善のためのプランニングができる各項目への知識体系の羅針盤を提供して、自学自習によってより高度な領域まで発展することができる 「ミクシィでしか使え
lleval - run codes from your browser
LLEval is now obsoleted by evalpark. As a matter of fact, lleval just calls evalpark in the background. #!/usr/local/bin/perl use strict; use warnings; use YAML; use Data::Dumper; my $n=1; print "DATA[",$n++,"]:$_" for <DATA>; print Dumper(\%ENV); print YAML::Dump(\%INC); use Test::More 'no_plan'; is(1,1); is(1,0); __DATA__ use this instead of STDIN like this. What is This? An AJAX service which r
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
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