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森沢洋介さんが提唱した英語学習法です。詳しくは公式サイトか書籍を読んでください。 マップに従って10ヶ月勉強した結果、TOEIC 890点を一発で達成できたので、その過程を出来るだけ詳細にまとめました。 なお、マップを理解していることを前提とし、それぞれのトレーニングのやり方は説明していません。 あなたが英語をモノにしたいと考えているのであれば、マップを一読することを激しくおすすめします。 TOP 2009年1月 TOEIC 300点前後(推定) ※(注記)数年前に大学の授業でやった模試がそれくらい 学生時代から英語は苦手で嫌い。推薦だったので学校の勉強はそれなりにやったが、受験英語はやったことがない。 発音記号がひとつも読めない。中学レベルの文法と単語はなんとか覚えているが、完了形と関係代名詞はあやふや。 2009年10月 TOEIC 890点 L460 R430 ※(注記)スコアシート マップに実現で
에버노트에 뭐가 새로워요?에버노트에서 무슨 일이 일어나고 있는지 궁금하신가요? 아래의 기사들을 확인하여 우리가 작업 중인 흥미로운 것들을 모두 볼 수 있습니다. 새로운 소식오디오 녹음을 명확한 노트로 변환하세요 – AI Transcribe와 함께다시 듣지 마세요 – 영상, 오디오, 링크를 몇 초 만에 텍스트로 변환할 수 있습니다. 더 읽기
次世代 Web カンファレンスで監視について話すことになったので、ネタとしてWEB系各社で使っている監視ツールを調査中。 うちはこれ使ってるよ!!!ってのがあったら@mikedaにメンションください! Cookpad Zabbix 昔はNagios+muninだけど台数増えて性能的に破綻した ビューはそのままじゃ辛いのでmunin風に表示するのを自作 StatusCake DataDog。サービス系、サーバに紐付かない系の監視に。DashBoard便利 waker。通知用。PagerDuty高い、と言ってryot_a_raiが秒で作ったらしい Kibana imon。独自のリアルタイムなサービス稼働状況表示ツール NewRelic 試し中なもの Real-User Monitoring : JSでbeacon飛ばしてfluentd -> BigQuery。Google SpreadShee
macOSの仮想化技術について ~Virtualization-rs Rust bindings for virtualization.framework ~
少々癖があるので慣れるまでは難儀しますが、慣れてしまうともはやOfficeを起動すること自体がなくなってしまうほどに便利なGoogle Drive。 今回は中でも、最も多く使われているであろうドキュメントについて意外と知られていない。でも知っているとちょっと便利な小さな裏ワザや便利すぎるアドオンをまとめてみました。 チャットでやりとりしながらオンライン議事録Messenger アドオン サムネを見てもらえば分かる通り、アドオンを有効にするだけで同時にそのドキュメントを見ている人限定のチャットルームを画面内に作成でき、履歴を残せるという素敵アドオン「Messenger」。 実装方法もカンタンで、ドキュメントを開いて<アドオン>メニューをクリックして「Messenger」を選択⇒連携させるだけです。 集まれなくても何かしら決めなければいけない場合、この「画面内でチャットできて、その履歴が残る」
文科省が公表している情報を元に日本全国の水道の放射能値をグラフ化しています。 データが公表され次第、グラフを随時更新します。 *各グラフの単位は 放射能濃度(Bq/kg) *宮城は震災被害によって計測不能。奈良は機器調整中。 *検出成分が0.1Bq/kg以下の場合[未満]と表示。0.1Bq≧未満≠0です。 *測定中の場合、値が[測定]と表示されます。 *主な情報元:文部科学省/上水(蛇口水)、定時降下物のモニタリング *福島県のデータは福島県災害対策本部の独自調査による情報。採取場所は福島市。 *食品衛生法に基づく乳児の飲用に関する暫定的な指標値は 100 Bq/kg (出典:放射能汚染された食品の取り扱い) *参考サイト:飲食物摂取制限に関する指標、放射線と放射性物質(文藝春秋)、食べ物に含まれる放射性物質 *調査日時:2011年03月18日(金)〜2013年12月21日(土) *このペ
新規事業立ち上げのアンチパターンについて考えてみる。 このアンチパターンは、完全な飛地の新規事業だけではなく、複数プロダクトを経営する中での隣接領域の新規プロダクトの立ち上げのときや、あるセグメントにPMFした状態から次のPMFを探すときも同様のアンチパターンが適用されうる。 ここでのアンチパターンは、1つ目の事業立ち上げ・プロダクト立ち上げで起こることはない。2つ目の事業や2つ目のプロダクトを立ち上げる際に留意する点であり、コンパウンドスタートアップを正しく経営するには必ず頭に入れておきたい内容である。 規模からの逆算と顧客インサイトの軽視新規事業における市場選択のアンチパターンである。 例えば、売上の30%成長を続けるための、計画と現実のギャップを埋めるために新規事業を規模から探してしまうみたいなケースで見られる。 大前提として、市場規模の推定は重要である。実際に事業をやっていると、い
