オブジェクト指向と10年戦ってわかったこと - Qiita
この記事の内容 オブジェクト指向は難しい！わかった気になって実践すると詰みます... ｳｷﾞｬｰ この記事は10年以上オブジェクト指向と戦った筆者が、通常とは異なるアプローチでオブジェクト指向を解説したものです。 筆者はJavaを使って本格的なシステム開発をしたことがありませんが、オブジェクト指向言語として最もポピュラーなJavaをベースにオブジェクト指向について解説させていただきました。 また、この記事の続編にあたります「なぜオブジェクト指向は難しいのか」を更に2年の時を経て執筆させて頂きました！是非こちらも一読していただけると嬉しいです。 オブジェクト指向三大要素の謎 オブジェクト指向三大要素ってありますよね。オブジェクト指向は「カプセル化」「継承」「ポリモーフィズム」の3つの要素で成り立つと言われています。最近では、この三大要素が語られる傾向は薄いようですが、一度は耳にしたことがある
機械学習で2年分の積雪量の変化を予測してみた - Qiita
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 結果その２（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 「結果その１」と「結果その２」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量（cm）を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
公式チュートリアルで始めるDocker | DevelopersIO
そろそろコンテナやってみる 社内ではDockerを使った開発やインフラ構築が盛んですが、私はあまり触っていなかったので、今回公式チュートリアルを使って体験してみようと思います。 Dockerってなんですか？という方は、是非過去の記事をご覧になってください。 Developers.IO - タグ - Docker Docker Toolbox まずはセットアップということですが、Docker Toolboxというバイナリが用意されています。これをダウンロードしてインストールすれば直ぐに使えます。 私がインストールしたのは、バージョン1.11.1でした。 コンソールインタフェースとグラフィカルインタフェースが用意されています。 Docker Quickstart Terminal クイックスタート用のアイコンをクリックすれば準備は整います。 bash --login '/Application
Reactを使ったモジュラーCSS : CSS-in-JSとCSS Module | POSTD
Buffer のメンバーはReactが大好きで、フロントエンドの多くのコードベースを徐々にReactに移行させています。ReactにFluxを加えると、モジュラー形式の小さなアプリでできた複雑なプロダクトを構築するための、とても健全な方法になると思います。そこで、１つ１つの新しい小さなアプリと機能を、大規模な構造体に追加される、Reactの新しいブロックと考えます。 私は最近、このような新機能の１つに取り組んでいますが、React＋Fluxのアプリケーションを作るのがいかに簡単であるかと、その理由について、さらに夢中になってしまいました。Reactを使うと有意味なコンポーネントを集めてUIを宣言的に構築するのが楽になり、Fluxはその混成体に妥当なデータフローをもたらします。 複雑なアプリケーションを作るときに発生する課題について多くの考察がなされましたが、React＋Fluxの組み合わせ
Linuxカーネルのコマンドラインはブートローダーからどう渡されるのか？ - φ(・・*)ゞ ｳｰﾝ カーネルとか弄ったりのメモ
先日参加した自作OSもくもく会で「Linuxカーネルのコマンドラインはブートローダーからどう渡されるのか？」のような話が聞こえたので、調べようと思い調べてみました。確認はLinux kernel v4.5とsystemd-bootの2016/05/02 23:00 JSTのコードです。 uefiじゃない環境も確認しようかなと思ってgrubのコードをgit cloneはしました。が、うちのメイン環境で使っているのはsystemd-bootだしってことで確認してません。 で、カーネルのコマンドラインは↓のようなやつですね。 masami@saga:~/codes$ cat /proc/cmdline initrd=\initramfs-4.6.0-rc5-ktest+.img root=/dev/sda2 rw crashkernel=256M コマンドラインをカーネルに渡すとしたら、どこかし
問題文の意味がわからない人のための 言語処理100本ノック 第8章 機械学習 - Qiita
第4章 形態素解析、第5章 係り受け解析と言語処理100本ノックをPython3で解いてきました。 私はさしあたって、「第6章: 英語テキストの処理」、「第7章: データベース」あたりの内容は必要としていないので、それらはスキップして「第8章: 機械学習」を進めていきます。 私の知識レベルとしては、Pythonは仕事で使ったことはなく、Courseraで入門的な授業を一つとった程度、自然言語処理/機械学習は全くの素人だが、これから仕事で使おうとしているといった感じです。 この章からは、いよいよ問題文が言っていることを全く理解できなくなって来たので、用語の説明もメモしていきます。 この章で使うデータ 1万件ぐらいの映画の英文レビュー。肯定的なレビューと否定的なレビューがそれぞれ約5千件づつ含まれている。 この章でやっていること 各レビュー文から各レビューが肯定的か否定的かを予想するモデルを作
データ分析・解析をやりたいエンジニアにおすすめ！Pythonの入門スライド13選
Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。 これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。 データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめた
Linuxパフォーマンス調査などで使うコマンドメモ - Qiita
パフォーマンスなどの調査をする時に利用する便利コマンドメモ。 これないぞ、あれないぞなどあると思いますがとりあえず本などを参考にまとめたものをピックアップしています。 参考 [24時間365日] サーバ/インフラを支える技術 ‾スケーラビリティ、ハイパフォーマンス、省力運用 (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 絵で見てわかるシステムパフォーマンスの仕組み CPU使用率やメモリなど全体の概要把握 top デフォルトでは3秒ごとにOSで利用しているプロセスの数や状態、またOS全体のシステムリソース状況が分かります。 パフォーマンスが悪い場合にOS全体としてどのリソースの利用が多いのか(CPU負荷なのかメモリ利用率が高いのか)などの判断に有用だと思われます。 top - 22:36:56 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.02, 0.
弾幕ゲー開発用スクリプト言語を自作した話 - るくすの日記 ~ Out_Of_Range ~
なんとなくスクリプト言語を作ってみたくなったので、東方のような弾幕ゲーで敵の行動,弾幕パターンを記述するためのスクリプト言語を作ってみました。 (最近のゲーム業界ではわざわざDSLを作るより、LuaやHaxeのような汎用的なスクリプト言語と組み合わせるのが普通みたいですが) 近年コンパイラ基盤の普及で、比較的コンパイラ開発の敷居は下がってると思いますが、せっかくなので今回はLLVMなどのコンパイラ基盤を使わず、フロントエンドから バックエンド,インタプリタまで全て自力でフルスクラッチ開発してみました。 またパーサージェネレーターなども一切使っていません。 github.com フロントエンド 文法はLL(k)のような固定長ではなく任意長先読みで、パックラット構文解析器を実装しました。例えば敵の弾幕スクリプトは以下のように書きます。 let count=0; let cx=GetCenter
ソフトウェアのための統計学 – 前編 | POSTD
ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「ニューラルネットワークが何なのかわかる!?」チャート図をつくった
増田でアンケート取ってる奴なんなの