今回は問題なしと判定されていますが、役に立ちそうなので常に利用し続けたいですね。 公式ページ 2. pylint PyLintはコードの品質とセキュリティを向上させるための静的解析ツール。スタイルガイドに従ったコードを書きやすくし、潜在的なバグを早期発見に役立つようです。 インストール・実行結果 # pip3 install pylint # pylint main.py ************* Module main main.py:10:0: C0301: Line too long (114/100) (line-too-long) main.py:97:0: C0305: Trailing newlines (trailing-newlines) main.py:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docst

分かりやすいプログラムの構成はどうやったら設計できるのでしょうか? この本では、文脈と名前という二つの切り口でプログラムの構造とプログラマーの認識がどう結び付いてゆくのかを解き明かします。 本書は以下のような方々にお勧めです。 🤔大きくて複雑なプログラムを綺麗で分かりやすい設計にまとめることがうまくできなくて困っているプログラマー 😵他の人が書いたプログラムを読むときに、どこに何が書かれているのか手掛かりがつかめなくて迷ってしまう人 🧐DRY とか SOLID みたいなプログラム設計理論に関心があって、関連する事柄についての知識や考察を摂取したい設計オタク

『手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ 』の第二章の冒頭に登場する話題に共感したので紹介。 従来の多層アーキテクチャでは、データベースを中心にアプリケーションの 開発が行なわれます。この場合、Web 層はドメイン層に依存し、ドメイン層は 永続化層、つまり、データベースに依存することになります。そうなると、す べてのものは永続化層上に構築されることになり、その結果、いくつかの要因 が絡まり合って、問題が起きやすくなります。 手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ　ヘキサゴナルアーキテクチャによるクリーンなアプリケーション開発 20p 手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ　ヘキサゴナルアーキテクチャによるクリーンなアプリケーション開発 作者:Tom Hombergs,須田 智之インプレスAmazon 著者によれば、機能開発をデータベース中心に設計すると、ドメイン層と永続化層の密結合が

関連キーワード 人工知能 | 機械学習 テキストや画像を生成する人工知能（AI）技術である「生成AI」と聞いて、「GPT」をはじめとする「大規模言語モデル」（LLM）を思い浮かべる人がいる。それは間違った考え方ではないが、生成AIとLLMは同じではない。生成AIのベースとなる基盤モデルのさまざまな種類を踏まえて、生成AIとLLMを混同してはいけない理由を4つの視点で解説する。 「生成AI」と「LLM」を混同してはいけない4つの理由 併せて読みたいお薦め記事 連載：押さえておきたいLLMの基礎 前編：GAN、VAE、Transformerとは？　生成AIがよく分かる「深層学習モデル」5選 中編：「ELIZA」から「GPT-4」に至る、知られざる“LLM進化の歴史” LLMの関連記事 生成AIからデータが盗まれていることも……？　LLMの10大脅威 「Gemini 1.5 Pro」の“マルチな

著者Lindsey Ellefson - Lifehacker US [原文]翻訳ライフハッカー・ジャパン編集部 2024.08.07 lastupdate 可能な限り生産的な日々を送るために、どのようにプランニングするかを考えるのは大変なことでしょう。 そこで、RPM（ラピッド・プランニング・メソッド）を取り入れるのがおすすめです。 RPMは、日々のプランニング・プロセスを合理化し、アクション・ステップに早く取りかかることで、全体的な生産性を高めるのに役立ちます。 また、RPMはかなりわかりやすく、簡単に取り入れられるので、継続できる可能性が高くなります。 ラピッド・プランニング・メソッド（RPM）とは？このテクニックは、有名なモチベーショナル・スピーカー、トニー・ロビンズのプログラム「Time of Your Life」の中で概説されています。ロビンズの評判は少し安っぽいかもしれません