私も年を取ったと感じるのは、今年Reactが10年目を迎えたからです。 混乱していた開発コミュニティにReactが初めて紹介されてから10年、以来いくつもの進化を遂げてきました。Reactチームは、急進的な改革ということに関しては躊躇しませんでした。問題に対して、より良い解決策が見つかれば、それを実行してきました。 数か月前、Reactチームは最新のパラダイム・シフトであるReact Server Componentsを発表しました。史上初めて、Reactコンポーネントがサーバーでのみ実行できるようになったのです。 このことに関連してオンライン上では、きわめて大きな混乱が起きています。それが何なのか、どのように機能するのか、利点は何か、そしてSSR（Server Side Rendering）などとどのように連携するのか、多くの人が多くの疑問を抱いています。 私はReact Server

(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

リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを

Cassandra 先ほど触れたCassandraは分散型のNoSQLデータベースで、CAP定理のAとP（可用性と分断耐性）の特性を基準に最終的な一貫性が確保されています。ただ、このように言ってしまうと少し誤解を招くかもしれません。というのも、実際のところCassandraの設定は非常に柔軟性が高く、可用性を犠牲にして強い一貫性を提供することもできるからです。ですが、そうした使用ケースは一般的ではありません。 Cassandraでは、 コンシステントハッシュ法 を使って、渡そうとするデータをクラスタのどのノードが管理するのかを決めています。そしてその際は、データを複製するノード数を示す レプリケーションファクタ を設定します。 注釈： レプリケーションファクタ＝3 挿入（キー、値） Cassandraのノード（コーディネータ） Cassandraのノード ハッシュ（キー）＝2 ノード#2

自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo　対　李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、

2016年の3月、DeepMindのAlphaGoが人類最強の囲碁棋士を破った最初のAIとなり、衝撃が走りました。この時のAlphaGoのバージョンであるAlphaGo Leeは世界中の最高の囲碁棋士の膨大な対局を学習に使っていました。数日前に発表された 新しい論文 によると、新しいニューラルネットワークの AlphaGo Zero は人間が囲碁の打ち方を教える必要がないそうです。今までの囲碁棋士より(人間、機械に関係なく)優れているだけでなく、たった3日間の学習で打ち方を学んでしまうのです。この記事では、これがどのようにして可能なのか、そしてなぜ可能なのかについて説明します。 モンテカルロ木探索 離散的で決定論的な完全情報ゲームをするボットを作成できるアルゴリズムは、モンテカルロ木探索(MCTS)でしょう。囲碁やチェスやチェッカーのようなゲームをするボットは次の一手を決める際に全ての選択

本記事は、JITコンパイラに関するシリーズの第1回目です。計画としては、シンプルな入力言語を使ってそのインタプリタとJITをいくつか開発し、段々と複雑なものにしていくつもりです。このシリーズが終わるまでに、JITコンパイラの開発に何が必要か、そのためにどんな支援ツールが使えるかを、読者の皆さんによく理解していただけるようになれば幸いです。 入力言語は Brainfuck です。本シリーズでは以後、BFと呼んでいきます。BFはプログラマビリティの本質を突き詰めるので、今回の目的に適した言語だと思います。BFは、プログラミングは非常に冗長ですが、なじみのC構造体に直接マップするメモリポインタやループのような概念を持つ点で、プログラミング言語としてはかなりの”メインストリーム”です。 実装言語にはC++を使います。”手始め”の言語としては一般的ではないかもしれません。とはいえ、私の知っている大部

