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情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
Javaプログラマやソフトウェア開発者として、私は「プログラマが知っておくべき…」というタイトルが付く記事から、多くのことを学びました。そういった記事は、特定のトピックに関する有益かつ詳細な情報を数多く与えてくれましたが、探し出すのが非常に困難でもあったのです。知識を探求する中でとても役に立つ記事を見つけたら、参考として何度も読み返せるようにブックマークしてきました。こういった記事を読むことは、どのプログラマにとっても有益になると思うので、私が集めた「 すべてのプログラマが知っておくべきこと 」を皆さんと共有する為にこれを書きました。 ここで紹介する記事は私が個人的にブックマークしたものです。「メモリ」、「Unicode」、「浮動小数点演算」、「ネットワーキング」、「オブジェクト指向設計」、「時刻」、「URLエンコード」、「文字列」などといった代表的なトピックについて載っています。このリス
この記事のオリジナルは voxxed に投稿されたものです。 JavaScript関連の問題を抱えるチームをサポートする仕事を通じて、いくつか共通の問題点があることに気づきました。もしあなたもJavaScriptに対するイライラを感じているのであれば、この記事は何らかの助けになるかもしれません。おことわり:私がお教えするヒントはすでにご存知のものもあるとは思いますが、うまくいけば、多少なりとも有用な情報があるかもしれません。特にエンタープライズアプリケーションやCMSソリューションを構築する際に有効なヒントです。チームの誰もが話したがらないCMSのコードについてお話しします。いずれも必要に応じて採用できるものです。 debuggerステートメント 大半のブラウザでサポートされているにもかかわらず、JavaScriptを書く際に最も活用しきれていない機能の1つです。debuggerステートメ
(注記:6/9、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 今回の記事は毎秒300万ものリクエストを処理できるほど強力で高性能なWebクラスタの構築についてのパート1になります。まず初めに、あまり多くはありませんが、私がこれまで使用したことのあるロードジェネレータツールをいくつか紹介します。私のようにてこずって時間をかけてしまわないよう、今回の記事が理解の手助けになれば幸いです。 ロードジェネレータはテストを目的とした数種類のトラフィックを発生させるプログラムです。それによって高負荷においてサーバがどのように動いているか、そのサーバの弱点はどこなのか、などが見えてきます。負荷テストを通じてサーバの限界を知ることは、サーバのレジリエンシーを測定する最適な方法であり、あらゆる問題に対する準備の手助けにもなります。 ロードジェネレータツール 負荷テストをする際に頭に入れておくべ
要約 この記事では、LinuxカーネルにてLinuxプログラムがどのように関数を呼び出すのかについて紹介していきます。 システムコールを行う様々な方法、システムコールを行うための独自のアセンブリの作成方法(例あり)、システムコールへのカーネルエントリポイント、システムコールからのカーネルイグジットポイント、glibcのラッパ関数、バグなど多くの点について説明します。 要約 システムコールとは? 必要条件に関する情報 ハードウェアとソフトウェア ユーザプログラム、カーネル、CPUの特権レベル 割り込み モデル固有レジスタ(MSR) アセンブリコードでシステムコールを呼び出すことの問題点 レガシーシステムコール 独自のアセンブリを用いたレガシーシステムコールの使用 カーネル側での int $0x80 エントリポイント iret を使用したレガシーシステムコールからの復帰 高速システムコール 3
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week(機械学習に挑んだ一週間)」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理(NLP)の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
1. LeaderをSpaceキーにする Leader は素晴らしい概念です。キーの 組み合わせ ではなく 並び によって、操作を行えるようにするものです。私はこれを使っているので、操作のために” Ctrl -何らかのキー”の組み合わせを押す必要はめったにありません。 私は長い間、 , を Leader キーとして使っていました。ですがある時、キーボードの中で一番目立つキーにマップすることを思い付いたのです。Space(スペース)キーです。 これで私のVim生活は激変しました。今や、私は Leader をどちらの親指でも押すことができ、他の指は常にホームポジションにあります。 Leader がとても使いやすくなったので、私が様々なキーバインドで用いるようになったことは周知の話です。 2. 自分が特によく行う操作をLeaderにマップする 私は、自分がVimで作業を行っている中で、その時間の
私たちの救世主DHH™は最近の Full Stack Radioのインタビュー で、 Basecamp の最新版で彼がどのようにRailsのコントローラを書いたかを説明しています。下記は、彼のすばらしい話を書き取ったものです。 これまでに思うようになってきたのは、「RESTの原則に従うには、どのタイミングで新たなコントローラを作るべきかを一度決めたら、ほぼ異例なくその原則を遵守するべきだ」ということです。いつだってその方がうまくいくんです。自分の作ったコントローラの状態を悔やむのは決まって、作ったコントローラの数が少なすぎた時です。多くの処理を任せようとしすぎてしまうんです。 そこでBasecamp 3では、ある程度理にかなったサブリソースがあれば、毎回コントローラを分割していきます。フィルタなどの場合ですね。例えば画面があって、それがある状態になっているとします。もしこれにいくつかのフィ
新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します(またはソースコードを丹念に調べます)。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか? 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ!では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか?」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決
Qwintryチームは最近、既存のすべてのプロジェクトのフロントエンドをVue.jsに移行しはじめました。新しいプロジェクトでもVue.jsを使います。 レガシーなDrupalのシステム(qwintry.com) ゼロから新しく書きなおすqwintry.comのブランチ Yii2で動くb2bシステム(logistics.qwintry.com) その他、比較的小さめのプロジェクト(ほとんどは、PHPとNode.jsでバックエンドを構築しているもの) プロジェクトの規模についていうと、 Qwintry は世界中で約50万人の顧客が使っています。アメリカとドイツに倉庫を持っていて、アメリカ国内 最大の郵送先 のひとつで、東欧や中東への出荷に注力しています。Qwintryは、アメリカのオンラインストアでグッズを購入する人たちのためのツールです。私たちの倉庫に届いた荷物をコントロールパネルで管理で
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
あるシステムを、1人のユーザから1100万人以上にスケーリングするにはどのようにすれば良いのでしょうか。Amazonのウェブサービスソリューションアーキテクトである Joel Williams が AWS re: Invent 2015 Scaling Up to Your First 10 Million Users でスケーリング方法について素晴らしいプレゼンをしています。 AWS上級者のユーザには適さないプレゼンですが、AWS初心者やクラウド初心者、Amazonが次々と送り出す新機能の流れについていけていない人が始めるには素晴らしい内容だと思います。 おおよその見当は付いていると思いますが、このプレゼンはAmazonによって提供されているため、どの問題についても解決策として提案されているものは全てAmazonのサービスになります。amazonのプラットフォームの役割は、印象深く、分か
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
あなたは技術者採用の面接が苦手ですね。そう、あなたですよ。間違ったスキルを探し求め、適正の無い人たちを採用して、自分自身と会社に悪い影響を与えているのです。応募者リストを見直さなくとも、今までとは違う人材を採用し、会社の業績を上げ、あなた自身も仕事をもっと楽しめるようになりますよ。 いささか大胆な物言いだということは承知しています。仕事での経験を積み面接を担当するようになってから10年、大小の企業の様々な部署で、技術者を雇うための数多くの面接をしてきました。採用する人材が会社に及ぼす影響についても見てきました。完璧な採用を目指せというつもりはありません。私自身がこれまで何度もしてきたあらゆる失敗をあなたが犯さなくても済むよう、お伝えしたいのです。私がこれまで学んできたことは次のようなことです。 誤った判断基準 1. 応募者の現時点の知識に基づいて採用しない 面接で犯しがちな最初の間違いは、
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