技術文書の書き方
howto-tech-docs.md 技術文書の書き方 このメモは、私（@ymmt2005）が長年にわたってソフトウェアプロダクト開発に関わってきて 2022年現在こうしたほうが良いと考えているベストプラクティスです。 科学的な分析等に基づくわけではない経験則であるため、今後も随時見直すことがありますし、 ここに書いてあることが常に正しいわけでもあらゆるソフトウェア開発に適するわけでもありません。 しかしながら、実務経験が豊富で、モダンな技術スタックに明るいエンジニアの経験則は一定の 役に立つのではないかと考えて記します。 技術文書とは ここでは、ソフトウェア開発で技術者が書くべき文書ということにします。 ソフトウェアエンジニアにも役割がいろいろあり、アーキテクトと independent contributor では書く文書が違うということはあるでしょうけれど、ここではごっちゃにします。
技術書は出版社の直販サイトでPDFを買っている - あんパン
よくKindleでセールやってる! 50%オフ! 50%ポイント還元! ということがあるけれど、全部無視して出版社のサイトでPDFを購入している。 DRMがかかっていない メールアドレスがPDFのページに刻印されたりはある 好きなリーダーで読める 自分の管理方法は後述 出版社に一番還元できる と勝手に思っている あたりが理由。 購入できるサイト O'Reilly Japan Ebook Store 一部EPUBやmobiもある Gihyo Digital Publishing … 技術評論社の電子書籍 EPUBもある 紙の書籍のおまけをここでダウンロードできたりもして便利 SEshop.com ｜ 翔泳社の通販 定期的にセールをやっていて、最大で50%ポイント還元がある 紙の書籍も50%還元になることがあってびっくりする… 本文とは関係ないけど ILLUSTRATION 2022 のシリー
横浜中華街のプロに選ばれる中華鍋の専門メーカー「山田工業所」さんから教わったこと - メシ通 | ホットペッパーグルメ
中華街の料理人たちから圧倒的に信頼される中華鍋 山田工業所という会社がある。鉄鍋、主に中華鍋を作る会社だ。独自の「打ち出し製法」で作られる中華鍋は、プロの要求に応える逸品である。 「打ち出し製法」とは、1枚の鉄板をハンマーでたたいてたたいて鍋の形に曲げていく作り方だ。たたくことで鍋が薄くなり、密度が上がって頑丈にもなる。タフな使用に耐える丈夫さと圧倒的な熱の通りを兼ね備えた鍋になるのだ。 ※本記事はライター、編集部の興味から生まれた通常の編集記事であり、有限会社山田工業所の広告記事ではありません。別記事でチャーハンを作った際、鉄の中華鍋のあまりの効果に感銘を受けたライターの興奮によって作られた記事です。 中華鍋でチャーハンを作ると自宅でも最高のチャーハンが出来てしまう驚きは、以前、別の記事「【中華鍋】自分史上最高のチャーハンを求めて【自宅で作る】」でも述べた。御一読、御シェアしてくれるとう
手を動かして電子工学を学ぶ - はこべにっき ♨
このエントリは、はてなデベロッパーアドベントカレンダーの20日目のエントリです。昨日の記事は id:aereal さんの連打を支える技術でした。明日の記事は id:astj さんです。 最近はWeb技術以外にもできることを増やそうと考えて、電子工学に入門しています。ほとんど何もしらないところからの入門ですから、理論を学びつつ手を動かして何か作ってみる作戦でいきたいところです。 しかし、自分の場合、手を動かすために丁度良い課題に取り組みたいものの、何をやればまったくわかりませんでした。 こんな風に困ってしまうことは、0から電子工学に学びはじめたい人にとっては、よくあるのではないでしょうか。そこで、このエントリでは、電子工学をはじめる人がとりあえず何か手を動かして学ぶための方法をご紹介したいと思います。 TL;DR Make: Electronics ―作ってわかる電気と電子回路の基礎を読み、
Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション - A Successful Failure
2010年11月03日 Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション Tweet 以前『Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力』において、Web上の膨大な画像から欠損部分を自動的に補完する手法*1について紹介した（図1）。 図1：Scene Completion Using Millions of Photographs これは、Flickr等から大量にかき集めてきた画像から類似度の高い画像を自動的に抽出し、欠損部分にハメ込むことで違和感の無い補完画像を生成するアプローチであり、そのアイデアと、生成される補完画像のクオリティが話題になった。素材の量が質に変化する、まさにWeb時代に適したアプローチである。 本エントリでは同様の手法を用いて、失われた色を取り戻すカラリゼーション(colorization)について紹介したい。カラリゼーションとはコンピュータを用いたモノクロ画像
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なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？