私は時折、コーディングに対する考え方を変えさせられるような、従来と非常に異なるプログラミング言語に出会います。本記事では、その中でも特に気に入っている発見をいくつかご紹介したいと思います。 これは、先賢による「関数型プログラミングは世界を変える！」的な投稿ではありません。本記事で挙げるのは、もっと「知る人ぞ知る」的なリストです。多くの読者の方にとって、以下の言語やパラダイムは聞いたことのないものが大半だと思いますので、私が経験したように、これらの新しい概念を学ぶ楽しさを感じていただければ幸いです。 注：私は以下の言語の多くに関して最低限の経験しかありません。その発想に引き込まれたのであって、専門的知識は持ち合わせていないため、訂正すべき点や誤りがあればどうぞご指摘ください。また、本記事で取り上げていない新しいパラダイムや概念に出会った方は、ぜひお知らせください。 最新情報：本記事が r/p

安全で堅牢なWebアプリケーションをクラウドで開発するのは 非常に困難 です。それを簡単だと思っているような人は、例えばとんでもない頭脳をお持ちというなら別ですが、遠からず痛い目を見ることになるでしょう。 もし MVP（Minimal Viable Product：必要最低限の機能を備えた製品） のコンセプトを鵜呑みにして、有益かつ安全な製品を1ヶ月で作成できると考えているようなら、プロトタイプを立ち上げる前に一度考え直した方がいいと思います。以下に挙げたチェックリストをご覧いただければ、セキュリティに関するクリティカルな問題の多くをスキップしていることが分かるはずです。あるいは少なくとも、潜在的なユーザに対しては 誠実 であるように心がけ、製品が完全ではないこと、そしてセキュリティが不十分な製品を提供していることを伝えるようにしてください。 このチェックリストはシンプルなもので、決して完

.NETのリフレクションが遅い のは周知の事実ですが、なぜなのでしょうか。この投稿では、リフレクションの 実装 を見ながらなぜ遅いのかを解明します。 CRL型システム設計目標 リフレクションが速くない理由の1つとして、そもそも 高いパフォーマンス が設計上の目標にされてはいないことを挙げることができます。 型システム概要 – 設計の目標および非目標 では次のように記載されています。 目標 コード(リフレクションではない)の実行時に必要となる情報へのアクセスが高速なこと。 コード生成のためにコンパイル時に必要となる情報へのアクセスが容易であること。 ガベージコレクタ/スタックウォーカが必要な情報へアクセスする時に、ロックを解除したりメモリを割り当てたりしなくてよいこと。 一度にロードされる型の数が最小限であること。 指定された型をロードする時、ロードする数が最小限であること。 型システムのデ

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません

Electronとは？ Electronは JavaScript、HTML、CSS を使ってデスクトップアプリケーションを作ることができる ライブラリ です。作ったアプリケーションはMac、Windows、Linuxで動かせます。 次は： なぜ重要？ 定義： JavaScript、HTML、CSS はWeb用の言語で、Webサイトの基本的な構成要素です。Chromeなどのブラウザは、コードをふだん目にするグラフィックに変えて表示します。 Electronはライブラリです Electronはコードですが、再利用でき、自分で書き起こす必要がありません。ユーザはその上にプロジェクトを構成します。 参考資料 Apps built on Electron Electron API Demos （Electronで何ができるかをみてください） なぜ重要？ 一般に、デスクトップアプリケーションは各オペレ

この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

断固としてコンピュータ言語を拒絶する 私の知っている最も一般的な .gitconfig は、ユーザ名の設定だけが記されたものです。そして、その次に一般的なものはこれです。 [alias] ci = commit cia = commit -a cam = commit --amend cama = commit --amend -a cl = clean cldf = clean -df res = reset resa = reset HEAD ... # 82 more 4-character aliases このコンフィグは、要するにあなたの頭の中のスペースをキーストロークに置き換えます。短縮コマンドのエイリアスを覚えれば、タイピング数の節約が可能です。しかし私はこれが好きではありません。私はタイプミスをしますし、睡眠不足なこともたまにあるので、このエイリアスではやりづらくなってしま

