クラウドワークス プロダクトの持続的開発のためのリファクタリング実践アプローチ株式会社オロ 新規事業開発チーム 後藤歩と申します。 NestJSは弊社の2つのプロダクトで1年ほど使っています。 （個人的にも1プロダクトで使っており、合計3プロダクトでNestJSを使って開発をしています） その実例をコードを交えてご紹介できればと思います。 システム構成 認証、認可、フレームワーク、DB、API、バリデーション、キューイング、スケジューリング、マイグレーション、テスト、- Swagger、i18nをどのようにやっているかのコードを交えて実例紹介 など
クラウドネイティブ アーキテクチャ、5 つの原則 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 6 月 20 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 私たち Google Cloud は、Google Cloud Platform（GCP）上に移行もしくは構築されるアプリケーションの最終目標として、よく「クラウドネイティブ アーキテクチャ」という言葉を使います。では、クラウドネイティブとは正確にはどういう意味なのでしょうか。そして、そのようなシステムはどうすれば設計できるのでしょうか。 大まかに言えば、クラウドネイティブとは、クラウドによってもたらされる、従来のオンプレミスにはない新しい可能性に適応することを意味します（アーキテクチャ上の制約も従来とは大きく異なるため、それにも適応）。ソフトウェア アーキテクトとして私たちが考慮するよう訓練を受けている高レベルの要素について考えてみましょう。 システムの機能要素（何を
Windowsユーザーに贈るLinux超入門(28) Visual Studio CodeとWSLでPython開発に挑戦してみよう
追実験してみよう 前々回、Visual Studio CodeとWSLでLinux向けアプリケーションの開発を行うというテーマを取り上げた。その時は「Take your Linux development experience in Windows to the next level with WSL and Visual Studio Code Remote」を引き合いに出し、いくつかのスクリーンショットを掲載しつつ、実施に動作している様子を紹介した。 しかし、あの内容は開発者であれば追実験できたと思うが、開発者以外では難しかったように思う。 マイクロソフトから類似の記事は随時公開されているのだが、2019年7月22日に公開された次の記事が追実験に適している。ボリュームもそこそこで、初めてセットアップして使ってみるにはいい内容だ。 An In Depth Tutorial on Linu
Django実践開発入門 - Qiita
この記事について Djangoを使用する際に実践開発に近いフローを簡単に再現します。 「Djangoを勉強しているけど、実務での開発はどうなっているでしょう」という方の参考になれば嬉しいです。 また本記事の内容は最善とは言えませんので、ぐれぐれもご容赦ください。 本記事の環境 python3.7.1 Django 2.1.5 PyCharm 先ずは設計から Explicit is better than implicit. 暗示するより明示するほうがいい。 --pythonの禅 何かを作る前に先ず頭にあるアイディアを具現化しましょう。 いかに簡単そうなものでも設計図があった方がいい。 特に会社のプロジェクト、制作途中、新しくメンバーが入ってくることがよくあります。 設計図があれば、プロジェクトを理解するための時間が短縮されます。 今回のデモは簡単なスクール学生管理システムと設定します モデ
ゲームボーイエミュレータをGo言語で書いた - undefined
概要 Goはこれまで量を書いたことがなかったので入門にゲームボーイエミュレータを書いてみることにした。ゲームボーイである理由はたまたまよくできたゲームボーイの資料(http://marc.rawer.de/Gameboy/Docs/GBCPUman.pdf)を見つけてしまったため。 成果物 github.com まだ基本的なカートリッジタイプしか実装できていないがそこそこ動き始めたので公開することにした。直近は対応カートリッジを増やしながらWebAssemblyを吐けるようにしたい。 ゲームボーイの基本仕様 項目 概要 CPU LR35902 4.19MHz 8bit RAM 8kB VRAM 8KB ROM 256k~32MBit Display 4階調モノクロ、160×144ドット スプライト 8×8 最大40個表示 / 1ライン上に 最大10個表示 背景 256×256ドット ウィン
Understanding the Python Mock Object Library – Real Python
Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Improve Your Tests With the Python Mock Object Library Mocking in Python with unittest.mock allows you to simulate complex logic or unpredictable dependencies, such as responses from external services. You create mock objects to replace real
VS CodeによるPython開発環境のテンプレ - Qiita
0. はじめに sublime使いだった僕が（使い込んではいなかったけど）社内のPython開発環境を統一するためにVS Codeの色々を調べたので，そのまとめです． 以下ができるような開発環境の構築を目的としています． 複数人がローカルで開発する時に，環境を揃えたい． ローカルからリモートサーバーにアクセスして開発したい． プロジェクトごとに依存関係を整理したい． コーディングスタイルや型などのチェックを入れたい． Pythonの環境周りはPipenvで管理し，ローカルでdockerを立ち上げてその中で開発するためのテンプレです． 1. install Setting up Visual Studio Code 2. Extension 2.1. 必須 以下は必須． python Remote Development Remote SSH git lens 2.2. オプショナル その他
【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知 - Qiita
実装 コード全体はこちら DOC 実装はこちらを参考にしてください。 L2-Softmax-Loss 異常検知ではありませんが、こちらで実装しています。 ArcFace 実装は、こちらを参考に（ほとんどコピー）させていただきました。 結果 Fashion MNISTの結果 L2-SoftmaxLossとArcFaceが良いスコアを示しました。 やはり、距離学習による異常検知は性能が良いようです。 中央値が重なって見づらいですが、DOCとの差は中央値で0.05ポイント （全体の精度は10%くらい？）の差が出ています。 L2-SoftmaxLossは、以前の結果と食い違っていますが、以前は データ数も少なく、最適化手法のlrも違う値でした。 cifar-10の結果 こちらも、L2-SoftmaxLossとArcFaceが良いスコアになりました。 DOCとの差はさらに大きくなっています。 met
ジャーニーマップ作成の基礎
ジャーニーマップとは、1人のユーザーが目的を達成するためにたどるプロセスを視覚化したものである。 Journey Mapping 101 by Sarah Gibbons on December 9, 2018 日本語版2019年8月6日公開 ジャーニーマップはよく使われるUXのツールだ。あらゆる形やサイズ、フォーマットがあり、コンテキストに応じてさまざまな方法で利用できる。この記事では、ジャーニーマップとはどういうものか（そして、どういうものがジャーニーマップではないのか）、関連用語、よく使われる変化型、ジャーニーマップの活用方法といった、ジャーニーマップの基本を取り上げる。 また、カスタマージャーニーマップは、いつどのように作るべきか、その5段階のプロセス、ジャーニーマップ作成の実際を論じた記事も閲覧可能である。 ジャーニーマップの定義 定義：ジャーニーマップとは、1人のユーザーが目的
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