超私的配属新卒エンジニア向け推薦図書
超私的配属新卒エンジニア向け推薦図書 今日新卒エンジニアに「推薦図書は何ですか?」と質問された。ということで今日その場で挙げた書籍も含めてだらだらっとリストアップしておこう。なお自分が過去読んでいいなと思った本からのピックアップなので、かなり偏ってると思ってもらって間違いない。 絶対絶対の必読書 人を動かす これ読んでないなんてありえない。既に読んでいる人も多いと思うけれども、まだ読んでいないなら黙って読め(記事)。 人を動かす 考え方 すごい会議とすごい考え方 マネージメントコーチのハワード・ゴールドマンの教えによる物の考え方、問題解決やプロジェクトの進め方がわかる本(記事、記事)。 すごい会議 すごい考え方 日本語 日本語の作文技術 曖昧ではない明確な文の書き方がこれでわかる。 日本語の作文技術 ソフトウェア開発者として ピープルウエア 古典かつ超スタンダード(記事)。 ピープルウエア
martinfowler.com
Software development is a young profession, and we are still learning the techniques and building the tools to do it effectively. I've been involved in this activity for over three decades and in the last two I've been writing on this website about patterns and practices that make it easier to build useful software. The site began as a place to put my own writing, but I also use it to publish arti
O/RマッパーやActiveRecordによるMVCの誤解
広木 大地/ エンジニアリング組織論への招待 @hiroki_daichi O/R MapperとりわけActiveRecordによって、Model/Entityの区別がつかない人ってのが増えたうえに意味不明な思い込みでMVC批判してみたりとかMVACとか言い出してる状況に名前をつけたいな。 2011-03-20 15:46:58 広木 大地/ エンジニアリング組織論への招待 @hiroki_daichi Entityとは、システム設計上のデータの一塊としての実体をさしていて、DBのRowとは本質的には無関係。ModelはMVCパターンにおいて、Controllerからeventをうけとり、Viewに修正を通知するインタフェースであり、実装としてビジネスロジック/ドメインを持ってる 2011-03-20 15:50:23 広木 大地/ エンジニアリング組織論への招待 @hiroki_dai
ドメイン層をシンプルに作るためのO-Rマッピング
ドメイン層とパーシステンス層の組み合わせ ドメイン層のパターンはパーシステンス層のパターンと組み合わせて使用します。どのような組み合わせが考えられるかを見てみましょう。 （1）パターン1 Transaction Scriptは手続き型の処理なので、必要なデータをデータベースからその都度参照・更新することになります。そのため、行レベルかテーブル単位でのデータを扱うのが一番適しています。パターンとしてはTable Data GatewayかRow Data Gatewayが適しています。また、サービス層とドメイン層のサービスプロセスとビジネスロジックは、手続き型の処理を行うために分離が難しくなります。 基本的には、論理テーブル構造をそのままサービス層で利用するようになります。そのため難しいO-Rマッピングは行わず、オブジェクトプールも利用することはありません。 （2）パターン2 Table M
OTN Japan - 今だからデータ・アクセスを真剣に考える！ 第2回
前回の「データベースことはじめ（前編）」では、システムの論理的な階層の中でドメイン層をどの様に実装するかということで、PoEAAのアーキテクチャパターンを元に見てみました。今回は、パーシステンス層のアーキテクチャパターン＋αを見ていきます。 まずパーシステンス層を見る前に、今回の話題とは直接ではないですが、間接的に関わってくる層のサービス層に関して少し触れておきたいと思います。サービス層は、ドメイン層配下のビジネスロジックをユーザインタフェース層やアプリケーション層から利用するためのインタフェースとして機能します。一般的にトランザクションロジックやセキュリティロジック、ドメインロジックのワークフロー等のドメインロジックとは直接関係ないロジックを含むのみで、大きなドメインロジックを含むことは好ましくないとされる層です。 では、パーシステンス層です。ここまで、役割的には、データアクセスの実装を
PofEAA's Wiki - (ファウラー | 読書会)
PofEAAのWikiです。Martin Fowler氏とAddison-Wesley Pub Coの許可を得て、 パターンカタログの翻訳を行っています。bliki_jaと同じくどなたでも参加可能ですので、是非参加してみてください ;-) ※このサイトは書籍の邦訳とは一切関係ありません。 ■ PofEAAのパターンカタログ and PofEAAのパターンカタログ(邦訳版)ここから読み始めるとよいでしょう。対応表もあります。 ■ 読書会 第12回の開催予定は未定です。 ■ PofEAA読書会メーリングリスト読書会に関する話題を扱っていますが、読者会への参加を強制するものではありません。興味のある方の参加は随時受け付けています。
Strategic Choice
Problemこのクラスは大きすぎて、もうこれ以上大きくしたくありません。「単一責務の原則」を適用してクラスを分割しようと思います。分割の具体的な方法がわかりません。Strategy「クラスの抽出」を適用します。どんなとき？「単一責務の原則」を適用してクラスを分割しようと思います。責務を把握したので、分割の実装を行いますが、具体的な方法がわかりません。どうする？「クラスの抽出」リファクタリングを適用します。ほとんどのレガシーシステムにおいて、最初にできることは、「実装レベル」で単一責務の原則を適用することです。つまり、大きなクラスから「クラスの抽出」をして、抽出クラスに委譲することです。「インタフェースレベル」で単一責務の原則を導入するには、より多くの作業が必要です。クラスの呼び出し側を変更しなければならず、テストも必要になります。まず、実装レベルで単一責務の原則を導入しておくと、将来イン
書き直したって、いいんだよ
http://www.yamdas.org/column/technique/hatenablog.html なお、タイトルに PART I とあるが、このネーミングはメル・ブルックスの『珍説世界史 PART I』にちなんだもので、PART II 以降は存在しない。つまり、あなた（ソフトウェア企業）が絶対すべきでないことは、Joel Spolsky にとってこの文章に書かれることだけなのだ。それは何か？ プログラムをスクラッチから書き直すことに決めることだ。 まぁ、そんなわけないんだけどね。 「最近のはてなの体たらくへの失望感に名前を付けたい」というだけの文章にマジレスするのも我ながらどうかと思うし、気持ちは分からなくもないんだが、最近は「はてブ」以外全く使ってない俺でも、長年お世話になってきたはてなに対してそれなりに愛着というものがあるわけで、ディスられるばかりの流れに少しばかり反抗を試
