InfoQ ホームページ プログラミング に関するすべてのコンテンツ
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Apache ArrowとJava: ライトニングスピードのビッグデータ転送
Apache Arrowは、データにクロス言語、クロスプラットフォーム、カラム型のインメモリデータ形式を提供します。データのシリアル化の必要性をなくし、コピーのオーバーヘッドを減らすように設計されています。
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GPT-3対応アプリケーションの最初の波は、AIの未来のプレビューを提供します
GPT-3ベースのアプリケーションの最初の波が現れています。GPT-3は、ほんの数例を準備しただけで、エッセイを書いたり、質問に答えたり、コンピューターコードを生成したりすることができました。さらに、GPT-3は、そのような概念を教えられたことがないにもかかわらず、代数計算と言語翻訳を実行できます。 ただし、GPT-3は予測できない結果を伴うブラックボックスです。開発者はそれを応答的に使用する必要があります。
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DenoにはWebAssemblyがある
Denoプロジェクトがついに、待望のv1.0に到達しました！Node.jsのオリジナル作者であるRyan Dahl氏の手によるDenoは、氏の言う"Node.jsで後悔している10の事"に対処しています。ネイティブモジュールを取り入れるNPM的なシステムのないDenoでは、ネイティブパフォーマンスの必要な をどうやって書けばよいのでしょうか？WebAssemblyがその答です！
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JavaScriptとWeb開発 InfoQ トレンドレポート 2020
Web開発は私たちにとって常に興味深いものであり、新しいJavaScriptプロジェクトがほぼ毎日開始されています。どれに焦点を当て、どれを無視するかを決定することは、特に困難です。開発者は、日々の開発作業で現在使用していない場合でも、興味深いアプローチから学び、インスピレーションを得ることができます。
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Java 注目の機能: テキストブロック
Java SE 13では、Javaで複数行の文字列リテラルを宣言して使用する際の苦痛を軽減することを目的として、プレビュー機能としてテキストブロックが導入されました。その後、2回目のプレビューで細かい変更が加えられ、Java SE 15ではJava言語の恒久的な機能となる予定です。この記事では、オラクルのJava言語アーキテクトであるBrian Goetz氏が、このトピックについて深く掘り下げます。
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Java 注目の機能：Sealed クラス
2020年9月にリリースされるJava SE 15では、プレビュー機能として「Sealedクラス」（JEP 360）が導入される。Sealedクラスとは、他のクラスやインターフェイスがそれを拡張することができるクラスやインターフェイスを制限するものだ。Sealedクラスは、列挙型のように、ドメインモデルの中の選択肢を捕捉し、プログラマーやコンパイラが網羅性を推論できるようにする。
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DDDアプローチを用いたビジネスルールの検証
ソフトウェアアプリケーション開発の目標が、その分野の専門家の振る舞いをエミュレートすることであるならば、ビジネスルールを捕捉し、実装することが課題となります。これは単にコーディング能力よりも、優れた知識管理に関わるものです。ドメイン駆動設計のテクニックに従うことで、ビジネスルールを効果的に検証、実行する構造の実現が可能になります。
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TornadoVM: GPUとFPGAでJavaを高速化する
近年の異種ハードウェアの急増は、CPUをターゲットとするJavaのような言語にとって問題となっています。TornadoVMはGraal JITコンパイラを拡張することでGPUやFPGAのメリットを活用し、フレキシブルでハイレベルなモデルを提供すると同時に、ハイパフォーマンスとライブタスクマイグレーションなどの機能を実現しています。
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APIゲートウェイの過去、現在、そして未来
エッジは単純なハードウェアロードバランサとして始まり、APIゲートウェイやコンテンツ配信ネットワーク、ロードバランサを構成する、ハードウェアとソフトウェアプロキシのフルスタックへと進化しました。今回の記事では、アプリケーションアーキテクチャとワークフローの進化をもとに、データセンタエッジの進化の軌跡を追ってみたいと思います。
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ソフトウェアアーキテクチャと設計 - InfoQトレンドレポート、2020年4月
InfoQのエディタたちが、2020年のソフトウェアのアーキテクチャと設計の分野におけるトピックをどう見たのか、基本的なアーキテクチャパターン、フレームワークの利用、設計スキルを中心に、その概要をお伝えします。
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Amazon Deep Javaライブラリを使ってマシンラーニングをJavaで実装する
この記事では、JSR-381 VisRec APIを使うことで、DJLのトレーニング済モデルによる画像分類あるいはオブジェクト検出を10行未満のコードで実装可能であることを示します。