私たちソフトウェアエンジニアは、コード品質についてしばしば論ずるけれども、ではコード品質の良し悪しがどれほどビジネスに影響するのかと問われると、回答に窮する。只々、「コード品質が悪いと変更により多くの時間がかかります」だとか、「欠陥の修正に追われて開発時間が奪われます」だとか、個人の経験やエンジニア的一般論に頼った定性的な説明に終始するしかない。ソフトウェアを繰り返し変更する頻度が高いほど、コード品質が開発時間に影響を与えるのは確かにそのとおりだと思えるが、はたしてそれは、どれほどのインパクトなのだろうか。 2022年の研究論文 "Code Red: The Business Impact of Code Quality – A Quantitative Study of 39 Proprietary Production Codebases" では、コード品質がビジネスに与えるインパクト
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2013年05月18日に#TokyoWebminingで話した資料です。 大人の都合でグラフの縦軸と横軸がありません。 基本的には横軸は時間(day)と、縦軸はUUです。
いま注目すべきシリコンバレーの有名なIT企業は新規のデザインや機能が有効かどうかを検証するためにA/Bテストを行っています。 その一方で、日本の企業も含め、A/Bテストを本番環境で導入している企業は非常に少ないです。 加えて、日本で言われているA/Bテストと海外で言われているA/Bテストは少々異なるものだと感じています。 日本のA/Bテストはフォームの最適化やデザインの修正にとどまっている一方で、海外のA/Bテストはプロダクト開発のサイクルの一部分となっています。 プロダクト開発のサイクルの一部としてA/Bテストを取り入れるためには、大量のテストを定常的に回していく仕組みが必要となってきます。 そこでデータドリブンであると言われているようなシリコンバレーのIT企業は自社でA/Bテストの基盤を作成しています。 今回は社内A/Bテスト勉強会で発表するために、シリコンバレーの有名IT企業がどのよ
#共有する 開発生産性カンファレンス https://dev-productivity-con.findy-code.io/2025 2025年07月03日 Keynote: 開発生産性測定のトレードオフ 「グッドハートの法則」はもっと悲観的に捉えるべきだった はじめに:25年ぶりの来日と生産性への問題意識 25年ぶりに来日しました。かつて『エクストリーム・プログラミング(XP)』の本が日本の書店に平積みされているのを見て、とても嬉しかったことを覚えています。(サインしようとして店員に怪しまれ、逃げたという面白いエピソードもありましたが。) 今日は「開発生産性」について話します。より多く、より早く作れば生産性は向上するのでしょうか?ドイツには「物事を良くしようとして、かえって悪化する」という趣旨の言葉がありますが、まさにそれが生産性の議論で起きています。特にAIの登場は、この問題をさらに悪化
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」(グーグルにおけるバグ予測)で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
システムの多機能化により、プログラムの内容が複雑化している。テクマトリックスの『Understand』は、プログラムの構造を可視化することで、ソースコードの解析時間を大幅に削減できる開発支援ツール。今回は同社の福永一寛氏に、Understandの機能や特徴について聞いた。 システムの多機能化により、プログラムの内容は複雑化している。既存コードの改修や多人数での開発における情報共有のためには、プログラム構造の理解が必須だが、ドキュメントと実装内容とが乖離している場合も多く、解析自体に工数がかかることもある。テクマトリックスの『Understand』は、プログラムの構造を可視化することで効率的なソフトウェア開発をサポートするソフトウェア開発環境。「組込みシステム開発技術展(ESEC)」にて、同社の福永一寛氏にその特徴を聞いた。 ソースコードの解析作業時間を大幅に削減する『Understand』
新規サービス用の監視をNagiosからsensuに切り替えて2ヶ月経ったので、 導入時の調査で社内で公開してたissueと、投入して2ヶ月間運用した記録を公開しておこうと思う。 というか以前Sensuの事を書くと公言していたのに、すっかりサボっていて 昨日@ma0eさんのブログを見て下記のやり取りを思い出して急いで書いた... @ma0e We started using it. @glidenote will report the detail soon, I think. — kentaro (@kentaro) 2013, 10月 30 @kentaro @glidenote that would be nice — Mitsutoshi Aoe/maoe (@ma0e) 2013, 10月 30 導入環境はCentOS 6.4で、利用しているsensuのバージョンは0.12.1-1にな
