Immersive experiential environment for learning programming, developed in the School of Computing at the National University of Singapore.
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Immersive experiential environment for learning programming, developed in the School of Computing at the National University of Singapore.
部分型における変性と極性 - なぜScalaの変性は+や-で指定するのか - 貳佰伍拾陸夜日記
この記事はScala Advent Calendar 2022の19日目です. Scalaではジェネリック型の変性(variance)は+や-で指定しますが, 他の言語(たとえば, C#, Kotlin)ではoutやinだったりします. この記事では変性の意味を整理して, なぜScalaでは+/-の記号を使うのか説明します. 追記ただし, ここで説明している内容は基本的にC#やKotlinでも成立する(はずな)ので「なぜこれらの言語では+/-の記号を使わないのか」を説明するものではありません. 個人的には+/-の方がわかりやすいと思うし, out/inの記法は扱っている概念が簡単であるかのような誤解を生む(悪く言えば騙す)のでどちらかと言うと嫌いです. 発端 こういう話題がありました. Scala は共変が + で、反変が - なので理論重視？ なのに対して、Kotlin と TypeSc
OSS開発者が自分の人生を犠牲にしなくていい。「フルタイムRubyコミッター」という生き方が与えてくれた恩恵 - Findy Engineer Lab
お店のデジタル化を支援するSTORES 株式会社（以下、STORES）は、Rubyコミッターの笹田耕一（@koichisasada）さんと遠藤侑介（@mametter）さんの両名を社員として採用しました。笹田さんと遠藤さんはフルタイムのRubyコミッターとして STORES に入社し、Rubyの機能改善や品質向上のための仕事に専念します。 どのような経緯で、両名は STORES への転職を決めたのでしょうか。そして、今後の具体的な活動内容とは。笹田さんと遠藤さんにお話を伺いました。 「6月は2人で一緒に、フルタイムRubyコミッターとして働く道を探ろう」 笹田さんが取り組む並列並行処理の改善 遠藤さんが取り組む静的型解析 世の中のニーズと本人のモチベーションが合致して生まれる、奇跡的なキャリア 「6月は2人で一緒に、フルタイムRubyコミッターとして働く道を探ろう」 ――転職活動どうもお疲
並行処理の基礎を学ぼう - Enablement Workshop for Gophers
はじめに 2023年5月10日に開催されたEnablement Workshop for Gophersで「並行処理の基礎を学ぼう」というタイトルで講義を行ないました。 Enablement Workshop for Gophersは、ナレッジワークが学生向けに提供する手を動かしながら基礎を学ぶ"Enablement"の機会です。 今回のテーマは2023年6月21日〜23日に行われるEnablement Internship for Gophersに合わせて『並行処理』です。 具体的には主に以下のような並行処理の基礎や最近または今後のアップデートについてお話しました。 ゴールーチンとチャネル syncパッケージ コンテキスト 講義の様子はYouTubeで公開されています。 ゴールーチンとチャネル Goの有名な特徴の1つとしてゴールーチンとチャネルを用いた並行処理があります。 講義では、ゴー
川崎市のコンビニで他人の戸籍謄本誤発行 「2人同時に発行申請すると上書き」バグが原因 富士通
富士通Japanは5月9日、神奈川県川崎市のコンビニの証明書交付サービスで、他人の戸籍謄本が発行された問題について、原因を公表した。 「2カ所のコンビニで、2人の住民が同一タイミング（1秒以内）で交付申請した際に、後続の処理が先行する処理を上書きしてしまう」プログラムのバグが原因だったという。 このプログラムは川崎市以外では使われておらず、他の自治体で起きた問題と原因は異なる。バグは既に修正・入れ替えたとしている。 富士通Japanの証明書交付サービスは、全国200弱の自治体に導入されているが、川崎市の他、横浜市、東京都足立区で、他人の住民票の写しを誤って発行するなどの問題が発生。それぞれ別のプログラムが原因であることが分かっている。 河野太郎デジタル大臣は5月9日の記者会見で、同システムの一時停止を富士通Japanに要請したと発表。同社は9日付のニュースリリースで、「サービスの総点検は既
データ競合(data race)と競合状態(race condition)を混同しない - Qiita
T/O マルチスレッド・プログラミングの文脈では、「データ競合(data race)」と「競合状態(race condition)」は直交した異なる概念を表す1。両者ともに回避すべき事象だが、問題を取り扱うレイヤは明確に区別されるべき。 データ競合(data race)は、マルチスレッド・プログラム実装上の問題である。 競合状態(race condition)は、並行処理システム設計上の問題である。 ここではJava, C#, C++あたりのマルチスレッド対応手続き型ベースのプログラミング言語を取り上げるが、言語パラダイムによらずマルチスレッド処理（共有メモリ型の並行処理機構）ならば広範に適用可能である。また言語仕様として両者を明確に区別するRust言語も取り上げる。 「データ競合(data race)」が何であるかは、それぞれのプログラミング言語仕様にて定義される。競合状態(race c
