至高のDockerイメージ生成を求めて -2019年版- - Qiita
この記事は@yugui氏の書いた至高のDockerイメージ生成を求めてに感謝しつつ、記事が投稿された当時には無かったさまざまな事情を組み込んで再度まとめたものである。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメージを互いに配慮することなく柔軟に配備し実行できる 必要のないサービスがコンテナ内で走っていないので、セキュリティの向上に資する イメージの転送が効率的である ベースイメージ部分は一度送ればいちいち再転送する必要がないので、ベースイメージを共有する複数のイメージを効率的に転送できる 標準のレジストリAP
一人でやってると個人開発と同じクオリティになる問題 - hitode909の日記
たまに、今のこの状況は組織パターンに載ってたこのパターンだ、と思い出すことがある。数年前に読んでまだ役立ってる本のうちのひとつ。 今は「常に誰かが進捗させる」というプラクティスをやっている。それ自体はいいのだけど、問題なのは、チーム内チームのエンジニア二人チームでやっているので、一人が進捗させる、もう一人が差し込み対応する、という最小の形になっていること。 奥さんが家でやってる生け花教室のホームページを作る夫、みたいなものをイメージすると、奥さんが生花を教えることで進捗させて、夫がホームページ更新など雑務を巻き取るという構造をイメージできる。百人以上の人間がいる会社であっても、夫婦の生け花教室と同じ数の人のアサインでことを進めているのだとしたら、推進力では同じくらいしか出せないはず。実際には百人いる会社には経理の人がいたり総務の人が居たり、資本が潤沢にあったら良いパソコンを使えるとか、いろ
Thread Mastery: Strategies for Navigating Twitter Threads Like a Pro
However, there may be times when you’d prefer to view someone’s story without letting them know. Enter the world of anonymous Instagram Story Viewer. These tools allow you to watch stories discretely. Let’s dive into how these viewers work, why people use them, and how to do so safely. When it comes to finding the best Apple laptop, several models stand out in terms of performance, design, and val
「Dart 2.5」が登場。GitHubのコードから機械学習させた賢いコード補完をVSCodeなどに提供
「Dart 2.5」が登場。GitHubのコードから機械学習させた賢いコード補完をVSCodeなどに提供 Dart 2.5では「ML Complete」と呼ばれる、機械学習を用いてより賢いコード補完をさまざまなコードエディタへ提供する機能がプレビュー版として追加されました。 Dartをはじめとする型付き言語では、コードエディタによる補完機能が働きやすいという利点がありますが、それでもAPIの種類が増えるにつれて、多数表示される補完候補のなかから適切なものを選ぶ手間は増えていきます。 ML Completeはそうした状況を改善するために開発が進められていると説明されています。 ML Completeの学習データにはGitHub上のオープンなDartのコードが用いられ、TensorFlow Liteによってプログラマが開発中のコードに対して適切な補完のための候補が選ばれます。 下記のツイートに
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