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2017年1月23日のブックマーク (4件)

  • 技術書が生まれる経緯 - ひつじのにっき

    冬コミで出した技術書「なないろAndroid」「The Web Explorer 3」「わかる!ドメイン駆動設計」の3冊について、先週から電子書籍の販売が始まっています。タイミングがよいので、難産だった「わかる!ドメイン駆動設計」の生まれた経緯を書いておこうと思います。 techbooster.booth.pm 上記サイトではAndroidやWebの最新情報、技術書の作り方など色んな書籍を扱ってます。ぜひみてください。 きっかけは読書書は読書会を通じて生まれました。メンバーは大体4人(やんざむともちこと@tacksmanとひつじ)で、たまに@sys1yagiさんとかが参加。毎週リアルに集まるのは大変だったのでビデオハングアウトで週1回、1時間。始めたのは2016年4月~(継続中)。オンラインだったのが地味によくて、参加と継続のハードルを下げられています。 は厚くて有名なエリック・

    技術書が生まれる経緯 - ひつじのにっき
    kawa-_-kawa
    kawa-_-kawa 2017/01/23
    確かにwww“「興味があるんだけど」という人にいきなり1000ページの書物を投げつけるのは忍びない。”
  • ドメインモデルにおける集約ルートには、グローバル空間で一意なIDが必要?

    ドメインモデル(ドメイン駆動設計)では、集約ルートにはグローバル空間で一意なIDを付けるべし、という情報を得ました。 DDDにも、「(集約)ルートエンティティはグローバルな同一性を持つ」という記述があります。 ※ごめんなさい、電子書籍なのでページ番号分かりません。集約の不変条件についての記述です。 このことについて疑問がありますので教えて下さい。 例えば、プロジェクト管理アプリケーションを作っているとします。 ざっくりとした要件はこんな感じです。 プロジェクトを複数管理できる ひとつのプロジェクトは複数のタスクから構成される 人員を複数管理できる 人員は、色々なプロジェクトのタスクに割り振られる こうすると、集約としては「プロジェクト」と「人員」が出てくるかなと思います。 どちらも「プロジェクトID」と「人員ID」という、グローバル空間で一意なIDを付ければ良さそうです。 また、「タスク

    ドメインモデルにおける集約ルートには、グローバル空間で一意なIDが必要?
    kawa-_-kawa
    kawa-_-kawa 2017/01/23
    なかなか興味深い。
  • RethinkDBはなぜ失敗したのか | Yakst

    つまり、これらのマーケットは小さく、しかもデータベースのマーケット自体よりも小さいのです。とは言え、どれかが他よりもマシになりうるでしょうか? マネージドホスティングは、質的にはユーザのためにAWSでデータベースを動かすことで、そうすることでユーザたちは自分で動かす必要がなくなります。これらのサービスを使う代わりになるのは、AWSに自分でデータベースを立てることです。したがって、マネージドなデータベースホスティングサービスが課金できる額には、非常に厳しい上限があることになります。Compose.ioやmLabが、RethinkDBよりも1桁あるいは2桁多いユーザを抱えるMongoDBを提供していることを考えて、マネージドホスティングを提供することには少しの良い点もないという結論を下しました。 Database as a Serviceはマネージドホスティングの更に複雑なバージョンです。D

    RethinkDBはなぜ失敗したのか | Yakst
  • Deep learningの概要とドメインモデルの変遷

    5. 2012: Deep Learningブームの幕開け ● 化合物の活性予測コンペでDeep Learningベースの手法が勝利 ○ ドメイン知識を使わず、活性予測の素人が優勝 ● Youtubeの動画を元に、”に反応するニューロン”を獲得 ○ 画像からの特徴抽出の自動化…従来は人間のドメイン知識に基づいて設計 ○ 2000台のマシンで1週間かけて10億パラメータを学習 ○ 、人といった概念を教えずに(!)それらの概念を獲得 人の顔 (左)、の顔(右)によく反応するニューロンの可視化 Merck Competition Challenge http://blog.kaggle.com/2012/10/31/merck-competition-results-deep-nn-and-gpus-come-out-to-play/ “Building High-level Featur

    Deep learningの概要とドメインモデルの変遷
    kawa-_-kawa
    kawa-_-kawa 2017/01/23
    Deep learningのこと何もしらなかったけど、すっごく判り易かった。すごくイイ!