Gmailが「メール送信者のガイドライン」を改訂し、なりすましメールへの対策を強化する旨を発表しています。今までは原則、なりすましメール対策の有無にかかわらず、メールはいちおうは届いていました。しかし今後は、なりすましとみなされたメールは届かなくなる方向に向かいつつあります。 なりすましメールとみなされないようにするために、メール送信者には、「メール送信ドメイン認証」への対応が求められます。メール送信ドメイン認証の技術には、主に以下の3つがあります。 SPF: Sender Policy Framework (RFC 7208) DKIM: DomainKeys Identified Mail (RFC 6376) DMARC: Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance (RFC 7489) SPFは従来
追記: 10/11 ハテブでバズっているようで、色々指摘があったので追記 getElement*は動作が早いのでIDやクラス名が自明の場合はgetElement*を使う方がいいと言う意見もあり、また、ページの表示で大量に呼び出されるわけではないからボトルネックにはならないと言う意見もある。 getElement*で返されるオブジェクトは動的な変化に対応しており、querySelector*は動的な変化に対応していないため、場合によってはgetElement*を使うといい。このサイトで遊んでみよう。 https://ja.javascript.info/searching-elements-dom#ref-263 for await ... ofは非推奨なので Promise.allを現代的な書き方にした 顧客先のブラウザが古い場合も考慮して、あえてレガシーな書き方もする場合があるらしい。現
このブログエントリでは、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent BeckがTDDの定義を改めて明確化した文章を、許可を得たうえで翻訳し、訳者の考察を沿えています。 きっかけ 2023年の年末、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent Beckは、substackにTDDに関するポストを連投して論戦を繰り広げていました。TDDはその誕生から20年以上が経ち、その間に「意味の希薄化」が発生して議論が噛み合わなくなっていました。意味の希薄化（Semantic Diffusion）とは、新しく作り出された用語が広まる際に本来の意味や定義が弱まって伝わる現象です。 私（和田）はTDDと関わりの深いキャリアを歩んできました。Kent Beckの著書『テスト駆動開発』の翻訳者であることもあり、TDDの正
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
本稿は当初チーム開発時のメンバー向けにまとめたものです。 ある程度、端折っていた背景などを記載しました。 git初心者同士でのチーム開発において、git操作を詳しく知らないメンバーも含め安全に行う必要がありました。しかし、開発期間はごくわずか...この状況を回避するために、下記の対応をとりました。 Gitコマンドの基礎的な内容を理解する（私） 各種操作をGUI上で完結させる拡張機能を色々と導入する シンプルな開発フロー(Github flow)を採用し、コマンド実行に相当する操作を限定する 各操作をGUI上での操作に置き換え、チームメンバーに教える 本稿はその際の、コマンドやGUI操作に関するメモをまとめたものになります。 こういった取り組みのおかげか、チームの開発をすんなりフローに乗せることができました。 ■ 前提条件 対象とする動き Github flowを回すうえで、 cloneする
はじめに この記事では、学んでいくためのマイルストーンとして「知ったかぶりができること」を設定するのもアリなのでは？ という提案をします。 初学者でなくても『どうやって学んでいこうかな～』は全エンジニアの関心事だと思うので誰かの行動のきっかけになれたらうれしいです。 目次 （エンジニア）人生は勉強や！ 「知ったかぶり」を再定義する 「知ったかぶり」を可視化する 無知の知はすぐに自覚できる どうすれば人に説明できるようになるのか いったんここまでのまとめ 脳内イメージの解像度をどう上げていくか アウトプット先を意識したインプットをしよう " 知ったかbrilliant Journey of Engineers " さあ、なにを知ったかぶりしていこう？ おわりに （エンジニア）人生は勉強や！ 技術は高速かつ複雑に成長しているので、新たな分野を学ばなきゃいけない機会はどんどん増えていく。また、そ
全てのAPIをProtocol Buffersで管理する / Manage all APIs with Protocol Buffers
「どのように開発するか」だけでなく、上流からプロジェクトに携わり「何を開発するか」から検討したい、と考えているエンジニアの方は少なくないでしょう。 一方、実際の開発現場では「WHAT（何を開発するか）」がすでにある程度検討され、エンジニアはその実現方法を具体化させるフェーズから参画し「HOW（どのように開発するか）」を考えるケースが多いのではないでしょうか。 「WHAT（何を開発するか）」を検討するフェーズからボトムアップでアイデアを出し、プロダクトの成長にコミットしたいーー。そんな思いを強く持つエンジニアにとって、理想的な環境とも言えるのがリクルートです。 今回、同社を代表するプロダクトである『SUUMO』のレコメンドAPIのインフラを、機械学習エンジニア（以下、MLE）とデータエンジニア（以下、DE）が連携して改修したプロジェクトを参考に、事業成長にコミットするエンジニアの姿を伝えます
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
CockroachDB はどのくらい「しぶとい」のか？ / How tough is CockroachDB?
