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Coding Style Guide¶ Deprecated - As of 2019-08-10 PSR-2 has been marked as deprecated. PSR-12 is now recommended as an alternative. This guide extends and expands on PSR-1, the basic coding standard. The intent of this guide is to reduce cognitive friction when scanning code from different authors. It does so by enumerating a shared set of rules and expectations about how to format PHP code. The s
(注:2017/08/30、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) TL;DR — AngularJSのアイデアは、2012年には妥当と言えましたが、2017年においてはそうとは言えなくなっています。JSのエコシステムは、成熟度、柔軟性、および生産性の面で、あっという間にAngularの前を通り過ぎてしまいました。現在では、webpackやフロントエンドのNPM、成熟したツールとライブラリのエコシステムを背景として、 大型チームを有する企業であっても、 ReactやVueなどの軽量なJSライブラリを使用することで、大規模で柔軟性のあるSPAを、適切な設計で維持することが容易になっています。 加えて、Angular 2/4の問題が散見された3年の開発期間や議論の余地があるアーキテクチャの決定方針が、多くの企業にこの新しいフレームワークの採用を躊躇させているようです。 201
先月あたりから、オープンソースソフトウェア(以下、OSS)のライセンスのあり方について、Facebookを火種にして侃々諤々の議論が起こっているので解説してみる。 ASFがFacebookにNOをつきつけることの始まりは、Apache Software Foundation(以下、ASF)という著名OSSプロジェクトを多数保有する非営利団体が、Facebookが自社OSSに付加している独自ライセンス Facebook BSD+Patents license を「Category-X」リスト(禁忌リスト)に追加したことだ。 ASFプロジェクトは、Category-Xに含まれるOSSに依存してはいけない決まりがあるため、Facebook製のOSSに依存しているプロジェクトは、8月31日以降はそれらの依存を取り除いてからではないと新しいリリースが出来ない。影響を受けたプロジェクトは少なくとも C
プログラミングに特効薬や万能薬はない――複雑さへの対抗手段としての抽象化とKISS:問題解決力を高めるコツはプログラミングの原則・思考にあり(3)(1/4 ページ) 本連載では、さまざまなプログラミングの原則・思考の中から、特に問題解決力を高めるのに役立つものをピックアップ。プログラマーは、その思考法をビジネスに応用し、そうではない人はプログラマーと一緒に働く際に思い出してほしい。今回は「80-10-10の法則」「パレートの法則」「KISS」「less is more」「オッカムの剃刀」などについて。 書籍の中から有用な技術情報をピックアップして紹介する本シリーズ。今回は、秀和システム発行の書籍『プリンシプル オブ プログラミング 3年目までに身につけたい 一生役立つ101の原理原則(2016年3月22日発行)』からの抜粋です。 ご注意:本稿は、著者及び出版社の許可を得て、そのまま転載した
前回まで、Java SEの最も基本となるjava.baseモジュールの新機能を紹介してきました。今回はちょっと趣向を変えて、API以外に知っておきたい新機能や変更について紹介します。バージョン表記や非推奨APIの明確化、コンパイラのjavacやドキュメント自動生成のJavadocの改善といったものです。 バージョン表記 Java SEのバージョン表記に紆余曲折があったのは、みなさんご存じの通りです。Java SE 8も「8」が表向きの「バージョン番号」であるにもかかわらず、javaコマンドを-versionオプションを指定して実行すると「1.8.0_131」のように出力されます。過去の経緯もあり、1.8.0は「バージョン文字列」として扱われます。バージョン番号とバージョン文字列は別物だと、公式ドキュメントにもうたってあります。この使い分けは煩雑でしかなく、アップデートリリースの番号も複雑に
正誤表 http://www.ric.co.jp/book/error/error1039.html Java をある程度できる人にとって、手っ取り早く Kotlin で読み書きできるようになれる入門書だと思いました。 第II部は特によかったです。 以下、もやもやした点と、正誤表に載っていなかった気になる点について書いておきます。 p46 4章 1.4 「原則として val を使用し、再代入を極力避けるべきです。」 とだけあってなぜなのか書かれていませんでした。わかる人にはわかりますが、わからない人にはわからないと思います。 p49 4章 2.1 イミュータブルという単語がいきなり出てきて特に説明もないので、この本を読む人はイミュータブルの意味を知っていて当然ということのようです。 カタカナでイミュータブルと書かれるともにょもにょしますが、まぁ決めの問題なので書く人の好きなようにすればよい
Last month JetBrains introduced Amper, a tool to improve the project configuration user experience. It offers concise, declarative configuration with sensible defaults for common use cases and carefully considered extension points. Since then, we’ve received a lot of feedback from the community and have continued our development work as well. In this post, we’ll recap […] We are excited to i
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト(本物:及びその他の統計分析職)vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや本当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば本当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか?プロセッサーがどのくらい忙しいか?違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが
ラムダは匿名クラスのシンタックスシュガーだとか言われますけど、オブジェクトの作られ方が違いますね。 というのを検証してみます。 (jdk1.8.0_112で動かしています) ループの中でhogeにラムダを渡して、hogeでオブジェクトを表示します。 まず匿名クラスを使ったコード。 public class LambdaObj { public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 2; ++i) { hoge(new Runnable() { @Override public void run() { } }); } } static void hoge(Runnable r) { System.out.println(r); } } 実行するとこう。 myproject.LambdaObj$1@15db9742 myp
こんにちは。菅野です。 最近、AIとか機械学習とかが話題ですね。 AIに仕事を奪われる職業がどうとかの記事もよく見かけます。 このブログ記事もAIが書いてくれたら良いのにと思っている今日この頃です。 …でも思ってるだけでは仕事を奪ってくれないので、やっぱり何かしら自分で作るしか無さそう。 という訳で、今回はJavaでディープラーニングが出来るDeeplearning4jを使って機械学習を試します! プロジェクトD さて、何を作りましょう? 最終的には私の仕事を勝手にやってくれるAIを作りたいです。 でも、はじめは簡単なものから少しずつ作っていこうと思います。 よくディープラーニングでネタにされるのは手書き文字の識別ですが、正直面白くないので道路上を自動運転するAIを作ります! 嘘です。 いきなり作るのは無理があるので、画像の道路が左カーブなのか、右カーブなのか、あるいは直線なのかを分類し画
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