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本稿は、2003年11月号に掲載した「ロバストネス分析実践 第一回」の続編になります。前回の記事を掲載した後に、読者の方々から様々なご意見、ご感想を頂いていたにもかかわらず、今回の第二回掲載までに、1年3ヶ月もの空白期間を作ってしまいました。本稿の掲載を心待ちにしていた読者の方々にお詫びいたします。 はじめに 前回の記事の訂正 前回の記事ではロバストネス分析を適用したソフトウェア開発の流れ、ロバストネス分析の方法を説明しました。 しかし、前回の記事を掲載してから今回の記事までの 1年3ヶ月の期間で、よりよいロバストネス分析について考えた結果、前回の記事で紹介した内容についていくつか訂正を加えようと思います。いずれ、下記の訂正を前回の記事に反映する予定です。 ロバストネス分析の範囲からユーザーインターフェースの定義を除く 前回の記事では、ロバストネス分析の「バウンダリを識別する」作業でバウン
ロバストネス分析は、ユースケースのように文章で記述された要求から分析レベルのオブジェクトを見つけ、適切な単位にまとめることができるものです。また、ソフトウェアシステムが行わなければならないことも適切な単位にまとめることができます。本稿はロバストネス分析の使い方と効果について解説します。 はじめに ロバストネス分析という用語を聞いたことはありますか? ロバストネス分析を使うことによって、ユースケースのように文章で記述された要求から分析レベル(アーキテクチャが考慮されていないレベル)のオブジェクトを見つけ、適切な単位にまとめることができます。また、ソフトウェアシステムが行わなければならないことも適切な単位にまとめることができます。 これから、3 回に渡ってロバストネス分析について解説します。本稿にあたる第 1 回ではロバストネス分析の使い方と効果について解説し、第 2 回ではサンプルアプリケー
今月もオブジェクトの広場をどうぞお楽しみください。記事に対する感想は、ぜひ公式Facebookページのコメント欄までお願いいたします。(2024.06.26) もっとじっくり AWS CDK のコンセプト 第7回 トークン AWS CDK アプリを開発していると、ふいに ${Token[TOKEN.101]} のようなちょっと変わった見た目の値を目にすることがあります。それが今回とり上げるトークンです。いえ、正確にはエンコードされたトークンです。 トークンはあちこち見えないところで、いつのまにか使っているものです。普段はあまり気にする必要のないその仕組みについて、背景にある課題や関連する概念とともにじっくり見ていきましょう。 はじめての自然言語処理 第31回 OpenAI text-embedding-3-large と Cohere Rerank 3 の精度評価 今回は OpenAI t
前回までで UML の主要なダイアグラムについての説明が終わりました。 今回と次回でケース・スタディの題材であるスケジューラ・ソフトにアラーム機能の追加を行います。 今回はユースケースを用いたシステムの機能分析のしかたと、分析時にクラス図を使うテクニックについて解説します。 本稿を読み終えた頃には UML が問題 ( システム開発 ) を把握するために有効であることがお分かりいただけるかと思います。 1. 前回のおさらい まず始めに、前回の内容を簡単に振り返っておきましょう。 前回は、 Java で開発されたスケジューラ・ソフトの日付セルの状態とその遷移を整理するためにステートチャート図を使い、スケジューラの起動から終了までの処理の流れを整理するためにアクティビティ図を使いました。 前回の解説で、ステートチャート図を使うとシステムの構成要素の状態遷移を整理でき、アクティビティ図を使うと処理
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