なぜ今Javaの例外処理か Javaにおける「チェック例外」はSwift、Objective-C、Ruby、JavaScriptといったネイティブ・ウェブアプリ開発でよく用いられる他の言語には現れないものです。 SwiftにはOptionalやErrorTypeがありますが、Javaにおいてもnullやエラーのハンドリングの実装方法をうまくやる必要があります。 なぜ例外を握りつぶしたらいけないのか、なぜアサーションが望ましいのか、なぜチェック例外と非チェックを分けたのか、という点を考えてみたいと思います。 参考資料 例外設計における大罪 (契約プログラミングについて) Effective Java読書会9日目 - 例外 (Javaにおける例外の扱いについて) 契約による設計から見た例外 (この記事の方がより詳しいけど難しいイメージ) チェック例外と非チェック例外の違い チェック例外→「回復
プログラムで使うことの多い「乱数」。ゲーム開発やビジュアルアート、ウェブサイトのアニメーションにおいて乱数は非常に重要で、さまざまな用途で利用されています。プログラムで一般に乱数と聞くと、すべての数値が同じ頻度(分布)で出現する「一様乱数」と呼ばれる乱数をイメージする方が多いと思います。 多くの場合はこの「一様乱数」で取得した乱数を用いれば十分でしょう。しかし、場合によっては「一様乱数」ではなく、偏りのある乱数を用いることでコンテンツの見た目や現象の「自然さ」を演出することが可能です。 実は「一様乱数」に一手間加えることで、乱数の分布の偏りを制御できます。今回は乱数を使用して好みの分布を得るためのパターンをいくつか紹介します。 乱数分布のシミュレーションデモ (HTML5製) 次のデモはリアルタイムで乱数の出現頻度を計算し、グラフに可視化するコンテンツです。画面下のプルダウンで乱数の種類を
8-1 3251回目以降の合計 27勝2敗 (.931) 古い分の日記 〜2000 〜2050 〜2100 〜2150 〜2200 〜2250 〜2300 〜2350 〜2400 〜2450 〜2500 〜2550 〜2600 〜2650 〜2700 〜2750 〜2800 〜2850 〜2900 〜2950 〜3000 〜3050 〜3100 〜3150 〜3200 〜3250 3279回目 クリア 最近10回の成績:9-1 (.900) 最近30回の成績:28-2 (.933) 通算成績:949-345 (.7334) 今回皮の盾が出なかったのだが、前半は食糧がやたら豊富でしっかり稼げた。正義のソロバンが出たほか、指輪も人形よけ、眠らず、ちから、とうぞくと出て申し分ない。しかし後半に入って急激に食糧危機に陥る。16階を最後に食糧が長いこと出ず、階段を駆け下りる展開に。結局27階まで
社内でサービスがよくわからないという話になったので、考察を少しまとめておきます。 過去のエントリでも以下のように触れましたが、もう少しかみ砕いてみよう。 サービスという言葉はあいまい まず、簡単に前提の整理から。単に"サービス"って言葉が何を指すのか結構曖昧です。 サービスは簡単にいうと手続きとか振る舞いのことですが、細かくいうと、PofEAAでいうサービスと、DDDいうサービスは、目的が異なります。前者はアプリケーションのためにドメインモデルを再利用可能にするためのものです。後者はドメインの知識を表している振る舞いです。これはのちほど詳しく説明します。 まぁこのあたりは具体例がないと理解しがたいですが、レイヤーの違いによって責務が異なるという感じです。DDDのサービスの章では、サービスには、アプリケーション層、ドメイン層、インフラストラクチャ層と、複数のレイヤーに存在すると言及されていま
世の中は一周まわってエンジニアリングの手法に溢れている。 テストを書け、ドキュメントを書いて冗長化しろ、コミットはわかりやすく、コーディング規約が、安定性が─── でも、それって本質なんだろうか? 新規サービスを作る際に肝だと思っていることをまとめてみた。 おことわり 以下は少人数で"普通"のアプリやWebサービスを自社で新規開発するときのことを想定しています。大人数で重厚なソシャゲを作るとか、ガチガチの金融系サービスを作るとか、コンシューマーゲーム開発とか、個人で好きなものを作るとか、受託とかは全く想定していません。 基本的に一通り現場をこなした中級以上のエンジニア向けに書いています。 アンチテーゼとして、ややキツめに断定する箇所が多いです、こういう意見もあるんだな程度に受け止めてください。 所属する団体の意見とかは一切関係ありません。 目次 おことわり 目次 ユーザーのことだけ考える
会社概要 日本政策金融公庫について(会社案内) 日本政策金融公庫について(会社案内) 総裁メッセージ プロフィール 基本理念・経営方針・業務運営計画 業務と財務の状況 日本公庫の資金の流れ ガバナンス体制 反社会的勢力の排除について ダイバーシティの推進と職場環境の向上 サステナビリティの取組み 障害者差別解消法に基づく対応要領 日本政策金融公庫法 業務の概要 業務の概要 国民生活事業 業務の概要・特徴 融資実績 国民生活事業のご案内 国際交流への取り組み 地域課題解決への貢献 農林水産事業 業務の概要・特徴 融資実績 農林水産事業のご案内 中小企業事業 業務の概要・特徴 融資実績 保険実績 中小企業事業のご案内 危機対応等円滑化業務 危機対応等円滑化業務 IR情報 IR情報 お知らせ IRライブラリ 財投機関債 政府保証債 証券化商品情報 IRカレンダー 市場関係者向け説明会資料 ディス
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以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか?? CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日2日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない!という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
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2016年3月1日(現地時間)、OpenSSL プロジェクトは脆弱性の愛称「DROWN」や「CacheBleed」を含む8件の脆弱性情報を公開し、これら影響を受けるものの修正を行った最新版をリリースしました。ここでは関連情報をまとめます。 脆弱性情報概要 注意喚起 OpenSSL の複数の脆弱性に関する注意喚起 - JPCERT/CC SSLv2 DROWN Attack - US-CERT OpenSSL Projectの公開情報 Forthcoming OpenSSL releases OpenSSL Security Advisory [1st March 2016] OpenSSL version 1.0.1s published OpenSSL version 1.0.2g published An OpenSSL User’s Guide to DROWN 2016年3月1日公
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