概要 Optimal BizのWindows AgentはながらくVisual Studio 2005とVisual Studio 2015を併用してビルドする必要がありました。Visual Studio 2015化対応は2012年のVisual Studio 2012化対応からスタートしていましたが、対応範囲の大きさからモジュールごとにVisual Studio 2015化対応を行ってきました。そして2024年リリースのBiz 9.19.0にてVisual Studio 2015化対応は完了を迎えました。 しかし、埋め込まれたバグの修正にはCOMの理解が不可欠であったため、2020年代に突入した今になって私達はこれまで正面戦争を避けてきたCOMを0から学び直す必要がありました。そしてATLの不思議な挙動やSTAにおける再入との戦いを乗り越え、無事にリリースされました。 はじめに Opti
www.oreilly.com オライリー・メディアのコンテンツ戦略部門のバイスプレジデントであるマイク・ルキダスの文章だが、彼が数週間前、「コードを書くことが問題なのではない。複雑さをコントロールすることが問題なのだ」というツイートを見かけた話から始まる。彼はこれに感心したようで、これから何度も引用すると思うので、誰のツイートか思い出せればいいのにと書いている（ご存じの方は彼にご一報を）。 件のツイートは、プログラミング言語の構文の詳細や API が持つ多くの関数を覚えることは重要じゃなくて、解決しようとしている問題の複雑さを理解し、管理することこそが重要だと言ってるわけですね。 これは皆、覚えがある話だろう。アプリケーションやツールの多くは、最初はシンプルである。しかも、それでやりたいことの80％、いやもしかしたら90％をやれている。でも、それじゃ十分ではないと、バージョン1.1でいく
皆さんこんにちは 機械学習チーム YAMALEXチームの@tereka114です。最近、寒いので、鍋を中心に食べて生きています。 検証段階でも、規模の大きなデータを扱う機会が増えてきて、Pandasのメモリ消費量が厳しいと感じてきたので、その削減や効率化のテクニックまとめたいと思いました。 有名なものからマイナーなものまで、思いつく限り書いてみます。 そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか 準備 Pandasのメモリ削減 1. 型修正 2. 逐次読み込み 3. 読み込み時の型指定 4. 逐次読み込み＆集約 5. 不要なものを読み込まない 6. 不要なカラム／DataFrameを消す 番外編：そもそもPandasを利用しない 最後に そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか Pandasで扱うデータの多くのファイルはCSV,Parquet, JSON（JSONL
このブログはグロースエクスパートナーズ Advent Calendar 2021の10日目です。 社内メンバーから要望があったので、僕自身がどのようにシステム開発の初期段階において、どのように要望を整理し、形にしていっているのかについて書きたいと思います。 なお内容は弊グループの案件を前提にしているので、システム開発は以下のような状況が一般的です。 クライアントは直接契約（プライム） 要望を出すのはクライアント企業内で事業運営側の人で、システム開発にかかわった経験がないことがある 対象システムはSoE/mode2で、一般消費者や取引先などの外部ユーザーと、社内で業務を回す内部ユーザーがいる 相手の話を整理するフレーム まず、相手から得られる情報を4つの階層にわけて整理する必要があります。 目的：達成すべきこと 戦略：目的を確実・効率的に達成するためのシナリオ 戦術：戦略を実行するための具体
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