1. 概要 SQLiteを使うと小さなBLOB（例：サムネイル画像など）を読み書きする場合、fread()やfwrite()を使って個別のファイル上に記録されたBLOBを読み書きするよりも35％も速く (*1) 読み書きができます。 さらに、10キロバイトのBLOBを扱うようなSQLiteデータベースを考えた場合、個別のファイルにそれぞれのBLOBを格納する場合に比べてディスク領域を約20％も節約可能です。 このようなパフォーマンスの差が生じる理由は、（私たちの考えでは）SQLiteデータベースの場合、open()やclose()システムコールが呼び出されるのが1回だけなのに対して、個別のファイルに格納されているBLOBを使用する場合は、open()やclose()がBLOBの数だけ呼び出されるためだと思われます。どうやらopen()とclose()を呼び出すオーバーヘッドは、データベース

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

メッセージキュー について書いている連載の続きとして、今週末は分散型メッセージングを実行するための様々なライブラリを詳細に分析していきたいと思います。今回の分析では、APIの特性、デプロイメントやメンテナンスの容易さ、そしてパフォーマンスの質を含めて2、3種類の異なる側面に着目します。メッセージキューは2つのグループに分類できます。ブローカレス（brokerless）とブローカード（brokered）です。ブローカードなキューはエンドポイント間に何かしらのサーバを挟んでいますが、ブローカレスなメッセージキューは、メッセージ送信の際でも間に何も挾まないP2Pです。 今回分析するのは以下のシステムです。 ブローカレス nanomsg ZeroMQ ブローカード ActiveMQ gnatsd Kafka Kestrel NATS NSQ RabbitMQ Redis 取り掛かりとして、ほぼ間違

本記事は、元記事を翻訳した記事の後編となります。 A節については 前編 をご参照ください。 もう一歩進んだマルコフモデル ???? ＊＊免責事項＊＊ ???? 上で説明したマルコフモデルを作る時と同じプロセスで進めますが、いくつかのステップは省きます。もし、何か分からないことが出てきたら、最初のセクションを参照してください???? 1.スケールアップした例 最初のドクター・スースの言葉はそのまま取っておき、私が更に見つけた、ドクター・スースの 不朽の 名言を4つご紹介します。 Today you are you. That is truer than true. There is no one alive who is you-er than you You have brains in your head. You have feet in your shoes. You can ste

BK木とは、 距離空間 内のデータをインデックス化する目的に特化した、木構造を指します。距離空間は基本的に、要素の組 $ (a,b) $ 全てについて距離関数 $ d(a,b) $ を持つオブジェクトの集合です。この距離関数は正しく動作することを保証するために、一連の公理を満たしていなければなりません。これが必要になる理由は、後述の「検索」のセクションできちんと説明します。 BK木のデータ構造は、一連のキーを検索し、与えられた検索キーの値に最も近いキーを見つける問題の解決策として、 1973年にBurkhardとKellerが提案したもの です。この問題を解決する素朴な方法は、要素の組に含まれる各要素と検索キーの値を単純に比較することです。一定の時間内に比較が完了した場合、この検索の解は $ O(n) $ となります。一方、BK木を採用すると、この時実行する比較の回数を減らせる可能性が高く

ブロックチェーン の基本的な概念は非常にシンプルです。分散型データベースで、順序付けられたレコードのリストが連続的に増加していきます。しかしシンプルとは言え、ブロックチェーンやそれを使うことで解決しようとしている問題について話をする際に、頭を悩まされることがよくあります。これは、 ビットコイン や イーサリアム といった、一般にもよく知られているブロックチェーンベースのプロジェクトでよく聞かれる話です。「ブロックチェーン」は、 取引 や スマートコントラクト 、または 暗号通貨 といったコンセプトと強い結びつきがあります。 そのため、本来シンプルであるべきブロックチェーンの理解がより困難になってしまっています。抜け目のないソースコードであれば尚更です。 そこで、 NaiveChain という、200行のJavascripitに実装した、非常にシンプルなブロックチェーンを紹介したいと思います

