高速なハッシュテーブルを設計する | POSTD
(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) はじめに 本稿では、高速で汎用的なハッシュテーブルを作るために行う、設計についての多くの意思決定事項を紹介します。最終的に、私の emilib::HashSet とC++11の std::unordered_set の間のベンチマークが出来上がりました。もし、ハッシュテーブルに興味があって、自分で設計したいなら（どのプログラミング言語かに関わらず）、本稿がヒントになるかもしれません。 ハッシュテーブル は、素晴らしい発明です。 ならし計算量O(1) ( O(√N)時間 )で、挿入、削除、検索を行うことができます。ならし計算量とは、ハッシュテーブルの計算に平均でO(1)の計算量がかかることを意味しますが、時々、これよりも多くの時間がかかる場合があります。具体的には、ハッシュテーブルに空きがない場合で、挿入の
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
Webフレームワークとは何か | POSTD
Webアプリケーションフレームワーク、略して「Webフレームワーク」がWeb対応のアプリケーション構築に広く使われているのは、皆さんご存じですよね。単純なブログからAjax機能を搭載した複雑なアプリケーションまで、Web上のすべてのページはコードで記述されています。最近気になるのは、FlaskやDjangoのようなWebフレームワークに興味を持ってはいるけれど、実際にはWebフレームワークの目的や機能をちゃんと理解していない開発者が意外に多いということです。そこでこの記事では、ややもすれば見落とされがちなトピックであるWeｂフレームワークの基礎を取り上げることにしました。皆さんがこの記事を読み終える頃には、Webフレームワークとは何か、そしてそもそもなぜWebフレームワークが存在するのかという根本のところを、きちんと理解できるようになっているはずです。Webフレームワークの基礎知識があれば
プログラマ能力指標表 | POSTD
2015年05月27日: 表が見にくいというご意見を頂いたため、原文著者に連絡のうえ体裁を修正しました。 上位のレベルには下位のレベルの知識も蓄積されているということに注意してください。つまり、レベル n であれば n より低いレベルの知識も全てあります。 コンピュータサイエンス データ構造
curlとWgetの比較 | POSTD
curlとWgetの主な違いについて著者（Daniel Stenberg）の私見を述べています。自分の子どもとも言える curl をひいきしていますが、 Wget にも携わっているので、思い入れがないわけではありません。 この記事に関するご感想やご意見をお寄せください。 問題点や改善点があると思われる場合は、 Issueやpull-requestを発行 してください。 共通点 FTPやHTTP、HTTPSからコンテンツをダウンロードできるコマンドラインツールです。 HTTP POSTリクエストを送信できます。 HTTPクッキーをサポートしています。 スクリプトの中で使用したりできるよう、ユーザインタラクションがなくても動作するようにデザインされています。 完全なオープンソースで、無料のソフトウェアです。 開発プロジェクトとして90年代に立ち上げられました。 metalink をサポートして
Go言語がダメな理由 | POSTD
私はGo言語が気に入っていますし、多くの場面で使用します。現にこのブログもGoで書いています。Goは便利な言語ですが、優れた言語とは言えません。つまり、悪くはないけれど、十分ではないということです。 満足できない言語を使用する際は注意が必要です。注意を怠ると、その言語を次の20年間使い続ける羽目になるかもしれないからです。 私のGoに対する主な不満を本文にまとめました。既に何度も指摘されていることも含まれていますが、中にはこれまでほとんど話題になっていない指摘もあります。 これから列挙する全ての課題には既に解決策があることを示すため、私が優良な言語と考えるRustやHaskellと比較して説明します。 汎用プログラミング 課題 誰でもさまざまな事柄に幅広く対応できるコードを記述したいと考えます。例えば数のリストの合計を求めるために定義した関数が、小数、整数、またその他の合計を求められるもの
TwilioとAWS IoTボタンを使った子供のトイレ訓練 | POSTD
2人の幼子の父親として、私は1日のうちの バカにならない 時間をうんちに捧げています。大量の、大量のうんちです。 上の子がトイレのトレーニングを始めた時、夜中でも、もよおしたら起きてトイレを使うようになりました。ただ、そんな時、子供はもよおしたことを大きな声で私に知らせるので、近くで寝ている下の子が起きてしまうのではないかとヒヤヒヤしたものです。そんなわけで、何らかの対策が必要だなと感じていました。 私はいつも、子供の協力を得ることができる、楽しくかつ斬新な方法はないものかと考えています。そしてそれが、自分のエンジニアリングプロジェクトをいじくり回すことで実現できるなら、なお良いでしょう。 うんちボタンを押す 笑顔のうんちキャラクターが貼られた装置は、Amazon Dash Buttonをベースにした Amazon IoTボタン です。子供がこのボタンを押すと、AWS Lambda関数が呼
三目並べで学ぶミニマックス法 | POSTD