Getting Real by 37signals
Heads up! This page uses features your browser doesn’t support. Try a modern browser like Firefox or Chrome for the best experience. sidebar#close mouseup->tweet#update input->tweet#update keydown->tweet#update scroll@window->tweet#update" data-bookmark-id="/gettingreal"> �c\�\U �dt�\U Getting Real The smarter, faster, easier way to build a successful web application Start reading →
MacRuby: The Definitive Guide
Thank You! Open Feedback Publishing System (OFPS) is now retired. Thank you to the authors and commenters who participated in the program. OFPS was an O'Reilly experiment that demonstrated the benefits of bridging the gap between private manuscripts and public blogs. Readers gained access to in-progress O'Reilly manuscripts and were able to communicate suggestions with the authors, follow others'
無料で見られるプログラミング関連書籍一覧 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、動画配信界の情弱です。年始からStackOverflow眺めてたら超絶便利な質問に神回答がされてたので忘れないうちにメモっておく。2012年どっかで役に立てばいいですね。 参考 オリジナルはこちら。ここではコメントにパラパラと載ってたので、まずは直近1ページ目だけにあったものを1個のリストにまとめてみた。ほぼGeorge Stocker氏による回答を載せただけだけど。あとちょっとだけ自分で和訳とか加えたので、知っているものがあればコメントに載せて下さい。追加します。まだDとかFactorとか載ってないし、Pythonも全然足りないし。 API Only - Stack Exchange もしかするとバージョンが古かったりするものもあるかも知れませんが、それもコメントで教えてもらえるとその旨追記します。 他にも過去に挙がったもののリンク ReadWriteWebのプログ
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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誤り許容カウント法(lossy count method)のサンプルプログラム
誤り許容カウント法(lossy count method)のサンプルプログラム 2010-05-12-1 [Programming][Algorithm] 1行1ラベル形式で、 1万種類のラベルを持つ、 100万行のデータがあるとします （ラベルの頻度分布はジップの法則にだいたい準拠するとします）。 各ラベルの頻度をハッシュを使ってカウントするとなると、ハッシュエントリ1万個分のメモリ容量が必要になります。（1万じゃたいしたことないな、という人はもっと大きな数に置き換えて読んでください。） しかし、カウント後に高頻度のものしか使わないということも多いと思います。例えば頻度5000以上のもののみ取り出してあとはいらない、とか。 そうなると、全部のラベルのカウントデータを最後まで保持するのは無駄に思えます。 そこで登場するのが「誤り許容カウント法(lossy count method)」。 低
3分動画でマスターする初心者向けプログラミング学習サイト『ドットインストール』を公開しました - F.Ko-Jiの「一秒後は未来」
昨日のWordCamp Tokyo 2011にて、3分動画でマスターする初心者向けプログラミング学習サイト「ドットインストール」が発表されました。 このサービスは @taguchi さんと5ヶ月ほど前から進めていたプロジェクトで、Webのコーディングやプログラミングの初心者が、その「仕組み」や「やり方」を理解できるようになってほしい！という目的でつくられたプログラミング学習サイトです。 詳しいところは IDEA*IDEA のエントリー「3分動画でマスターする初心者向けプログラミング学習サイト『ドットインストール』を始めます | IDEA*IDEA」で述べられております。 お互い自らサービスを開発しているということでエンジニア同士なのですが、今回 @taguchi さんが自らレッスン動画コンテンツをがっつり投入するということで、自分がサーバーサイドなどの実装をメインで担当することになりました
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
Apache Hive
Apache Hive The Apache Hive ™ is a distributed, fault-tolerant data warehouse system that enables analytics at a massive scale and facilitates reading, writing, and managing petabytes of data residing in distributed storage using SQL. Github Mail Docker Community Apache Hive is a distributed, fault-tolerant data warehouse system that enables analytics at a massive scale. Hive Metastore(HMS) provid
CTRとは -インターネット広告用語辞典-
CTRが高い広告は、費用対効果の高い広告と言えます。（※PPC広告のようなクリック課金型の広告や、クリックインセンティブ型の広告は除く。）CTRは、どれくらいの人が広告に反応してくれたかを測るもので、広告の費用対効果を知るうえで重要な指標となります。 例えば、100万円のコストをかけて、発行部数200万部の新聞に広告を掲載したとします。 2万人の人が広告に目をとめてくれるのと、5千人の人しか目にとめてくれないのでは、同じ100万円のコストでも効果に大きな差がでます。（図2参照） 実際には、掲載した新聞広告についてこのような計測を行うのは不可能です。しかし、インターネット広告の場合は、CTRを計測することができる為、広告の費用対効果を明確にすることができます。（図3参照）
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