ボクは本当にAngularが好きで、もはや恋するレベルに達していて、今ではもう実案件に使っている。 イカ理由。 APIがほんっっっっっとうに糞 趣味の問題といえばそうでもあるが僕は糞だと思う → 趣味には口を出しません。そう思うならそうです。 実装が黒魔術 良識あるJSエンジニアなら Function.prototype.toString() しない 実際に一部のクロージャが破壊されてて挙動が直感に反する DirtyCheckの実装、表面的にもDirtyな挙動として現れるのでデータバインドとして何も嬉しくない →データバインドだったり、Web Components のような、未来にnative実装されるAPIを包括的に実装しようとした結果の１つだと思ってます。 もっといい方法はあるのかもしれないですけど、Angularではこうしてるよっていうのが現状なのかなと。 上記で毒づく程不満はないで
Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014 大規模分散処理のフレームワークとしてGoogleが開発し、Hadoopに採用されて広く使われているMapReduce。しかしGoogleはもうMapReduceを使わず、より優れた処理系の「Google Cloud Dataflow」を使っていることが、Google I/O 2014の基調講演で明らかにされました。 GoogleのシニアバイスプレジデントUrs Hölzle氏は、「エクサバイトのスケールまで扱え、パイプライン処理を記述しやすく最適化もしてくれる。それにバッチもリアルタイム分析も同じコードで記述できる」と、Cloud Dataflowの特長を説明します。 Google I/Oの
1990年代のインターネットというのは利用者も少なく閉じた世界観があって、自由というもののある種の見えない掟みたいなものがあった。あったのかもしれない。当時ネットニュースという掲示板みたいなものがあって、今で言うところの中二病をこじらせたいい歳をした大人たちが日夜あーでもないこーでもないと言い合っていた。 fjというネットニュースがあって、日々いろいろな話題が議論されていた。あなたの会社のエラい人も若い頃、そのネットニュースに書き込んでいたかもしれない。若き日の（15年前）まつもとゆきひろさんとかがいるよ。 たまたま、そのころのニュースを発見して、あまりの懐かしさにここに再掲することにする。若き日の、あの人やこの人の中二病時代の書き込みである。 編集解説はわたし。それ以外は、当時の誰か。 https://groups.google.com/forum/?hl=ja#!topic/fj.co
Google I/O 2013 画像多めです 本日2013/05/16の日本時間午前１時から、Google I/Oの基調講演がLive中継されていました。眠い目をこすりつつ見ていたわけですが、その中でAndroid Studioという非常に気になる開発ツールがあったので興奮気味に目が覚めました。IntelliJをベースにしたAndroid開発環境のようです。ライブレンダリング、多言語によるレイアウトを同時に確認できたり、今までADTではなかった機能が盛り沢山のようです 今日からダウンロード可能なのでさっそくインストールしてみます 環境 OS:Mac OSX 10.8.3 インストール まずは、今日からダウンロードできるアーリーアクセス版を取得します。こちらからダウンロード 規約に同意してダウンロード Application以下にコピー Android Studio おおおお！ほんとにInt
![[開発環境] Android Studioをインストールしてみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0268ae957cb40d4c343315e671c90d73378c815b/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fproxy.goincop1.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2013%2F05%2Fcatch3.png)
ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)
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、
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