Ruby on Railsの「えせMVC」の弊害
先日のエントリーでも少し触れたが、Ruby on Railsの最大の問題点は、それが持つ「一見そのフレームワークがMVCの形をとりながら、MVCの最も大切なところを外している『えせMVC』である」点にある。MVC（Model View Controller）がなぜ必要かを根底の部分でちゃんとと意識せずにRailsアプリケーションを作ると、後々ひどい目に会うので注意が必要である。 その意味では「RailsでMVCを学ぶ」などもっての他だし、「JavaにもRailsと同じようなフレームワークを作って業務用アプリの開発を効率化しよう」などという発想もとても危険である。 ということで、今日はまずはMVCの解説から。 MVCの発想の根底には、「モジュール化と情報の隠蔽により、プログラムがスパゲッティ化するの（コード間の相互依存関係が複雑に入り込んでしまってにっちもさっちも行かない状態になること）を避
Web Applicationを綺麗に設計するためのMVACという考え方 - $shibayu36->blog;
【2016/03/04追記】以前まとめたこのMVACという名前の設計は既に古くなっており、今はこのようなアーキテクチャで設計していません。 こんにちは。最近ははてなでMVACというアーキテクチャに則って開発をしているのですが、ようやく意味を理解できてきました。そこで今回は「Web Applicationを綺麗に設計するためのMVACという考え方」について、サンプルを交えながら説明していこうと思います。かなり長くなってしまったので、時間があるときにでもどうぞ。 MVACって？ データソースやロジックを扱う「Model」、表示・出力を管理する「View」、複数のModelとControllerをつなぐApplication、ユーザのリクエストなどを受け取りViewやApplicationを制御する「Controller」の4つの要素を組み合わせてシステムを実装する方式。MVCをさらに抽象化した
映画好きなヤツ マイナーだけど絶対に見るべき名作教えてくれ : 妹はVIPPER
1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/11/21(月) 00:34:57.08 ID:OqdeWJ1p0 オススメは？ 結構見てる方だと思う、逆に何をみればイイか迷うんだ！ 最近見て期待度の割りに良かったヤツ 【デューデート・スプライス・ザタウン・ラスト3デイズ】 気になるヤツ 【ブルーバレンタイン・メタルヘッド・リトルランボーズ・エスケイプ・闇の列車光の旅・孫文の義士団】 今までで好きなヤツ 【海の上のピアニスト・あるいは裏切りという名の犬・ダンスウィズウルブズ・ヒート】 見逃してそうなヤツとか、名前で敬遠してそうなヤツ教えてくれ！ 6：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/11/21(月) 00:37:45.12 ID:IREfvBjAO ちょっとマニア過ぎる 7：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/11/21(月) 0
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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ギリギリまで「まとめに入らない」能力 - Chikirinの日記
会社で働いていた頃、「この人、すごいっ！」と思う人にたくさん出会いました。 中でも私が一番感心したのは、「超ギリギリのタイミングまで、まとめに入らない人たち」です。 なんでもそうですが、何かを作り上げる時には「作る」＋「整える」という二段階の作業が必要です。 最初の「作る」は「中心的な価値」を生み出す作業で、 後半の「整える」は、生み出した価値をお客様に説明しやすく＆売りやすくするため、細部や体裁を整え、きれいにパッケージする、みたいな作業です。 この「作る」から「整える」に移行するタイミングを「まとめに入る」と呼びます。 たとえば 10日後に締め切りの企画書があるとしましょう。 このとき、デキる人は最初の 9日間は「まとめ」についていっさい意識せず、思考をどんどん発散させて、考えることに集中します。 一方、6日目くらいからは「まとめ」を意識して「落としどころ」を探りに入る人もいます。これ
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
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