最近、「絶対に勝てない三目並べ」のゲームを作ったのですが、非常にささやかながらも楽しいプロジェクトで、いろいろ学ぶこともできました。ゲームの全体像に興味がある方は、 こちらでゲームを試してみてください 。 無敵のゲームにするには、コンピュータ側が全ての手を計算し、何らかの基準を用いて最善の手を決められるようなアルゴリズムを作る必要があります。多岐にわたって調べた結果、このプロジェクトにはどうやら ミニマックス アルゴリズムが適当そうだということが分かりました。 このアルゴリズムを根本的な意味で真に理解し、自分のゲームに実装できるようになるまでにはある程度の時間が必要でした。多くのコードサンプルと説明に目を通しましたが、私が能なしだからか、どれを見てもプロセスの内実を十分に理解することはできなかったのです。この投稿が、ミニマックスアルゴリズムに関する皆さんの理解に少しでもお役に立てたらと思い
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
正式リリースされたES8の主な新機能 ???? | POSTD
EcmaScript仕様第8版の新機能 EcmaScript 8もしくはEcmaScript 2017が、6月末にTC39から正式にリリースされました。私たちはこの1年、EcmaScriptについて色々と議論しているようですが、それは無駄なことではありません。現在、ES標準は新しい仕様のバージョンが年1回公開されています。ES6は2015年、ES7は2016年に公開されましたが、ES5のリリース時期をご記憶でしょうか。JavaScriptが魔法のように普及する以前の、2009年のことでした。 つまり私たちは、安定した言語としてJavaScriptの開発上の変化をたどっており、今や自分の語彙にES8を加える必要があるのです。 ES2017 (the 8th edition of the JavaScript Spec) was officially released and publishe
日常にある機械学習の応用例 | POSTD
機械学習とは何でしょうか? 機械学習の信頼できる定義（翻訳） を読むことはできますが、実際のところ、機械学習とは解決される問題によって定義されるものです。だから、機械学習を理解するには、いくつか問題の実例を見てみるのが一番です。 この記事では、まずは現実の世界でよく知られよくわかっている機械学習問題の実例を見ていきます。それから、標準的な機械学習問題の分類法 (ネーミング・システム) を見て、それらの標準的なケースの一つとして問題を識別する方法を学びましょう。これは価値のあることです。なぜなら私たちは、直面している問題のタイプを知ることでどんなデータが必要なのか、どのタイプのアルゴリズムを試すべきかを考えられるからです。 機械学習、10の応用例 機械学習の問題はたくさんあります。それらは、あなたが毎日ウェブ上やパソコン上で使うソフトウェアの中核や難しい部分を構成しています。Twitter上
テスト駆動開発（TDD）はもう終わっているのか？ Part 2 | POSTD
前編はこちらです 4：テストに伴うコスト 2014年5月27日 audio 今回のテーマは、テストとTDDのマイナス面です。 テストをやりすぎることがあるか、そして機能的なコードよりテストを重視するチームには問題があるかという点について議論しました。 議事録 Davidが会話の口火を切りました。 「トレードオフについて話すなら、当然そのマイナス面について理解しなければならない。なぜなら、欠点のないトレードオフは存在しないからだ」 このあと彼は続けて、TDDは開発者に何かを強制するわけではないが、ある一定の方向に導くことは確かだと言いました。 それから、最初の問題点として、テストの過剰な実施を取り上げました。 TDDでよく言われるのは、テストに失敗せずして1行のコードも書くべきでないということです。 Davidも当初はこの考え方を合理的だと思っていましたが、そのうち、テストをやり過ぎる傾向が
テスト駆動開発（TDD）はもう終わっているのか？ Part 1 | POSTD
後編を公開しました（2014/10/8） これは、テスト駆動開発（TDD）とTDDがソフトウェア設計に与える影響についてKent Beck、David Heinemeier Hansson、および著者の3人で行った一連のディスカッションの議事録です。 ディスカッションに至った経緯 あるセンセーショナルな発言とブログ記事が発端となり、お互いの見解と経験について理解を深める目的で、話し合いが持たれました。 この会話のきっかけとなったのは、 DavidがRailsConfで行った基調演説です。 彼はRailsコミュニティでTDDおよびユニットテストへの不満を表明しました。 程なくして、彼はいくつかのブログ記事を公開しましたが、そのうちの最初の記事で “TDDは終わった” と宣言したのです。 それから2～3日後、Davidのその後の記事について私がタイプミスの修正を送ったところ、 Davidは彼の
さよなら、Firebug | POSTD
最も人気が高くパワフルなWeb開発ツール。 Firebugはこれまでに驚異的な成功を収めており、その12年の歴史において、オープンソースのツールとして、Web開発者の間でカルト的な人気を築き上げてきました。登場したのは2005年、Firefoxブラウザでコードの検査、編集、デバッグをできるようにした最初のツールです。また、どのようなWebページにおいても、CSS、HTML、JavaScriptの調査を可能にしています。これは大きな前進でした。 Firebugは多くの人の注目を集め、現在でも100万人以上の熱心なファンがそれを使用しています。 そのような中、来月リリースされるFirefox Quantum (バージョン57) で、Firebugが終焉を迎えるのは残念でなりません。ただし、現在のFirefox Developer ToolsにFirebugの全ての機能が盛り込まれている点につい