2009年11月5日,Googleは自社サービス製品であるGmail,Google Maps,Google Docsなどの開発に使用しているJavaScriptアプリ開発ツール群「Google Closure Tools」を一般公開しました。 "Closure"は一般的に,閉鎖や閉店といった意味で使われます。ツールの命名としては少しネガティブなニュアンスを感じますが,Google Closure Toolsの場合は,終結といった意味で,開発プロジェクトにおける最終ステップの仕上げ用ツール。すなわち"栓"という意味で中身があふれ出さないようにキッチリ閉めておくものといった意味合いから命名されているようです。 Ultimate(究極)に近い意味でGoogleの自信の表れと受け取った方がいいかもしれません。Googleで新規公開になったプロジェクトとしては珍しく,ベータ版の表記もありません(Go
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グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか?という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 ×ばつARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか? 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい
glances インストール 使い方 ctop インストール 使い方 gtop インストール 使い方 htop インストール 使い方 vtop インストール 使い方 cpustat インストール 使い方 GitHubを眺めていたらtopの代わりとして使えそうなコマンドが色々あったので試してみる。 glances Glances - An Eye on your system(公式ページ) github.com glancesは色々な情報を表示できるモニタリングツール。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install glances 使い方 glancesで起動できる。図のように色々な情報がまとめて表示可能。 ブラウザで確認できるWebサーバモードや、リモートマシンを監視するクライアント/サーバモードもあるようだ。 ctop ctop(公式ページ
ソフトウェア設計とは何か? (原文: What Is Software Design?) by Jack W. Reeves (c)C++ Journal - 1992 訳者まえがき この文書は,Jack W. Reeves 氏が1992年に C++ Journal に寄稿した記事の邦訳です。 本記事では,オブジェクト指向プログラミング言語の代表として C++ を挙げていますが,これは本記事が執筆された当時,一般的に利用可能なオブジェクト指向言語は C++ だけであったという事情があるためです。 今では C++ に加えて Java,Delphi,C# といったオブジェクト指向言語が利用可能となっていますが,そんな今でさえこの記事は古さを感じないものとなっており,ソフトウェア開発の本質,現状を鋭くえぐるものとなっています。 邦訳の公開を許諾していただいた Jack W. Reeves 氏に,
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
電通大1年生に1日1時間の 英語学習を勧める根拠 2012.7 梶本 http://kaji-lab.jp 研究室では英語が必須 情報収集の8割は英語です。 翻訳ソフトでは今のところ対応できないと思われます。 国際学会での口頭、展示発表、論文執筆は英語です。 セリフは暗記できても質疑応答への対応は不可能です。 せっかく行った国際学会で日本人としか知り合えません。 研究留学では研究に関して議論できる英語力が必要です。 自分の世界を広げる留学は、英語ができないと不可能です。 (宣伝:研究室のこれまでの実績:2010年度2名、2011年度1名、2012年度3名(予定)) この資料ではTOEICの点数で議論します TOEICは批判も多いですが、学生とレンジが合ってお り、数値で議論しやすいです。 研究室には300点台から900点台後半まで幅広く在籍していま す。
