長くなったので先に三行でまとめておこう。 コピペするプログラマが生まれるのは教育の問題ではないか(仮説) 文法は学んでも処理の流れから考えることは教わっていない(根拠) ロジックを訓練するには脳内プログラミングが良いのでは?(提案) 少し前に私のMediumで、こんな記事を書いた。タイトルが言葉足らずだったおかげで、少し話題になった。「量産型プログラマを撲滅したい」 今回の記事では、この中で書いたコピペするプログラマがなぜ生まれるのか、どうすれば良いのか、考えてみたい。 どうすれば見分けられるのか 書いたプログラムを説明させてみれば、その人が、ちゃんと考えて作れる人か、コピペでしか作れない人か、すぐにわかる。自分の書いたプログラムの流れを説明できるということは「わかって書いた」ということだ。わかっていなければ説明できない。 「わかって書く」という一見すると当たり前のことができない人もいる。
プログラマの生産性の差は、出来る人と出来ない人で10倍とも100倍とも言われる。そんな馬鹿な、と思われるかもしれないが、事実だ。 むしろ、一緒に働かせると、出来るプログラマが、下手に作られたプログラムの修正をしなければいけなくて、全体の生産性を落とすことになる。 つまり、出来ないプログラマはチームで働くと、生産性をマイナスにするのだ。厳しいことを言えば、いない方がマシなのである。 ソフトウェア開発に猫の手はいらないのだ。 では、出来ないプログラマとはどんな人たちか。 コピペで書くプログラマだ。他で動いているプログラムをコピペして、なんとなく直して書いているプログラマだ。 なぜプログラムが動くのか、どう書けば動くのか、わかっていない。 ただ沢山のプログラムを書くだけの量産型プログラマだ。こういう人のプログラミングは、デバッグさせてみて、横で見てるとすぐにわかる。 まず、エラーメッセージを見な
ツールをつなげてスピードアップ生成 AI を活用して定型タスクを自動化し、お気に入りのアプリを Slack の中で使ってシンプルなワークフローを実現しましょう。 Slack プラットフォームについて詳しく知る 一人ひとりに最適な働き方をSlack を使えば、自分にとって最適な時間、場所、方法で、柔軟に仕事を進められます。会話や音声・動画クリップの送信のほか、ハドルミーティングを使用してリアルタイムでの話し合いも簡単にできます。 柔軟なコミュニケーション方法について詳しく知る チームのすべてが 1 か所にSlack の心臓とも言えるチャンネルは、必要な人や情報をすべて集めて整理できる場所です。チャンネルを使うと、部門、拠点、時差を越えて仕事を進められるだけでなく、他社との連携もスムーズです。 チャンネルについて詳しく知る
ホーム コラム マリオはなぜ緑キノコで生命を増やすのか?ビデオゲームの疑問を整理する「ハーフリアル」書評、邦訳までの10年で変わったこと 筆者は子供のころに『スーパーマリオブラザーズ』を遊んでいて、ふと疑問を感じた。マリオはどうして「×3」と複数の命を持っているのだろうか?クリボーに当たると命をひとつ減らし、そして緑のキノコを取ると命をひとつ増やすのだろうか? ビデオゲームを遊んでいれば、誰しも一度は“純粋なゲーム性を追求するとしたらキャラクターや豪華なグラフィックも必要ないんじゃないか?”とか、“リアルなグラフィックの戦闘機のゲームなのに、現実の何十倍もミサイルを装備しているのはどうして?”、みたいな疑問を持ったことはあるだろう。 これらはプレイヤーが実際にゲームをプレイしている現実的な感覚と、テレビ画面の中で起きているフィクションの物事とのズレから生まれる疑問だ。実際、ファンからクリエ
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現 Googleは、クラウド上で高度なスケーラビリティを実現する、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデータベースサービス「Google Cloud Spanner」を発表しました。 Google Cloud Spannerは、地球規模の大規模分散処理データベースとして、NoSQL並の非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現。企業のミッションクリティカルな業務にも使えると説明されています。 地球規模に分散したリレーショナルデータベース 一般に、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデ
スタジオゴルゴンゾーラ制作部の藤田です. ゴルゴンゾーラではアニメーション制作を主に行っています.担当は動画でした.アニメーションはよくパラパラ漫画と言われます.原画というものが設計図として存在しており,動画はその間を埋めるものです. 動画の作業は辛く厳しいものでした.原画間の動きを予測した上で,原画に似せた絵を描くことは非常に難しいのです(つまり,絵心が無かった). 今回は,そんな過酷な動画作業を少しでも楽にするため,物体追跡アルゴリズムで用いられるオプティカルフローを使って,原画の自動補間を試みました.実験の結果,概ね動画の下書きとして十分な精度の画像が得られました.これを使うことで,動画作業の負荷が軽減できると考えています. (論文も書きました.ダウンロードはコチラから) 背景 ゴルゴンゾーラとは アニメ作ってます.食レポとガジェット集めが主な日課. 動画とは 下絵である原画をクリー
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