以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書

去年の10月、私が所属している 会社 の部署で、組み込みファームウェアの開発をC言語からC++に切り替えました。C++のクラス、リソースの自動クリーンアップ、パラメータ多相、そして強化された型安全性などは、汎用OSをデスクトップ機で稼働している時と同様、リアルタイムOS（RTOS）やベアメタル上でも便利です。C++を使えば、安全で表現豊かなファームウェアを書くことができます。 しかしC++のこの自動的な魔法は諸刃の剣とも言えます。いくつかの機能は、組み込み環境 ^(1) には搭載したくないシステムのファシリティに依存するからです。ツールチェーン周りをどうするかも厄介です。 memcpy やアトミック操作、ハードウェア固有の浮動小数点関数などの重要なファシリティが提供されるので、 libgcc と libstdc++ を完全に破棄するのではなく、特定の部分を避けて使わなくてはなりません。 こ

新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの

Lispと聞くと、冷蔵庫のような大きいサイズのコンピュータや、大文字のアルファベット文字列や括弧の並びといったような過去の時代のことが頭に浮かびます。そう、非常に多くの括弧。何故、オブジェクト指向プログラミングの作成者たちは、そんなにもLispの アイデア に魅了されるのでしょうか。そしてまた、アイデアとされるプログラミング言語というものは、どうやったら説明できるでしょうか。こうしたことを教えてくれなかったコンピュータ科学の教育を責めるべきでしょうか。 Lispは、John McCarthyが書いた Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Interpretation by Machines, Part I という論文によって、初めて世界に登場しました。その中で、McCarthyはプログラミングに新しい多くのアイデアを導入

PreactでVDOMがどのように機能するかを示すフローチャート 仮想DOM（VDOMあるいはVNode）は魅力的です✨　しかし複雑で、理解が難しいものでもあります???? React や Preact 、その他同様のJSのライブラリでは、これをコアで使っています。残念ながら私は、これを詳細かつ分かりやすく説明している優れた記事や資料を見つけられませんでした。ですから、自分で書こうと思い立ったのです。 備考：これは非常に長い記事です。内容をシンプルに表すために画像を山ほど挿入しましたが、それゆえにさらに長い記事になってしまいました。 私は Preact のコードとVDOMを使いました。容量が小さくて済み、将来、簡単に見なおすことができるからです。しかし、概念のほとんどはReactにも共通していると思います。 皆さんがこれを読んだ後、仮想DOMをよく理解できるようになり、できればReactや

この夏、私はカリフォルニア州パロアルトにあるFlipboardでインターンとして仕事をしました。私はそこで機械学習関係の問題に取り組んだのですが、その一つが画像のアップスケーリングでした。この記事では予備的結果を紹介し、また私たちのモデルとFlipboard製品への応用の仕方について議論していきたいと思います。 Flipboardのデザイン言語では、上質で印刷物のような仕上がりにすることが重要とされています。コンテンツ全体を通して、ユーザには安定感と美しさを楽しんでほしいと思っています。まるで自分専用に印刷された雑誌を手に持っているかのような体験を提供したいのです。このような体験を一貫して提供するというのは難しいことです。画像の質などといった様々な要素が、表示するコンテンツ全体の品質に大きく影響するのです。画像の質は、その画像のソースによって大きく変化します。フルブリード形式の、ページ全体

しばらく前に私は、「 C言語でシェルを書く方法 」というタイトルで、皆さんが日常的に使っているツールの内部動作を理解するのに役立つチュートリアルを書きました。単純なシェルであっても、数例を挙げるだけでも read 、 fork 、 exec 、 wait 、 write それから chdir など多数のシステムコールが呼び出されていました。この探索に続く次なる旅として、今回はLinux環境においてシステムコールがどのように実装されているのかについて学んでいきましょう。 システムコールとは何か システムコールを実装するに当たって、それが何なのかをまずきちんと理解しておきましょう。そう遠くない昔の私がそうでしたが、素直なプログラマならシステムコールをCライブラリで提供されている関数のことだと定義するかもしれません。しかしこれは全く正しくありません。確かにCライブラリに含まれる関数群はシステムコ