「Hudson」改め「Jenkins」で始めるCI(継続的インテグレーション)入門:ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境!(21)(1/4 ページ) CIツール「Hudson」改め「Jenkins」とは 「Jenkins」とは、CI(継続的インテグレーション)ツールとして有名な「Hudson」の開発者たちにより開発されているCIツールです。Hudsonは商標上などの問題によりJenkinsと名前を変えて継続することが発表されたので、記憶に残っている方も多いと思います。現在では落ち着いて開発されているようです。 本稿では、今話題のJenkinsの使い方を紹介します。本記事の想定読者は、Java開発を行っている方で、「今までCIを導入していなかったけどこれから導入しよう」「Jenkins(Hudson)は使えそうだけど、難しそうだなぁ」と思っている方を対象としています。本稿を読めば、10分程度でJe
私はポストモーテム(事後分析)の記録を読むのが大好きです。ポストモーテムを読むと勉強になりますが、大抵の教材的資料とは違って、興味深いストーリーが含まれているのです。相当な時間をかけてGoogleとMicrosoftのポストモーテムを読みました。大きな障害を招く最大の原因について、私は(まだ)きちんと分析していませんが、何度も繰り返し目にするポストモーテムのパターンがいくつかあります。 エラーハンドリング 適切なエラーハンドリングのコードを書くのは難しいものです。エラーハンドリングのコードに含まれるバグは、 大きな 問題を引き起こす主な原因となっています。つまり、エラーによってバグのあるエラーハンドリングのコードが実行されるということは、単に個々のエラーが重なるだけという事態にはとどまらないのです。障害が重なって重大なシステム停止につながることはよくあります。それはある意味明らかなことで、
算出方法 「あそことは別のはらっぱ。」で毎月集計・公開されているはてブ被お気に入り数データ(総ブックマーク数も記載されている)を元に「2009年10月集計時点でのブクマ総数-2009年9月集計時点でのブクマ総数」(≒約一ヶ月間のブックマーク数)を計算&多い順に整列。プライベートの人は対象外。また元データの都合上、お気に入られが0の人も対象外になるはず。 利用データ はてブお気に入られリスト2009年10月分 - あそことは別のはらっぱ はてブお気に入られリスト2009年9月分。 - あそことは別のはらっぱ ※(注記)id:shidhoさん毎月貴重なデータ有難うございます 以下、結果。レベルの名称は特に他意ありません。お気になされぬよう。 botレベル 1日平均100ブクマoverの猛者達です。 「bot説」が噂されるレベルと言えるかと思います。 順位 b:id ブクマ増加数 10月時点ブクマ数 0
統計や実証を通してソフトウェア工学を研究していく、それが「エンピリカルソフトウェア工学」(Empirical Software Engineering、実証的ソフトウェア工学)です。「第一回エンピリカルソフトウェア工学研究会」が、12月10日に都内で開催されました。 基調講演では、マイクロソフトリサーチで研究をしているDr. Thomas Zimmermann氏が登壇。開発組織の構造がソフトウェアにどう影響するのか、バグ報告書やバグ報告者と修正されるバグの優先順位の関係、そしてエンピリカルソフトウェア工学という「データ指向のソフトウェア工学」を、どのようにソフトウェア開発における意志決定に役立ていくのか、といった内容の講演でした。 開発組織の構造がソフトウェア品質に及ぼす影響は? マイクロソフトリサーチのDr. Thomas Zimmermann氏。 今日はいくつかのテーマについて紹介した
ある、社外の人との集まりに顔を出した時のこと。IT分野の経験を積んだ人が多く、みな一家言持っておられる。わたしは昨年後半から、久しぶりに社内のIT関連業務を見るセクションに移ったばかりなので、最近の事情に疎い。なるべく拝聴する側に回ることにした。話は業界の技術トレンドから、クラウドやビッグデータといった最新のバズワードに向かい、日本のIT業界の現状をなげく論調にうつった。日本を代表する大手SIerたちの低空飛行ぶり、技術的イノベーションの不足、そして多重下請に象徴される業界の構造的問題。追い打ちをかけるように、オフショアとの競合による単価の下落。なんだか、あんまりエンカレッジされるような話題が出てこない。 --だとすると、日本のSI業界というのは将来性があるのでしょうか? わたしは思い切って、直球ど真ん中の質問をなげてみた。しかし返ってきたのは、苦笑いするように首を横に振る姿ばかり。 「情
Test. Experiment. Improve! WebPageTest. The gold standard in web performance testing. Lightning-Fast Web Performance Online CourseLearn to analyze performance, fix issues, and deliver fast websites from the start. Free! Start Course Now >> Introducing Carbon Control Experimental New in WebPageTest! Measure your site's carbon footprint and run No-Code Experiments to find ways to improve.