Capybaraを使って、Rails+JavaScriptの非同期な統合テストを書く | POSTD
上からも分かるように、ページの読み込みが完了する前に、テストでリンク探しを始めたのにも関わらず、Capybaraは優雅にインタラクションを処理しています。 しかし、Capybaraがこれらの非同期の問題を処理してくれるにもかかわらず、成功したり失敗したりする一貫性のないテストにいとも簡単に陥ってしまうのはなぜなのでしょう。 競合状態の数を最小限に抑えて、Capybara APIを正しく使用するには、いくつかのコツがあります。 最初に適合するエレメントを見つける 悪い例 first(".active").click まだページに.active要素がない場合、firstはnilを返し、クリックは失敗します。 良い例 # 完全に一致するものが欲しい場合 find(".active").click # ただ単に最初の要素がほしいだけの場合 find(".active", match: :first
Pythonの新しい文字列フォーマット : %記号、str.format()から文字列補完へ | POSTD
「ほとんどの状況への対処について、一つの正しいやり方にフォーカスする」言語であるPythonですが、その文字列フォーマットは非常に悩ましく、また年々、多様化が進んでいます。 Python 3.6 では、文字列をフォーマットする方法には3通りあります（簡単な結合や string.Template の使用を除きます）。 %演算子 str.format関数 文字列の補完 （もし、この記事を全部読むつもりがないようであれば、 2016年2月に開催されるPyGrazの会合 に関する記事で、追加の例を含めてもう少し幅広くご紹介したいと思います） %形式の文字列フォーマット %形式は、少なくとも1.0バージョンからPythonに組み込まれているフォーマットです。Python 3以前のバージョンから使用している方には馴染みがあるでしょう。 多少の相違はあるものの、これはC言語の sprintf と同等の関
Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで
大学院生のためのLLVM | POSTD
(注：2017/07/06、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) この記事は、 LLVM コンパイラ基盤を使ってリサーチをする人のための入門書です。これを読めば、コンパイラに全く興味のない大学院生も、楽しみながらLLVMを使って優れた功績をあげられるようになるでしょう。 LLVMとは何か？ LLVMは非常に優れていて、ハックしやすく、C言語やC++のような”ネイティブ”言語向けの、時代の先端を行くコンパイラです。 LLVMの素晴らしさに関しては他にも様々な話を聞くのではないでしょうか（JITコンパイラとしても使えるとか、C言語系列以外の様々な言語を強化できるとか、 App Storeからの新しい配信形態 であるとか、などなど)。もちろん全部本当のことですが、今回の記事の目的としては、上述の定義が重要です。 LLVMが他のコンパイラと差別化される理由には、いくつかの大きな
関数型プログラマのためのRust | POSTD
この投稿はEdward Z. Yangが2010年に書いた OCaml for Haskellers 、私自身が今年頭に書いた Haskell for OCaml programmers の流れに沿っています。 目次 プロローグ なぜRustを学ぶべきか 直接対応が可能なもの トレイト：Rustの型クラス アドホックなオブジェクトとメソッド 安全な参照 寿命と記憶域、そして管理オブジェクト オブジェクトの共有：RcとArc マクロとメタプログラミング リテラル 謝辞 参照 Copyright and licensing 注 : この記事の最新版は下記サイトで見られます。 http://science.raphael.poss.name/rust-for-functional-programmers.html 他のフォーマット： Source , PDF プロローグ C言語プログラマのための
ソフトウェアエンジニアがたどる成長過程と失敗の行きつく先 | POSTD
これからご紹介する私の試みはなかなか難しい側面があり、物議をかもすかもしれません。また、お見せするのは初めてなので完璧とは言えないかもしれません。私はソフトウェアエンジニアのスキルとその影響力を評価するシステムを開発しようとしています。少なくとも、プログラマが成長していく理想的な成長過程を大まかに描いてみようと思います。評価スコアは0.0から3.0まであり、それぞれの数字は専門能力を開発していく際の出発点を表しています。 このシステムは主にビジネスの観点から見た、ソフトウェア業界が求めるものに基づく 実務的な スケールです。数学的な才能や高速アルゴリズムを書く能力、Linuxカーネルの内部構造に関するプログラマの理解の深さなどを評価するスケールではありません。もちろんこうした能力は重要ですし、通常、エンジニアのスキルとともに伸びていく能力ですが、私のシステムが焦点を当てたいのはそこではあり
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