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初心者プログラマーはどのようにプログラミング プロジェクトを組織し、管理するのでしょうか?生産性を向上させる 3 つのツールとヒント
ソフトウェア エンジニア、プロジェクト マネージャー、フルエンド開発者、または将来テクニカル ディレクターになりたい人には、この記事が必ず役立ちます。技術的なアーキテクチャを担当している場合でも、プロジェクトが予定通りに納品されることを保証している場合でも、コーディング プロジェクトを効果的に組織して管理することが成功の鍵です。 フリーランサーや起業家であっても、より多くのプロジェクトをより短時間で完了するためには、効率を向上させる多くのテクニックが必要になる場合があります。
この記事では、いくつかの実用的なプロジェクト管理ツール、バージョン管理の基本原則、適切なプロジェクト ドキュメントを作成することの重要性について説明します。 🎯
プログラミング初心者: 間違いから学ぶには? 3大テクニックを一気に見てみよう!
プログラミングの学習プロセスでは間違いは避けられませんが、これらの間違いは多くの場合、プログラミング スキルを向上させる重要な機会となります。
初心者が犯す一般的な間違いには、構文エラー、論理エラー、初期化変数などが含まれます。これらの問題は難しそうに見えますが、エラー メッセージを注意深く読み、デバッグ ツールを使用し、テスト プログラムを作成することで効果的に解決できます😍
この記事では、これらの一般的なエラーの種類を詳しく説明し、エラーを解決するたびに学習して成長し、徐々にプログラミングのプロとしてのキャリアを目指すのに役立つ実用的なエラーのトラブルシューティングのヒントを提供します。 🌟
プログラミング初心者は必読!オープンソース プロジェクトからプログラミングを学ぶための 5 つのステップ!
プログラミングをしっかり学びたいなら、密室でプログラムを書くだけではなく、オープンソース プロジェクトに参加することが大きな近道です。 🎯 テクノロジーを向上させるだけでなく、世界中の開発者と協力して実践的な経験を積むこともできます。今日は、より強力な開発者に早く成長できるように、オープンソース プロジェクトからプログラミングを学ぶ方法を共有します。 👇
プログラムの背後にある思考トレーニング: ロジックはどのくらい重要ですか?論理力を強化するための 3 つの方法
論理的思考はプログラミングの基礎です。単純な問題を解決する場合でも、複雑なシステムに直面する場合でも、論理的思考の質はソリューションの品質と効率に直接影響します。優れた論理的思考を持つことは、問題を迅速に解決できるだけでなく、長期プロジェクトにおけるエラーのリスクを軽減し、プログラムの保守性を向上させます。
実際のプログラム開発では、ユーザーのニーズから機能の実装に至るまで、予想外の課題が数多く発生することがあります。論理的思考を使って問題を効果的に分解し、論理的に分析できれば、これらの課題は制御可能になり、対処しやすくなります😍✨。論理的思考では、直感や試行錯誤によって問題を解決するのではなく、健全な推論と事実に基づいて問題を解決することに重点が置かれます。このようなトレーニングにより、エンジニアはより効率的に問題を解決できるだけでなく、コラボレーション中にチームがより正確にコミュニケーションし、ソリューションを共有できるようになります。今日は日々のトレーニングロジックでプログラムの書き方の精度を高める方法をシェアします!
新人プログラマー必読の書です!正確性をすぐに向上させるのに役立つ 7 つの一般的な文法エラーと 3 つの主要な解決策の一覧表です。
プログラミングはロジックや細部に注意を払う技術であり、特に初心者プログラマーは学習の過程でさまざまな間違いに直面することがよくあります。構文エラーによりプログラムが実行できない場合や、論理エラーにより関数が期待と異なる場合、これらの問題に注意しないと、プログラムの安定性やパフォーマンスに重大な影響を与える可能性があります。
この記事では、プログラミングにおけるよくある間違いと効率を最適化する方法について詳しく説明します。特に、デバッグ ツールと lint ツールを通じてプログラムの正確性と保守性を向上させる方法に焦点を当てます。この記事では、ロギングを使用して問題の原因を追跡する方法や、コード レビューを通じてプログラムによくある落とし穴を回避する方法など、効果的なエラー処理テクニックを紹介します。
プログラミングの初心者であっても、経験豊富なエンジニアであっても、この記事は、プログラム開発プロセスの主要なスキルを習得して、エラーの少ない、よりクリーンで効率的なプログラムを作成するのに役立つ貴重な情報を提供します。
Program 2024 Self-Study プログラムの秘密: プログラミング初心者に優しい 7 つの推奨学習プラットフォーム
テクノロジーの急速な発展に伴い、オンライン学習リソースは現代の学習の重要な方法となっており、特にプログラミングを学びたい人にとって、これらのリソースは貴重で便利な選択肢となっています。
初心者でも専門的な上級学習者でも、オンライン学習プラットフォームを通じて、世界中の専門知識に簡単にアクセスできます。この柔軟な学習モデルにより、学習者は地理的な場所や時間に制限されることなく、自分のペースとニーズに合わせて学習することができます。
入門レベルのプログラミングに最適な言語である Python と JavaScript を理解するのに役立つ 1 つの記事
今日の時代では、プログラミングは情報科学の学生だけの領域ではなくなり、転職や独学を通じてプログラミング言語をスキルツリーの 1 つとする人が増えています。テクノロジー業界に参入したい場合でも、より有望な分野に移りたい場合でも、単にテクノロジーに興味がある場合でも、プログラミングを学ぶことは素晴らしい選択です。
しかし、初心者にとって、最初のプログラミング言語はどのように選べばよいでしょうか?