TL;DR 監視はユーザーにサービスを提供できているかを観測するための行為 SLI/SLOを定めて、SLOを守れるようにモニタリングする ダッシュボードは定常的に表示しておくものと障害時に活用するものを作ると良い アラートはレベル分けして人間が対応しなければならないものだけ人間へ通知する 監視とは サービスを健全に動作させ続けるために監視を行います。 「健全に動作している」の定義はサービスによって異なり、ユーザーにWebページを見せることができることだったり、バッチが正常に終了することだったりします。 最終的にユーザーに正常にサービスを提供できていることを観測するために行うことに変わりはありません。 さてユーザーにサービスを提供するために何を監視しましょうか? クラウド前提であれば個人的にリソースベース(CPU/Memory)より、 SLI/SLOをベース に監視する事が望ましいと考えてい
【追記 2018年01月06日】現在Mackerelは、時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログの時系列データベース実装へ移行しています。 サーバモニタリングサービス Mackerel で採用している時系列データベース Graphite を用いたシステムの構築と運用事情を紹介します。Graphiteについては、プロビジョニングやアプリケーションからの使い方、Graphite自体のモニタリングなど様々なトピックがありますが、特に大規模ならではのトピックとして、Graphiteの内部アーキテクチャ、パフォーマンスチューニングおよびクラスタ構成についての知見を書きます。 背景 Graphiteシステム概観 データ構造とアーキテクチャ whisperのデータ構造 carbon-cacheのアーキテクチャ パフォーマンス特性 パフォーマンスチューニング ミドルウェアレ
登壇資料 HackFes.2025 | 日本ハッカー協会 https://hackfes2025.hacker.or.jp/
Published: May 4, 2020 Optimizing for quality of user experience is key to the long-term success of any site on the web. Whether you're a business owner, marketer, or developer, Web Vitals can help you quantify the experience of your site and identify opportunities to improve. Overview Web Vitals is an initiative by Google to provide unified guidance for quality signals that are essential to deliv
GrowthForecast is a web tool that let's you graph all sorts of metrics via a WebAPI. Our simple API let's you create and update charts in real time, customize your charts through a Web interface, and create charts that combine multiple metrics. You can graph your MySQL data with 1 line of code $ crontab -l */5 * * * * curl -F number=`mysql -BN -e 'select count(*) from member' game` http://example.
ある程度プログラマーとして経験を積めば、ソースコードを読んだときに、そのソースコードの良し悪しというものは、嗅覚を使って直感的に嗅ぎ分けることができるものです。実際、そのように体の感覚を使ってこのコードは不吉だと感じるところは実際大いにあり、コードの臭い(code smell)として知られています。 コードの臭い - リファクタリングの必要性を示す兆候 これはファウラーの名著 リファクタリング―プログラムの体質改善テクニック (Object Technology Series) 作者: マーチンファウラー,Martin Fowler,児玉公信,平澤章,友野晶夫,梅沢真史出版社/メーカー: ピアソンエデュケーション発売日: 2000/05メディア: 単行本購入: 94人 クリック: 3,091回この商品を含むブログ (312件) を見るでも紹介されており、こういった不吉な部分を適切に嗅ぎ分け
はじめに ソフトウェア開発のチームの生産性や健全性というものは、内部の体感的として理解できるものの、外部の人間からは見えにくいものです。こういった情報の非対称性は開発チーム外の人々との関係の中での問題の原因になってきました。 また、複数の開発チームやプロダクトを束ねるEM、CTOや、管理職にとってそれぞれの状況を客観的な数字やグラフで可視化することは、全体的な戦略を考える上でも重要な参考情報になります。ですが、アンケートやプロジェクト管理を増やすほど、どんどんと開発メンバーに負担をかけてしまうことになり、計測のし過ぎによる疲れなども誘発してしまいます。 本稿では、gitリポジトリのログ情報から、いくつかのグラフを生成し、チームの状況を可視化するためのツールgilotを作成したので、その目的と意図、そして使い方、注意点を解説します。 アプローチ方法 gilotのアプローチは、git logの
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