言い訳から始めます。この記事を（途中まででも）読んだ人は、次のように言いたくなるでしょう。 『理論から学ぶデータベース実践入門』は良い本なのか悪い本なのか、いったいどっちなんだよ?! この本は間違いや説明不足があり、誤読されやすい表現も多く、その点では残念な本です。しかし、面白いアイディア、するどい観察も含まれていて、行間を補い深読みすれば、多くの示唆を得られる本でもあります。 よって、「良い／悪い」の二択では答えられません。良い点と悪い点の両方を、できるだけ客観的に記述するしかないのです。それをした結果、長い記事となりました。 内容： ことの発端： zhanponさんの批判 奥野本擁護と奥野本批判 僕の擁護・批判の方針 zhanponさんの指摘の再検討 1. 論理的な矛盾とデータの不整合を混同している 2. 命題論理の限界についての説明がおかしい 3. 古典論理の定義を間違えている 4.

(注：2017/10/16、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。) (注：2017/10/11、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。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ

インディーな感じだけど、とっても素晴らしいソフトウェアを作っている会社や団体、個人はたくさんある どれも作っている人の顔や考え方が見える感じで、親近感を覚える 僕がよく使っているものとかを書いておく esa LLC 作っているもの markdown対応のドキュメントツールである https://esa.io/ もう一つ、https://pplog.net/ も作っている 好きな理由 デザイナーさんが、チームの中心にいらっしゃるからか、デザインがとってもいい もちろん、アプリケーションの使い勝手もよい pplogは、とても素晴らしい Flask LLP 作っているもの http://flaskapp.com/ja/zones/ とかhttp://flaskapp.com/ja/standland/ を作っている 僕は、standlandを使っている。 健康系のiOSアプリが多い印象だけど、他

こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説

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今日からはじめるDocker - コンテナー仮想化の必要性を理解して、まず開発環境に導入してみよう！ Dockerは、コンテナー仮想化ツールです。本稿では、サーバーサイドのアーキテクチャの歴史からDockerが生まれた流れや背景を説明し、PCの開発環境で実際にインストールしてDockerの動作を体験します。 エンジニアの方であれば、「コンテナー」や「Docker」といったキーワードを耳にしたことがあるかと思います。自分が関わっているシステムの開発や運用に活用できるかどうか検討している方もいるでしょう。 この記事の前半では、コンテナーやDockerとはそもそもどういったものかを概観していきます。後半では、PC（WindowsやMac）を使ってローカルでDockerを試していきます。 コンテナーとDockerを歴史から知る 仮想化前はすべて手作業だった サーバー仮想化技術の採用 パブリッククラ

本スライドは「Google Cloud Community fes @ Google Cloud Next'17 Tokyo」の登壇資料です。 Kubernetesとは? オープンソースのコンテナオーケストレーションシステム 似た用途で使われることがあるもの: Docker Swarm, Amazon ECS(EC2 Container Service), Kontena, Mesos, Rancher, ... kube-awsとは? Production-Ready(本番運用を目的とした)KubernetesクラスタをAWS上に構築するためのオープンソースのツール Kubernetes Incubatorの１プロジェクト 似た用途で使われることがあるもの: ツール: kops, kargo, Tectonic マネージドサービス: GKE(Google Container Engine

2017/10/08 phpcon 2017 https://joind.in/event/japan-php-conference-2017/session05-mysqlRead less

いろいろな言語で、キーと値とを対応づけるデータ構造、いわゆる連想配列、辞書、……たちがどのように呼ばれているか、気になったので調べてみた。 おおよそ、対応表（map）、辞書（dictionary）、実装の名前をそのまま（hash-table）、 Perl風（hash）に分けられると思う。 Common Lisp: hash-table Scheme: hash-table (SRFI-69, SRFI-125 → R7RS-large), hashtable (R6RS Scheme, SRFI-126), map (SRFI-44), mapping (SRFI-146) Haskell: Map OCaml: Hashtbl, Map SML: hash_table (sml-nj-lib) C++: map, multimap, unordered_map, unordered_mu