この記事はTCPの 全て を理解する、あるいは 『TCP/IP Illustrated』 （訳注：日本語版: 『詳解TCP/IP〈Vol.1〉プロトコル』 ）を読破しようとか、そういうことではありません。ほんの少しのTCPの知識がどれほど欠かせないものなのかについてお話します。まずはその理由をお話しましょう。 私が Recurse Center で働いているとき、PythonでTCPスタックを書きました（ またPythonでTCPスタックを書いたらどうなるかについても書きました ）。それはとても楽しく、ためになる経験でした。またそれでいいと思っていたんです。 そこから1年ぐらい経って、仕事で、誰かが「NSQへメッセージを送ったんだが、毎回40ミリ秒かかる」とSlackに投稿しているのを見つけました。私はこの問題についてすでに1週間ほど考え込んでいましたが、さっぱり答えがでませんでした。 こ

この記事は、アムステルダムで2015年に開かれたFronteersのカンファレンスで私が行った講演、「デバッグの技術」に対応するものです。 要約：利用可能なあらゆるツールの使い方を学び、必要なときにそれを使うことで、バグの撃退を楽しみましょう。そのほうが、キーボードを無暗に叩いて6か月も費やしてしまうより、ずっと楽しいものです。 本題に入る前に… この記事を終わりまでスキップしたければ…… Don’t. Write. Bugs. とはいえ…… おそらくこれを読んでいるあなたはロボットではないでしょうから、1個や2個のバグぐらいは書いてしまったことがあるでしょう。「銀の弾丸」は存在しないのです。 実際、先ほどジョークで申し上げた『バグを書くな』というのは、デバッグの仕方を学ぶことの対極にあるものです。必要なのは経験です。バグに対するアプローチを見つけられるようになるためにはバグに遭遇しなけれ

高品質のコードベースは、反復作業やコラボレーション、メンテナンスを簡単にすることで、長期的な開発のスピードを上げてくれます。Quoraではベースコードの品質は重要だと考えます。 高品質のコードを維持することは利点がありますが、その反面かなりのオーバーヘッドが発生し、実際の開発のサイクルに時間が掛かってしまいます。このオーバーヘッドと利点の折り合いを付けるのは難しい問題です。この場合、2つの選択肢しかないように思えます。低品質でコードスピードが速いか、もしくは高品質でスピードが遅いか。スタートアップは素早い開発サイクルに最適化しているので、多くの人は低品質で進めたほうがいいと思っています。 このジレンマは解消できます。ツールやプロセスを工夫することで、コードベースの品質を維持したままスピードを速めることができるのです。この投稿では、コードの品質に関しての私たちの考えや、2つの世界を共存させる

1年以上前に、私は最初の 12 Little-known CSS Facts（あまり知られていないCSSの12の事実） を発表しました。SitePointで最も人気の高い記事となりました。この記事を書いた後も、私はCSSのアドバイスやちょっとした情報の収集を続けました。だって、大ヒット映画も必ず続編を制作するじゃないですか。 注釈 SitePoint/ Natalia Balska によるイラスト それでは、早速今年も開発のヒントになる12の事実について話しましょう。もちろん、中にはもうすでにご存じのこともあると思いますが、この中で初めて知ったという事実がありましたら、コメントでお知らせください。 1. border-radius プロパティに”スラッシュ”シンタックスを使用できる事実 このプロパティについてはSitePointに4年以上 前に書いた のですが、この機能が存在することを、未

(注記：7/15、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 子供の頃、私の興味は互いに関係性のない様々な分野に及んでいました。数学も歴史も大好きでした。 ルネッサンスマン 、つまり 博学者 と言う、複数の分野に秀でた人になりたいと思っていました。これはとても難しい課題で、私は突如として、器用貧乏な人になってしまう危機に直面したのです。 私は特定の分野に特化しなくては、と考え始めました。そうすればたとえルネッサンスマンにはなれなくても、少なくとも、器用貧乏にならなくても済むと思ったのです。どうしたらソフトウェア開発をするのに必要な広い知識を保ちながら、1つの分野で専門性を高めることができるのでしょうか。 この記事では、過去5年間、私が良いJavaScript開発者になるために使ったテクニックとリソースの概要をお伝えしようと思います。 最近の多くのWeb開発者は、ある共通の