多言語からみるマルチコアの活かし方
多言語からみるマルチコアの活かし方 はじめに 近年では1つのCPUに複数のコアが搭載されたマルチコアが一般的になっています。 しかし、現状のプログラミング言語ではエンジニアが意識せずにマルチコアをしたプログラムを作ることは難しいです。 そこで、様々な言語から見たマルチコアの活かし方について説明していきます。 プロセスとスレッド プロセスとは1つ１つのアプリケーションといった実行中のプログラムのことで、スレッドは CPU利用の単位です。プロセスは次のように1つ以上のスレッドを持っており、CPUのコア数分だけスレッドを処理することができます。(また、近年ではSMTという技術によって1つの物理コアで2スレッドといった複数のスレッドを処理することができます。2コア4スレッドみたいなやつです) マルチコアを有効活用してプログラムを実行するためにはCPUが処理できるコア数に対して適切な数のスレッドをプ
x86 Linux のメモリモデル、プロセス空間切り替え、カーネルスタック - naoyaのはてなダイアリー
ひとつ前のエントリ id:naoya:20070924:1190653790 では Linux のコンテキストスイッチにおける、主にハードウェアコンテキストの退避/復帰の処理を追ってみました。その中で カーネルスタック (switch_to() 内で pushl %ebp とかして値が積まれるスタック)とはそのときの実行コンテキストに紐づくカーネルプロセススタックという理解でよいか。 という疑問がもやもや湧いて出てきました。ここ数日 はじめて読む486―32ビットコンピュータをやさしく語る を読んでいたのですが、その中にこの疑問への答えへの入り口が載っていまして、そこを糸口に調べてみました。で、結果としては 答え: 良い でした。 x86 は特権レベルの移行と連動してスタックポインタを切り替える仕組みを持っています。Linux の場合モードはカーネルモード(特権レベル0) とユーザーモード
C10K 問題、実は理解していない
お願い 「C10K 問題とは何か」がわかる方は是非 Issue や Twitter などで教えてください。 追記: 自分の立場 1req ごとに 1 native thread を割り当てていたら、クライアントの数が増えれば増えるほど負荷が高まるのは当然だ。ただハードウェアの性能的に余裕があっても性能が劣化することがあり、それを C10K 問題と呼ぶ。C10K 問題は fd, pid の枯渇、スレッドを固定長サイズで確保することによるメモリの無駄遣い、コンテキストスイッチコストを含む。これを解決する方法が 1req ごとに 1 native thread を割り当てない技術で、シングルスレッド+イベントループ+IO 多重化といったテクニックや M:N モデルにつながる。 追記: @naoya_ito さんに解説してもらった当時の歴史的背景 https://twitter.com/naoya
Webサーバーアーキテクチャ進化論2023
はじめに 最近プログラマーとしてのキャリアに一区切りつけようと思っており、これまでのプログラミングの勉強の集大成となるブログを書きたくなったので書く。初めてプログラミングをして、フロントエンド開発をして、サーバーから値が返ってきたときは「どういう仕組みで値が返ってきたんだ？」と疑問に思っていた。ずっと理解したくて理解できていなかった。だからずっと勉強していた。そして最近になってようやく自分の言葉で説明できるようになった気がしたのでブログを書きたい。 2015 年版が自分の原点であり、この記事を書くモチベーションになった このような記事は実は過去に存在している。 FYI: https://blog.yuuk.io/entry/2015-webserver-architecture その記事はサーバーがどういう仕組みで動いていて、どのように進化し、2015 年に至るかを解説してくれた記事だ。自
連載.NETマルチスレッド・プログラミング入門
マルチスレッド利用時に注意すべきデッドロックのパターンとその回避法、スレッドの同期を取るための手法などを解説。
パイプライン演算子の歴史 - まめめも
(You can read this article in English.) Ruby の開発版にパイプライン演算子（pipeline operator）が試験的に導入されましたが、いろいろあってプチ炎上になっています（チケット）。 せっかくの機会なので、パイプライン演算子の歴史を調べてみました。付け焼き刃の調査なので、間違ってたら教えてください。 パイプライン演算子とは こんな感じのものです。 x |> f |> g |> h # h(g(f(x))) と同じ意味 h(g(f(x))) という関数適用の式は、関数が呼ばれる順序（f→g→h）と、プログラムの字面上の順序（h→g→f）が逆でわかりにくいとされます。この問題は、特に、関数が大きくなったときに顕著になります。 wonderful_process_h( marvelous_process_g( fantastic_process
