はじめに具体と抽象を行き来することの重要性は、いろいろな方が述べられていて、筆者も本当にそうだと感じています。それがうまくできる人とできない人とで、年収が数百万円のレンジで変わってくると言っても過言ではないのではと思います。 拙書『アーキテクトの教科書』でも第1章に以下の記述があります。 抽象と具象を自由自在に行ったり来たりする能力があると、とても重宝します。 『アーキテクトの教科書』第1章よりただ「具体と抽象を行き来する」という表現そのものが極めて抽象度が高いため、ピンとこない人もいるでしょうし、人によってその解釈が異なる可能性もあるでしょう。この記事では、「具体と抽象を行き来する」という行為を具体例を通じて確認し、理解度を深めたいと思います。 言葉の整理まずは言葉の意味を確認しておきます。 【抽象】 (abstraction)事物または表象の或る側面・性質を抽き離して把握する心的作用。

コーディング面接で使われる構文、データ構造、標準関数などは実はある程度限定されています。ここに書いてある事を理解するだけでコーディング面接における（体感）8 ~ 9割くらいのPythonの必要な知識を学習できます。 例えば、辞書やセットは頻繁に活用しますが、ジェネレーター・デコレータなどはコーディング面接ではそこまで登場しません。つまり必要なものだけ集中して学習し、残りの要素はその都度調べる形が効率良いでしょう。コーディング面接では万が一忘れた時は相手が自分の代わりにググってくれたり、擬似コードとして書くことも許される場合があります。

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人生のチュートリアルを 終わらせる たったひとつの冴えたやりかた 競技プログラミング同好会 競技就活部門

技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命

OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ

AtCoder高橋社長がLINEのコーディング試験を見て驚いた理由―。「競プロとこんなに違うとは……」2022/10/06 ITエンジニア志望者にとって、時に「避けては通れない道」となるコーディング選考。実際に人気企業では、どのような試験や採点が行われるのだろうか。今回はLINE株式会社の協力の下、外資就活ドットコムの会員が参加（＊1）する模擬コーディング試験を開催。LINEが実際の選考で出すような問題を、参加者に解いてもらった。 その解答内容を題材に、LINEの新卒採用でコーディング試験を担当する大澤和宏さんと、特別ゲストのAtCoder高橋直大社長の対談を実施。2人の言葉から、「良い解答」「そうでない解答」の差、そしてコーディング選考と競技プログラミングの違いなどが見えてくる。【藤崎竜介】 ＊1 AtCoderで中級者とされる茶色もしくは緑色レベル、かつ2024年卒業予定の学生を対象に

試行回数の増やし方 2021年度版です

はじめに　この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について　令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち　私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた

自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど

はじめに はじめまして。 NTTデータ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 C や C++ を使用しているとしばしばビット演算を行う場面が出て来ます。 計算機リソースが限られている状況では、ビットを用いることでデータ量を少なく済ませたり、計算コストを小さく抑えたりすることができるメリットがあります。 本記事では、ビット演算を用いて実現できる処理について、簡単なものから高度なものまで集大成します。極力わかりやすく頑張って執筆しました。特に前半 4 つはビットの説明の中でもかなりわかりやすい方だと思います。後半の 7 つのテーマは比較的高度なアルゴリズムの話題ですので、フラグ管理やマスクビットについて詳しく学びたい方は前半 4 つを中心に読んでいただいて、後半 6 つは必要に応じて読んでいただければと思います。反対にビットの知識はあってビットを用いたアルゴリズ

機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less

遺伝的アルゴリズムを使って人間がパラメータを調整する事なくFM音源から意図した音色の音を出す手法を解説します https://github.com/Fadis/genetic_fm 追記: 発表の動画を用意しました https://www.youtube.com/watch?v=oJy0g0mt8LA

Go 言語で wc を実装してみた GitHub - takatoshiono/go-wc: Go implementation of wc command for practice なぜか A Tour of Go をやり終えた時「全然うまく書けない」というのが感想だった。もっと Go 言語のコードを読み書きする必要がある。 そして読むだけだとやる気が続かないから何か書きたい。何を作ろうか？ Go 言語なのでスタンドアローンで起動するバイナリ実行形式のファイルがよさそう。仕様が簡単で手頃なやつがいいな...と考えて wc にしたのだった。他にも以下が候補にあった。 ab smtp server beer コマンド(なんかうまそうなビールを表示する) wc コマンド find コマンド (コマンド系で攻めるなら GNU coreutils, findutils などを見るとよさそうか...

Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経

イマイチ理解しきれていなかったDIに関して調べていところ、Google Guiceの解説がすごく分かりやすかったので、和訳してみました。 （ところどころ意訳気味です。明らかに解釈の誤った訳がありましたら、ご指摘ください） ちなみにGoogle Guiceというのは、Googleが開発したDIライブラリです。この例ではJavaが使用されていますが、Scalaでも使用可能です。最近Play Frameworkでも採用されたので話題になっているようです。 用語の定義 本文を読む前に目を通すことで、内容をスムーズに理解できます。 用語 意味 本文中の例

こんにちは、Cygames Research の多胡です。これまで10年以上コンソールゲーム開発を行ってきていて、最近ではハイエンドゲームエンジンを制作しておりました。Cygames でもハイエンドゲームエンジンの開発に携わることになりました。 ゲームエンジン開発を行う上で重要な考え方にデータ指向設計 (Data Oriented Design) というものがあります。今回はこのデータ指向設計を例を交えながら紹介させていただきます。 背景 データ指向設計の考え方は 2009年頃から有名になりました。 この 30年で CPU の性能は1万倍以上になりましたが、メモリの転送速度は10倍にもなっていません。そのため、プログラムのボトルネックはメモリ帯域となることが多くなりました。ゲームにおいても CPU はほとんどの時間がメモリからのデータの転送待ちになっています。CPU の性能を引き出すために