【PHP】Composer2.0ついにリリース！
Original article:https://blog.packagist.com/composer-2-0-is-now-available/ もはやPHPには欠かせないパッケージマネージャであるComposerですが、2020/10/24にComposer2.0.0がリリースされました。 2012年のリリース以来初めてのメジャーバージョンアップということで、多くの改善や新機能が盛り込まれており、そして互換のない変更点もわずかに存在します。 以下は公式でもアナウンスされている、Jordi Boggianoによる紹介記事Composer 2.0 is now available!の日本語訳です。 Composer 2.0 is now available! 1/ What's new? 何が新しくなったの？ 変更点や改善点は非常に多岐にわたるので、全てを知りたい場合は変更履歴を確認して
GitHub - labuladong/fucking-algorithm at english
English translation is in progress... Some articles are still in Chinese, but most are completed. Please star this repo. The full translation will eventually be finished. Enjoy. These articles go over different kinds of Algorithmic Thinking. All are based on LeetCode problems. They contain not just the solution code for a problem, but also WHY the solution works and HOW you too can figure it out.
StackOverflowにて行われた2006年の難読化されたC言語プログラミングコンテスト入選作、sykes2.cの解説の翻訳と訳者の追加情報
gistfile1.md 難読化Cコードコンテスト 2006のsykes2.cを説明して下さい。 Original posted at http://stackoverflow.com/questions/15393441/obfuscated-c-code-contest-2006-please-explain-sykes2-c 質問:このCのプログラムはどのように動くのか？ main(_){_^448&&main(-~_);putchar(--_%64?32|-~7[__TIME__-_/8%8][">'txiZ^(~z?"-48]>>";;;====~$::199"[_*2&8|_/64]/(_&2?1:8)%8&1:10);} これはそのままコンパイルできる（gcc4.6.3でテストした）。 コンパイルされた時刻を表示する。私のシステムでは以下のように表示される。 !! !!!!!
FacebookがInstagramを買収した理由 | ブログヘラルド
フェイスブックが、iPhone用アプリとして始まった写真共有ソーシャルネットワークのインスタグラムを買収した。その金額はと言うと、10億ドルであった。ここで重要なのは、フェイスブックがインスタグラムを手に入れた理由である。 インスタグラムは、2年前にiPhoneアプリとしてデビューした人気の高い写真共有ソーシャルネットワークである（先週、インスタグラムはアンドロイドバージョンのアプリをリリースしたばかりであった）。インスタグラムは、様々なプリセットの写真フィルターと簡単に利用することが可能な写真共有機能を組み合わせたアプリである。過去2年間で、3000万人以上のユーザーを集めており、インスタグラムを真似たアプリが続出するほどのブームを生み出していた。 フェイスブックは、10億ドルと言うとてつもない金額を支払うことに同意した。一部の報道機関は、約1ヵ月前にグーグルが買収オファーをインスタグラ
その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
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