この記事では、最も初心者に優しい 2 つの言語、Python と JavaScript に焦点を当てます。
これら 2 つの言語にはそれぞれ独自の利点と幅広い応用シナリオがあり、プログラミングの強固な基礎を築き、アップグレードしてモンスターと戦い続けるのに役立ちます。
なぜプログラミングを学ぶのでしょうか?キャリア開発や問題解決スキルなど3大メリットをまとめてご覧ください!
このデジタル時代において、プログラミングは現代人が習得すべき基本的なスキルの 1 つとなっています。テクノロジー業界に限らず、従業員に基本的なプログラミング リテラシーを期待する業界が増えています。
職場の競争力の向上、複雑な問題の解決、革新的なアプリケーションの開発など、プログラミングは企業の製品開発だけでなく、個人のキャリア開発にも非常に強力な助けとなります。
Slack の解読: 世界中に何千万人ものユーザーがいる Slack は、どのようにしてゲーム会社から Salesforce に 200 億ドルで買収されるまでに変貌したのでしょうか?
Slack は、10 年以上前からリリースされているオフィス コミュニケーション ソフトウェアです。投稿やお知らせを公開するための内部コミュニケーション プラットフォームであるだけでなく、ユーザーがさまざまなテーマのチャネルを作成して、さまざまなプロジェクトの転用を容易にすることもできます。また、Dropbox、Google などのさまざまな詳細なアプリケーションの統合も可能です。ドキュメントなど。
たとえば、ユーザーがこれらの接続されたアプリケーションにファイルや情報をアップロードすると、Slack が自動的にチャネルを更新し、チャネル内のメンバーに通知するため、職場での通信コストが大幅に簡素化されます。
直感的で高速な履歴検索機能なども備えています。Slack は、ユーザーの悩みを解決する使いやすい設計のため、2013 年のサービス開始後、すぐに企業界に話題を呼びました。
Perplexity AI: 評価額が 10 億米ドルを超える Huang Jen-Hun 氏も、AI ツールの使用が大好きです。 「回答」エンジンであると主張するこのエンジンは、AI を使用して Google 検索の地位に挑戦できるでしょうか?
前回の記事で紹介した LLM Cluade の親会社 Anthropic やデータ処理の Scale AI 、MarTech の台湾ユニコーンである Appier のほかにも、AI に取り組む新興企業が次々と誕生しています。また、検索エンジンと組み合わせることで、世界中の何千もの企業のユーザーを急速に突破し、Google のリーダーとしての地位を徐々に脅かしています。
Perplexity はこの困難な局面で頭角を現し、最大 7,400 万米ドルの資金を調達し、Nvidia や Amazon の創設者 Jeff Bezos などのテクノロジー業界の代表的な企業や人物の投資対象となっています。 Perplexity AIとはどんな会社ですか? Googleとの違いは何ですか?それは検索の未来をどのように破壊するのでしょうか?
CDN の基本概念と設計 – システム設計 12
CDN は、地理的な位置に基づいて配置されたプロキシ サーバー (プロキシ サーバー) のグループです。このうちプロキシサーバーはクライアントとサーバーの間の中間サーバーであり、プロキシサーバーもネットワークエッジ(Network Edge)に設置されます。また、ネットワークのエッジはエンド ユーザーに近いため、プロキシ サーバーを配置すると、遅延が減り、帯域幅が節約され、対応するデータがユーザーに迅速に送信されます。 CDN は、単純なプロキシ サーバーとして機能するだけでなく、いくつかの設定や操作を通じて効率を高めることもできます。
Anthropic: GPT-4 の最も強力なライバルである Claude 3.5 の原動力、より「準拠した」AI 大規模言語モデルを作成するにはどうすればよいですか?
AI分野にはテクノロジー業界の多額の資金が流れ込んでおり、さまざまなAIスタートアップの資金調達状況や背景にあるコンセプトを理解することで、将来の人工知能のトレンドをより明確に理解することもできます。
生成 AI と大規模言語モデルの作成を例に挙げると、OpenAI だけが優れているわけではありません。テクノロジー大手の Amazon と Google からの巨額の投資に支えられており、Anthropic は間違いなく今年最も注目を集めるユニコーンです。 OpenAIの後。
アンスロピックってどんな会社ですか?なぜ創設者たちは OpenAI から離れたのでしょうか?両社の戦略的立場の違いは何ですか?
今日は人類の物語を皆さんと共有したいと思います!
Zapier: 評価額 50 億の自動化王は、どのようにして 3 年間で 60 万人以上のユーザーを獲得したのでしょうか?