Unix 哲学的に考えれば、行を並び替える sort コマンドと重複行を取り除く uniq コマンドは別のコマンドであるべきなように思えます。しかし sort コマンドには -u オプションとして uniq コマンドに相当する機能が組み込まれています。なぜそうなっている（そうなってしまった）のかを「ソフトウェア作法（さくほう）」を参照しながらこの記事で明らかにしたいと思います。 関連記事 Unix哲学「一つのことをうまくやる」は単機能のコマンドを作ることではない 「誰」がuniq機能をsortコマンドに組み込んだ！？ 熱烈的な Unix 哲学の信者は「どうせ Unix 哲学を理解しない GNU が便利だと思ってオプションを追加したのだろう」と考えるかもしれません。しかし uniq 機能が組み込まれたのは Version 7 Unix、つまり Unix の開発者が組み込んだのです。これは 1
はじめに promiseを使うとき、いつもpromiseメソッドチェーンで記載していますか？ async/awaitを利用していますか？ もちろん状況によって両方書くのが殆どだとは思うのですが、私はasync/awaitの方が同期的な書き方ゆえに読みやすいため、なるべくそちらで記載しています。しかしながら、エラーハンドリングが理解できていなかったため、エラーの所在を突き止めるのに苦労してしまいました。 そのため、これを機にasync/awaitにおけるエラーハンドリングについて備忘録的にまとめておきます。 この記事のまとめ; catchされるエラーはrejectのみか、throwされたエラーも含まれるか →両方catchできる async関数における処理の順序、awaitがある場合とない場合 →awaitがない場合には同期的に処理が実行され、catchできなくなる エラー処理を外側に伝播し
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
はじめに PNG や GIF 画像で identify を実行すると、よく分からない座標が表示される件です。JPEG では問題になりません。 なお、このエントリは実質 +repage の紹介記事となります。 % identify crop.png crop.png PNG 200x200 640x480+100+100 8-bit sRGB 183c 4344B 0.000u 0:00.000 ImageMagick はこの 640x480 を (Layer) Canvas サイズ、200x200 は (Image) Page サイズと呼びます。 (canvas は書き込み作業途中の image データを表す事もあって多義的なので注意) Canvas / Page のイメージ図 ImageMagick で crop を繰り返すと意図しない動きをしたり、GIF アニメーションの resize
モンティ・ホール問題は理屈を聞いてもわかったような分からないような、感じだったので愚直に１ゲームずつやってみて本当に変更したほうが有利なのかを検証してみました とりあえず10回やってみることにします import random def oneTurn(isChange):# #ゲーム一回分を実行する関数 # 引数：isChange 選択後に交換するかしないか True False # 戻値：hit 当たったか外れたか 1:当たり 0:ハズレ #当たりの箱(インデックス番号)を用意する hitIndex = random.randint(0,2) #ユーザーの入力はランダムで playerFirstChoice = random.randint(0,2) boxLeftIndex=[0,1,2]#残っている箱（司会者が見せる箱の選択肢） if playerFirstChoice==hitIn
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