OODAふりかえり 何って…ただ毎スプリント、違うふりかえり手法を採用してるだけだが？ / Retrospectives with OODA

ども、藤本です。 最近、Elasticsearch を使うプロダクト開発に本格参画し、Elasticsearch を改めて勉強しています。機能レベルで理解していても、要求を実現するためにインデックス構造、クエリを設計・実装するのは難しいですが、それ以上に面白い！今回は位置検索について調べたことをまとめました。 概要 GPS 対応デバイスの普及に伴い、位置情報による検索は多くのシステムに必要となってきました。例えば、お腹すいた時に現在地から近い食事処を検索します。ただ位置情報で検索できればいいわけではなく、定食屋、焼肉屋、カレー屋などカテゴリで絞りたいですし、今現在オープンしているお店だけに絞りたいですし、近さとともに食事処の評価・スコアを踏まえてソートして欲しいです。ユーザーはワガママです。 著名な RDB でも位置情報の検索にも対応しています。例えば、MySQL では、geometry型

はじめに Node.js 8.7系以降になると今までPromiseのthen関数を利用して書いていた処理をasync/awaitを利用してスッキリ書くようにできます。この記事はそのリファクタリングの例を紹介するサンプルです。 まず前提として、Promiseが理解できているものとします。Promiseについては、Promiseの本など非常に良いドキュメントがそろっているのでそちらを読まれるとよいのではないかと思います。 単純に言うとPromiseは未来の結果を抽象化したもので、適用したい関数をthen関数を利用して適用することで、未来の結果を関数で変換した未来の結果を得ることができます。 そのためPromiseで結果が遅延して取得されるような関数の結果の合成というのは今まで、then関数を利用して書いてきました。 またthen関数は関数型プログラミング言語でよくあるflatMap関数としての

はじめに おばんです、iOSDCの賞品であるtv 4kがちょうど手元に届いた田中です。しっかり開発して遊ぼうと思います。(オススメの4kディスプレイ情報お待ちしています) さて、非同期処理周りのコードを簡潔に書きたいという気持ちから、業界的にPromiseが親しまれて久しい今日この頃。みなさまasync/awaitの方は使っておりますでしょうか。僕はちょうど最近触る機会があったので、今回はasync/awaitを使うと何が良いのか、これまであったPromiseと比較しながら紹介していこうと思います。 ネストが浅くなる 以下のコードを見比べてください。非同期処理ではなく、単純なサンプルですがPromiseの方はPromiseオブジェクトを生成してその中でresolveとrejectを返す必要があるため、一段ネストが深くなっています。async/awaitではそうなっていません。 ネストが浅

ES2017で仕様に入ったAsyncFunctionとawait単項演算子。 これらを使うと非同期処理を同期的に書くことができ、非同期処理のループもシンプルに書けるようになる。 この記事の内容は全てNode.jsのv8.6.0で動作確認している。 非同期処理の基礎はこちら。 AsyncFunction 関数定義の前にasyncとつけると、その関数はAsyncFunctionになる。 async function myFunc(){ return 'foo'; } console.log(myFunc); // [AsyncFunction: myFunc] console.log(myFunc()); // Promise { 'foo' } myFunc().then(res => console.log(res)); // foo 非同期処理をシンプルに書けていることが分かる。 Asy

私は以前にグッドパッチというデザイン会社でシニアグロースデザイナーという肩書で働いており、そこで「グロース勉強会」なるものを主催しておりました。 隔週で有志が集まって、そこで私の持っているグロースまわりの知識や経験を一時間ほど共有するだけという会。 ざっくり言うと私が好き勝手に一時間話すだけという会。 はじめはなんとなくで始めたものですが結局は2年弱という長い期間、この会は継続しておりました。 その中で様々な話題に触れたのですが、参加者が一番勉強になったと口をそろえて言うことが「KPIツリー」についての話でした。 この記事ではその「KPIツリー」について私の考えをあらためてまとめておきたいと思います。 KPIとは 念のために。 kotobank.jp 重要業績評価指標。企業などの組織において、個人や部門の業績評価を定量的に評価するための指標。達成すべき目標に対し、どれだけの進捗がみられたか

今年のAdobe MAXの話題は、人工知能「Adobe Sensei」一色だった。 ステルスぎみのAI企業だったAdobeが、いよいよ浮上してきた今回のMAX 2017。 数年前から「AdobeはAI銘柄」と言い続けてきた僕としては、とても感慨深い。 以下、自身の雑感まとめ。大きな戦略レイヤーの話がメインなので、個々のテックはICSさんの記事などをご参考。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。ですが、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん都合の悪いこと書いてたらごめんなさい。前半エントリではAdobeのAI戦略を理解する前提として、「AdobeがAIや未来に投資しだした背景」、「Adobeのビジネス構造」の2つを論じる。 AI戦略の始まりは月額課金へのシフト まず最初に、AdobeがAIプレイヤーとして、急速に浮上してきた背景を