「ラムダ計算」を独学で学習するための，講義ノートやPDFのリンク集 （復習用の問題付き） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ ラムダ計算は，コンピュータ・サイエンスの重要な１分野。 「λ」を使って各種の関数を記述し，λどうしの計算方法を習得すれば・・・ HaskellやF#などの関数型言語を習得するために役立つ。 プログラミングにおいて，関数についての理解を深めることができる。 複雑なアルゴリズムを簡易に記述して，挙動や性質を予測することができる。 計算機科学の，より深い専門的な話題を理解するための足がかりを得られる。 などのメリットがある。 下記に，独学でλ計算を勉強するための， 入門レベルの講義ノートやWebページを掲載する。 読みやすい便利なもの・わかりやすいものから，応用的なものへと並べてある。 質の高いものだけを精選し，わかりづらい資料は除外してある。 ラムダ計算の概要 ラムダ計算の基礎 ラムダ計算の応用 復習のための問題（入門レベル） ※λ計算を利用した計算量・計算複雑性・計算可能
クロージャ再考 - Qiita
はじめに 中級以上のJavaScriptプログラマを目指す上で、避けては通れない壁の一つは クロージャ（Closure） だと思います。「関数の外側で定義された変数を持つ関数の実行時オブジェクトです」とさらっと説明されることが多いですが、シンプルなだけに理解したつもりになって実は使いどころが分からないってことになりがちです。きちんと自分のものにするには基本から丁寧に理解しないとダメですねってことで、今回はクロージャについてその背景から調べてみたいと思います。 歴史と語源 まずは歴史から振り返ってみたいと思います。Wikipediaによるクロージャの解説では、以下のような説明があります。 クロージャの概念は、1960年代にラムダ計算の機械的な実行モデルを構築するために生み出され、1970年に 静的スコープ と 第一級関数 をサポートするPALプログラミング言語で最初に実装された。1964年、
無名再帰 - Wikipedia
無名再帰（むめいさいき、英: anonymous recursion, nameless recursion）とは、無名関数において再帰を行うことである。無名関数は名前を持たないため自己を呼び出すために特別の工夫が必要である。無名再帰は、関数定義では関数自身には名前を付けないが、関数の引数には名前を付けて良い、という制約条件で行う再帰。ラムダ計算において関数はそのような制約条件がある。 不動点コンビネータによる方法[編集]
ウェブアプリケーション開発に新言語を採用したときにインフラで考えたこと - ゆううきブログ
この文章は、サーバサイドのウェブアプリケーション開発において、社内実績の少ない新しい言語を採用したときにインフラ面で考慮したことを社内向けにまとめたものです。 はてなでは、長らくPerlでウェブアプリケーション開発を続けてきた一方、ここ数年で社内でScalaまたはGoの採用事例も増えてきました。 今後開発が始まるプロダクトにおいても、Perl、Scala、Goもしくは他の言語を採用するかどうかを開発開始時に選ぶことになるでしょう。 新言語を採用するときに、考慮すべきことの一つとして、「インフラ」への影響があります。 新言語に関する雑談をしていると、ウェブアプリケーションエンジニアに「インフラ」への影響について聞かれます。 もしくは、ウェブオペレーションエンジニアから考慮するポイントを伝えることもあります。 ScalaやGo以外に、Node.jsやサーバサイドSwiftはどうかというのも雑談
詳説コンピュテーション式 - ぐるぐる～
コンピュテーション式とは コンピュテーション式とは、機能を制限したマクロです。 ・・・では投げやりすぎるので、もうちょっとだけ説明を試みると、 「式変形によって言語の用意する構文の意味をカスタマイズできるようにする仕組み」です。 モナド用の構文として紹介されることもありますが、それはコンピュテーション式という仕組みの上でモナドを扱っているだけに過ぎません。 もっとも、コンピュテーション式はモナド用の構文として使うことが一番多いでしょうから、 モナド用の構文と理解しても問題はないでしょう。 また、このような状況を考えると、モナド以外のことにコンピュテーション式を使う場合は、 現状では「これはモナドではありません」という表明をドキュメントなりなんなりでしておくのが無難でしょう。 特に、let!とreturnを提供する場合でコンピュテーション式をモナドではない構文とする場合は、 うるさいくらいそ
Control flow - Wikipedia
In computer science, control flow (or flow of control) is the order in which individual statements, instructions or function calls of an imperative program are executed or evaluated. The emphasis on explicit control flow distinguishes an imperative programming language from a declarative programming language. Within an imperative programming language, a control flow statement is a statement that r
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