誰もが強力なツールをすぐに使えるこの時代では、さまざまな AI ツールや生産性向上ツールが私たちの時間を節約するために躍起になっています。ただし、各ツールには異なる使用シナリオと利点があり、さまざまな特性を持つソフトウェアをワークフローに統合するには多くの時間がかかります。 Zapierの登場は、分業の細分化とツールの種類の多様化に伴って必然的に生じるこの問題を解決するものです。
スケール AI を解読する: 人工知能の背後にある「労働者」の知恵?情報: ユニコーン企業の評価額が 8 年間で 73 億米ドルに達した秘密
彼は 19 歳のときに学校を中退して Scale AI を設立しました。Alexandr は、Scale AI がデータのラベル付けサービスを提供していると言いました。これは、この生成 AI のゴールド ラッシュでシャベルを売るようなものです (この説明に聞き覚えはありますか 😆)。
多くの AI スタートアップ企業はまだ一銭も稼いでいませんが、Scale AI の昨年の収益は 2 億 5,000 万米ドルに達し、その顧客は OpenAI や Tesla から米国空軍、陸軍、CIA などの分野まで多岐にわたります。
では、データタグとは一体何なのでしょうか?なぜこれほど儲かることができるのでしょうか? Scale AI はどのようにして競争の激しい AI 分野でニッチ市場を見つけ、ユニコーン企業に成長することに成功したのでしょうか?
今日は Scale AI のストーリーを皆さんと共有したいと思います。
Key-Value Store Key-Value データストレージの説明 – システム設計 11
Key-Value ストアは分散ハッシュ テーブルであり、DHT はハッシュ テーブルのような検索とストレージを提供する分散ストレージ方式です。ハッシュ テーブルは抽象データ型 (ADT) でもあり、その利点は通常、検索操作を比較的高速に完了できることです。
Naughty Life Invisible Laptop Stand: 肩や首が痛いエンジニアの救世主
ソフトウェアエンジニアであり大学院生である私の仕事とレポート処理は、基本的にコンピューターと切り離せないものです。自宅、オフィス、クライアントなど、勤務場所を変更する必要がある場合、そのような頻繁な移動に伴う最大の問題は、いつでも、どこでも、自宅から離れても快適な作業環境を確保したいということです。
自宅でラップトップを使用するために快適なワークスペースを設計することはできるかもしれませんが、屋外で仕事やレポートを行う場合は、ラップトップ スタンドの助けを借りなければなりません。
しかし、市販されているラップトップスタンドは通常、重量を増やさないように非常にかさばり、かさばるので、ほとんどの場合、ラップトップだけを持って外出します。その結果、長時間下を向いた状態で作業することになり、肩や首が痛くなり、効率が大幅に低下します。
データ パーティショニング データ パーティショニングとは何ですか? – システム設計 10
データ パーティショニングは、データベース内のデータを、より小さく管理しやすいサブブロックに分割するプロセスです。これらのサブブロックはパーティションと呼ばれます。データのセグメント化は、時間、顧客 ID、製品カテゴリなどのさまざまな要因に基づいて行うことができます。データを分割する必要があるのはなぜですか?スケールしないシステムでは、データ量は増加し続け、データベースへの読み取りおよび書き込みトラフィックも増加し続けます。
データ レプリケーションはデータベースをどのように最適化しますか? - システム設計09
データ レプリケーションは、複数のノードにデータを複製することでボトルネックを解決し、データベースのパフォーマンス、スケーラビリティ、可用性を向上させる効果的な方法です。この記事では、マスター/スレーブ レプリケーション (シングル リーダー レプリケーション)、マルチ リーダー レプリケーション (マルチ リーダー レプリケーション)、およびポイントツーポイント レプリケーション (リーダーレス レプリケーション) というデータ レプリケーションの 3 つの主要なモデルを紹介し、それぞれの利点と分析を説明します。デメリット。
NVIDIAを解読する:AI王240%の株価上昇の秘密を理解するための6つの重要なポイント(後編)
先週の記事では、NVIDIA の設立背景、ビジネス モデル、主要顧客について言及しましたが、今日の記事では引き続き NVIDIA の競合他社、潜在的なリスク、将来のリスクについて説明し、CEO のジェンセン ファン氏の 6 月 2 日の基調講演も反映しています。言及された 3 つの将来のトレンドを見てみましょう。スピーチで!
NVIDIAを解読する:AI王の株価高騰の秘密240%を理解するための6つの重要なポイント(前編)
「生成 AI 元年」ともてはやされる 2023 年、テクノロジー大手は Microsoft Copilot、Bing、AWS BedRock... などの AI 兵器を次々と発表し、イーロン マスクさえもテスラを構築するためのスーパー頭脳を発表しました。電気自動車: Dojo スーパーコンピューター、AI テクノロジー大手にとって新たなゲームが幕を開けました。
ことわざにあるように、戦争中に最も儲かったのは武器商人であり、ゴールドラッシュの時には最も儲かったのはシャベル売りでした。
これが現在の NVIDIA Huida の存在です。