Infer を使用している企業
Facebook Infer is a static analysis tool - if you give Infer some Objective-C, Java, or C code, it produces a list of potential bugs. Anyone can use Infer to intercept critical bugs before they have shipped to people's phones, and help prevent crashes or poor performance.
Infer を使用している企業のリスト
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"infer\"
]
}"Technology
is any of
Infer
従業員数19kHospitalityInfer信頼度：高
従業員数100k収益$10MGovernment AdministrationInfer信頼度：高
従業員数103収益$3.1MGovernment AdministrationInfer信頼度：高
従業員数107Primary and Secondary EducationInfer信頼度：高- 従業員数8収益$3.3MLaw EnforcementInfer信頼度：高
従業員数2.7k収益$4.8MHigher EducationInfer信頼度：高
従業員数66Non-profit OrganizationsInfer信頼度：高
従業員数270Law EnforcementInfer信頼度：高
従業員数60k収益$16BManufacturingInfer信頼度：高
従業員数42k収益$308kBankingInfer信頼度：高
当社は、Infer を使用している 3,530 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Infer ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
Infer ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
Infer is a robust technology utilized in the realm of Code Review, offering automated static code analysis tools to enhance the quality and security of software development. By leveraging sophisticated algorithms and machine learning capabilities, Infer allows developers to detect potential bugs, errors, and vulnerabilities in their codebase efficiently. This aids in accelerating the debugging process and ultimately leads to the production of more reliable and secure software products.
The category of Infer falls under Code Review tools, which are instrumental in scrutinizing codebases to ensure adherence to coding standards, identify possible bugs, and enhance overall code quality. In the context of software development, Code Review tools like Infer play a pivotal role in streamlining the development process and minimizing the occurrence of errors that could potentially impact the performance and security of the software.
Infer was founded in 2013 by a group of researchers from the University of Cambridge, led by Professor Margo Seltzer. The motivation behind the creation of Infer stemmed from the need to address the challenges associated with manual code reviews and the inherent limitations in detecting complex programming errors. Since its inception, Infer has garnered significant recognition in the software development community for its cutting-edge approach to static code analysis.
Currently, Infer holds a notable market share within the Code Review tools segment, owing to its advanced capabilities and proven track record in enhancing code quality. With the increasing emphasis on software security and reliability, the demand for tools like Infer is expected to grow significantly in the coming years. As organizations prioritize error-free code and efficient development processes, the market share of Infer is projected to exhibit a positive trajectory, indicating potential growth opportunities in the competitive landscape of Code Review technologies.