Scraps 最終更新 2026/10/02 20:40

ソフトウェア開発の技術記事まとめ

@AkiraTakasaki /

Vimのコマンドを丸暗記しないために、オペレータとモーションで整理してみた

  • Vimのコマンドはオペレータとモーションを組み合わせて考える
  • オペレータはd/c/yで操作内容、モーションはw/b/$で移動範囲、テキストオブジェクトはiw/i"/i(で対象範囲を指定
  • cwは特別な挙動があるためオペレータ+モーションの一般ルールとは異なる点に注意が必要

@しろいろ いぬ /

AI10並列で開発したら事故りかけた。貸せ、worktreeはこうやる

  • git worktreeで10本のAIセッションを並列化する際のポート衝突やコンテナ管理の問題を解決した
  • slot番号を.gitに保存してポートを自動割り当て、container_nameを環境変数化してコンテナ名を動的に設定
  • slotレジストリを.gitに保存することで複数人チームでの運用でもローカルで独立して番号を管理できる

@mo__mo /

分散DBってなんだっけ、レプリケーション・シャーディング・分散SQLの解像度をあげたい人のメモ

  • レプリケーション・シャーディング・分散SQLが分散DBの主要な設計手法として紹介されている
  • レプリケーションはデータのコピーを複数場所に保つ、シャーディングはデータを分けて持つ、分散SQLは複数ノードにまたがるSQLを扱う
  • 分割キーの選定や、処理の振り分け、障害時のデータ整合性の判断が設計の重要ポイントとなる

@songchong /

「両方にAPIがあれば繋がる」は本当か調べてみた|純正連携・iPaaS とデータ変換の話

  • 業務システムの純正連携機能は56件中54件に記述があり、APIだけでは繋がらない
  • 純正連携はベンダーが用意した連携一覧と、API/CSVの手段が相手ごとに異なる
  • 連携先の項目名やコードの違いにより変換が必要で、iPaaS選定時は対応サービス一覧を確認するべき

@f-segawa /

Data Movement Policy(DMP)試してみた

  • データ移動ポリシー(DMP)を設定して内部ステージへのアンロードを制限できる
  • COPY_INTO_INTERNAL_STAGEタイプのルールで行数制限を設定し、ENFORCE_RULESとALERT_RULESでブロック・アラートを分離可能
  • 列レベルのタグではDMPが適用されず、テーブルレベルに設定する必要があることが確認された

@faable01 /

isLoading が真なのに isError も真...みたいなのやめたい(判別可能なユニオン型で)

  • isLoadingとisErrorの組み合わせを避けるために判別可能なユニオン型を使う方法を紹介
  • 状態を1つの型にまとめ、statusフィールドで分岐し、progressやurlなどのプロパティを状態ごとに定義
  • switch文で分岐した後にnever型を使うことで、状態の網羅漏れをコンパイルエラーで防げる

@やよい /

メッシュグラデーションをSVGで「真面目に」近似する

  • SVGでメッシュグラデーションを近似するためのアルゴリズムと実装方法が提案されている
  • feDisplacementMapによる変位マップとBernsteinレイヤー方式による双三次補間が使われている
  • 変位マップの作成時にパッチサイズのバッファを考慮し、パッチ間の隙間を防ぐ処理が必要である

@masu /

Why are you using pandas? -pandasとpolarsを内部構造から使い分ける-

  • pandasとpolarsはデータの持ち方と処理のさせ方が異なるため、用途に応じて使い分けるべきである
  • numpy配列 vs Arrow配列、即時評価 vs 遅延評価、シングルスレッド vs マルチスレッド
  • 文字列カラムのメモリ効率はpyarrowを導入することで改善可能だが、処理のさせ方の差はpandasでは埋められない

@YN_net /

Cisco Network Sketcher + config_converterを試す その2:config_converterの実行~ネットワーク構成図の作成まで

  • config_converterでCiscoのコンフィグからNetwork Sketcher用のコマンドを生成し、構成図を作成する手順が説明されている
  • 空のマスターファイルを作成してconfig_converterのコマンドを反映し、L1/L2/L3構成図とデバイスファイルを生成する
  • 生成されたコマンドの反映で一部のコマンドが失敗する可能性があり、手動修正が必要な点に注意する

@早々(WW)のフリーランス /

Python: str.join() は文字列のメソッド(配列が主語にならない理由)

  • Pythonのstr.join()は文字列が主語でリストやイテラブルを引数に受け取る
  • リストやタプル、ジェネレータなどイテラブルを結合できる仕組みと、型ごとのメソッド重複を避ける設計
  • リストにjoinメソッドを実装するとイテラブルごとに同じ処理を繰り返す必要があるため、文字列側に集約されている

@phykm /

エントロピーの形

  • エントロピー関数の形状が相転移の特徴を決定する
  • エンタルピーとエントロピーがアファイン結合で表され、体積も同様の関係を持つ。三重点ではエントロピーが一次関数になる
  • 相転移の境界ではエントロピー関数の接平面が複数の点で接し、その傾きが示強変数を示す

@sewiihidekikudo /

BrunoでAPIテストを自動化してみよう― Postmanのコレクションをそのままgit管理し、Cursor(AIエージェント)のターミナルでCIまで回す

  • BrunoでPostmanのコレクションをプレーンテキストの.bruファイルで管理し、Cursorのターミナルから自動実行できる
  • .bruファイルはGitでバージョン管理可能で、testsブロックにアサーションを記述し、bru CLIで自動実行できる
  • .bruファイルのseq値とファイル名の連番を一致させないと実行順序が混乱するので、リネームや並び替え時はGUIで確認する必要がある

@ihiratch /

状態空間モデルにおけるFilteringとSmoothingの違いを理解する

  • Filteringは過去の観測から現在の状態を推定し、Smoothingは未来の観測も使って過去の状態を推定し直す
  • Filteringはp(x_t|y_{1:t})を計算し、Smoothingはp(x_t|y_{1:T})を計算する。予測ステップとベイズ更新、後ろ向きの尤度計算が主な手順
  • SmoothingはFilteringより19%高い推定精度を示し、信用区間も狭くなるが、両者のアンサンブルでさらに精度向上が可能である。