先日の goreleaserを使ってGoで書いたツールのバイナリをGithub Releasesで配布する - $shibayu36->blog; で、Goツールのバイナリ配布ができるようになった。しかし、アーカイブ周りの処理が少し期待と違い、作成したzipをunzipコマンドで取り出すとファイルのアクセス権がおかしくなり、バイナリに実行権限がつかなくなるという問題が起こった。これは困る。 goreleaserを深追いをしても良いけど、ひとまず別の方法も試してみようと思って、goxc + ghrを使うようにしてみた。これがうまくいったので、メモしておく。 今回のコードは以下のところで確認できる。 https://github.com/shibayu36/shibayu36/tree/v0.0.7 https://github.com/shibayu36/shibayu36/pull/1 バ

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さよならレガシーエンコーディング。 文字エンコーディング宣言が存在するかどうかにかかわらず、文書のエンコードに使用される実際の文字エンコーディングはUTF-8でなければならない。 4.2.5.5 文書の文字エンコーディングを指定する - HTML Standard 日本語訳 Require utf-8 when specifying character encoding by sideshowbarker · Pull Request #3091 · whatwg/htmlにより、HTMLで使用できるエンコーディングはUTF-8のみとなりました。これにより、古いHTMLでは許容されていた、Shift_JIS、ISO-2022-JP、EUC-JP、UTF16LEといった文字エンコーディングは適合するHTMLではなくなりました。すでにNu Html CheckerでUTF-8以外の文字エンコー

OSSライセンスについて調べてたのだけど、毎回どこ見たら良いか分からなくなるのでメモ。OSSライセンスまじむずい。 Githubによる、オープンソースライセンスの選び方 | オープンソース・ライセンスの談話室 ざっと把握するための参考 たくさんあるオープンソースライセンスのそれぞれの特徴のまとめ | コリス いろんなライセンスの特徴知るために 自作ソースコードに、MITライセンスを適用する３つのやり方 | オープンソース・ライセンスの談話室 MITライセンスの適用方法 図解：Apache License2.0の特許条項 | オープンソース・ライセンスの談話室 Apacheライセンスについて オープンソース法 詳しくは

インクルードするだけで使えるNon-movingで正確なGCをC言語用に作りました。 行数がコメントを除いて100行に満たない非常に小さなライブラリです。 GCのアルゴリズムとしてはCheneyのコピーGCを採用しています。 通常のCheneyのコピーGCではメモリ空間のうち半分が無駄になってしまいメモリ効率が悪かったり、 GC発生時にオブジェクトが移動してしまいC言語のようなポインタを直接触れる言語との相性が悪いという欠点がありました。 今回はヒープ全体を二重連結リストとして管理することでそのような問題を解決しています。 ちなみにこれはTreadmill GCのアイデアと同じです。(が、アルゴリズム自体はTreadmill GCではありません。) APIはLinuxのlist.hに非常に近い見た目になっています。 ある構造体をgcで管理したい場合はstruct gc_head型のメンバを

This document discusses React Native and best practices for building mobile apps. It covers getting started with React Native, setting the application ID and bundle identifier, versioning, build types, integrating Fabric and Firebase, and using Fastlane for deployment. Tips are provided for configuring Android and iOS projects as well as continuous integration/delivery best practices.Read less

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休日個人開発で学ぶテストコード！ 画像に“集中線”を合成するツールを作ってみよう プライベートでも何か作りたい！ そんなときの「今日からはじめる休日個人開発」シリーズ、第二弾はテストコードを書きながら簡単なMVCモデルの画像加工ツールを作ってみましょう。好きな写真に集中線を合成できます。 皆さん、プライベートで何か開発していますか？ 「何か作りたい」という気持ちはあるものの、いまひとつ何から始めたらいいのか分からず、動けないままの人も多いと思います。 そんな皆さんのために、「仕事以外にも休日に個人で気軽に何かを作ってみよう！」という企画の第二弾です。今回は、第一弾で用意した開発環境を使って、画像を加工するツールを実際に作っていきます。 せっかくですので、ただ作るだけではなく、テストコードも一緒に書いてみましょう。最近は、CI（継続的インテグレーション）やCD（継続的デリバリー）も一般的にな