わずかな文字がいかにしてパフォーマンスに大きな違いを生めるかというお話 正規表現は、私たち開発者がことあるごとに駆使する呪文のようなものですが、私たちはそれをどんな時も巧みに使いこなしていると言えるでしょうか。正規表現は繊細で精密な言語です。入念な慎重さで記述してやれば、ボウリングで一瞬にして完璧なストライクを取るような強力なテキストとなり得ます。 しかし、正規表現が精密さに欠ける状態で投げ出されると、さながら酔っ払いがよろよろとつまずきながらテキストの上を歩くがごとく、そのボールはぎこちなくボウリングのレーンを転がり、ピンを1つか2つ倒すだけで終わってしまうのです。 これら2つの正規表現の違いは何なのか。何がいい表現と悪い表現を分けるのか。正規表現に素晴らしい力を与えるメカニズムを、この投稿で明かしてみようと思います。効果的な表現とそうでない表現との大きな違いをきっと分かってもらえるはず

Wiredrive では、私たちはかなりの数のコードレビューを行います。しかし、ここで働き始める前には私はコードレビューなどしたことがありませんでした。今回は、私がコードレビューをする時に何に注目するようにしているかや、私の考え出したベストなコードレビューのやり方をお話したいと思います。 コードレビューとは、簡単に言うと2人以上の開発者で問題を引き起こしそうなコードの修正について話し合うことです。コードレビューをすることのメリットについては多くの記事で語られており、知識を共有できること、コードのクオリティが上がること、開発者が成長できることなどが挙げられています。しかし、レビューを行う上で、どのように進めていくかという具体的なことについてはあまり多く語られてないように私は思いました。 レビューで何に注目するか アーキテクチャ/デザイン 単一責任原則 : 1つのクラスは変更する理由が2つ以上

(注記：6/9、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 今回の記事は毎秒300万ものリクエストを処理できるほど強力で高性能なWebクラスタの構築についてのパート1になります。まず初めに、あまり多くはありませんが、私がこれまで使用したことのあるロードジェネレータツールをいくつか紹介します。私のようにてこずって時間をかけてしまわないよう、今回の記事が理解の手助けになれば幸いです。 ロードジェネレータはテストを目的とした数種類のトラフィックを発生させるプログラムです。それによって高負荷においてサーバがどのように動いているか、そのサーバの弱点はどこなのか、などが見えてきます。負荷テストを通じてサーバの限界を知ることは、サーバのレジリエンシーを測定する最適な方法であり、あらゆる問題に対する準備の手助けにもなります。 ロードジェネレータツール 負荷テストをする際に頭に入れておくべ

1983年に発売されたNintendo Entertainment System（NES、日本での商品名は「ファミリーコンピューター」、以下「ファミコン」）は安価なのに高性能だったため、大ヒット商品となりました。独自設計のピクチャー･プロセシング･ユニット（PPU）を使うことで、当時としては驚きの映像を生み出すことができました。そして、今でも特定の環境で視聴すればとてもきれいな映像が楽しめます。一番の業績はメモリの利用効率です。グラフィックスを最小限のバイト数で作成することに成功しました。それと同時にファミコンは、開発者に便利で使いやすいツールを提供しました。その点でも、それまでのテレビゲーム機とは一線を画した製品でした。ファミコンのグラフィックスの生成方式を理解すれば、システムの技術的な優れた能力のありがたみが分かるはずです。そして、現代のゲーム製作者が現在のマシンではどれだけ簡単に作業

1. 小規模なものから徐々に拡張していく。 私は日頃、新たなシステムを作るにせよ既存のシステムに機能を追加するにせよ、必要な機能すら殆ど持たないようなとてもシンプルなバージョンを作るところから始めるようにしています。そこから当初予定していた機能まで、段階的にソリューションを拡張していきます。私は初めから細部にわたって計画をできたことはありませんが、代わりに開発を進めていく中で新しく見つけた情報をソリューションに役立たせます。 私はJohn Gallの、この言葉が好きです。 “複雑なシステムというのは、往々にしてシンプルなシステムから発展したものだ。” 2. 同時に複数のものを変えない。 開発中にテストが失敗したとき、あるいは機能がうまく動作しなかったとき、1つだけ変更すれば、問題発見が格段に容易になるでしょう。言い換えるなら、短いイテレーションを行いなさいということです。1つずつ変更を行い

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

多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な