March 2016

Volume 31 Number 3

Visual Studio 2015 におけるデバッグの強化

Visual Studio - Visual Studio 2015 におけるデバッグの強化

Andrew Hall

Visual Studio 2015 では、日常の問題をデバッグするために、多くの機能が強化されています。今回は、新しく行われた機能強化の概要と、複雑な問題を効率よくデバッグする方法を取り上げます。

怒りから得るものコラム

新進気鋭 - 怒りから得るもの

Krishnan Rangachari

今こそ、自分の内に潜む愚かさと向き合うべきだと Krishnan Rangachari は話します。同僚が無能だといらだつのではなく、だれにも内に秘めた部分があることに気付くことが重要なのだと言うのです。

バックグラウンド JIT を使用したマネージ コードのガイド付き最適化のプロファイル

コンパイラ - バックグラウンド JIT を使用したマネージ コードのガイド付き最適化のプロファイル

Hadi Brais

バックグラウンド JIT とは、マネージ コード用の最適化手法で、パフォーマンスを 50% 以上向上でき、必要な操作はごくわずかです。今回は、この手法を使用して最高の効果を得る方法を調べます。

CQRS アーキテクチャのクエリ スタックコラム

Cutting Edge - CQRS アーキテクチャのクエリ スタック

Dino Esposito

最新のクエリ スタックを実装する場合、.NET Framework でサポートされる LINQ 言語が非常に便利です。プレゼンテーション層が必要とするデータ編成に近づくようにストレージを設計した、読み取りスタック実装の可能性について、Dino Esposito が説明します。

離散事象型シミュレーション: 人口増加の例

C# - 離散事象型シミュレーション: 人口増加の例

Arnaldo Perez Perez

離散事象型シミュレーション (DES) は、ある時点から次の時点へと時系列に順序付けた個々の事象のシーケンスとして、システムまたはプロセスをモデル化します。今回は、人口増加をモデリングするために、C# を使用して DES を作成する方法を取り上げます。

ニューラル ネットワーク回帰コラム

テストの実行 - ニューラル ネットワーク回帰

James McCaffrey

ニューラル ネットワーク回帰は、おそらく、回帰の最も強力な形式です。この強力なツールを使用して、1 つ以上の独立変数に基づいて特定の変数の値を予測する作業にすぐに着手できるようになることを、James McCaffrey が説明します。

C# 開発者向け SciPy プログラミングの概要

Python - C# 開発者向け SciPy プログラミングの概要

James McCaffrey

SciPy によるプログラミングの概要を James McCaffrey が簡単に紹介します。その中で、C# プログラミングとの類似点と相違点を示すために、連立一次方程式の解法に SciPy を使用する代表的なプログラムを詳しく説明します。

MEAN あれこれ: MongooseJS による強力な検証コラム

働くプログラマ - MEAN あれこれ: MongooseJS による強力な検証

Ted Neward

MongooseJS は MongoDB の「上部」に位置するソフトウェア層で、スキーマに似た言語で検証される検証層を提供するだけでなく、「ドメイン オブジェクト」の層を構築できるようにもします。

UWP アプリでの CSV ファイルの解析コラム

最新のアプリ - UWP アプリでの CSV ファイルの解析

Frank La La

Excel には CSV のインポートとエクスポートが標準装備のように実装されています。大半の CSV ファイルはこの Excel の実装に適合しますが、すべてではありません。このようなあいまいさに対処する方策を、Frank La Vigne が紹介します。

目に見えないモノのインターネットコラム

ちょっとひと言 - 目に見えないモノのインターネット

David Platt

Cortana の存在にまったく気づかなくなったときこそ、Cortana の本領が発揮されるときです。Microsoft Research の責任者 Harry Shum は、最近このことを次のように表現しました。「充分に発達した科学技術は、目には見えない」

フォグバンク (Fogbank) を追うコラム

編集長より - フォグバンク (Fogbank) を追う

Michael Desmond

技術的知識が失われたら何が起こるでしょう。米国政府は、核配備における非常に重要な構成要素の製造方法が失われたとき、この問題に直面しました。このことからソフトウェア業界が得られる教訓はあるでしょうか。