O/Rマッピングで緩和されるインピーダンスミスマッチには静的と動的の側面がある - 達人プログラマーを目指して
一般的な業務アプリケーションではデータを永続化するために、RDBMS（関係データベース管理システム）を利用します。RDBMSでは大量のデータを効率的に検索したり、集約してレポートを作ったりすることが得意ですし、一般的に業務システムで求められるトランザクションのACID特性*1を満たすことも容易です。また、適切にテーブル設計の正規化を行うことにより、運用面においてデータの管理コストを下げることもできます。最近ではスケーラビリティの問題などもあり、RDBMS以外のデータベースについても注目されるようになってきていますが、今後も業務アプリケーションの主流としてRDBMSは使われていくだろうと思われます。 従って、Javaなどのオブジェクト指向言語で開発を行い、DDDのようなオブジェクト指向の設計技法を利用する場合に必ず考えなくてはならない問題は、オブジェクト指向と関係モデルとのインピーダンスダン
マーケットデザインと受入保留アルゴリズム - About connecting the dots.
最近，ブログエントリを書くときの枕が読んだ本のことが多いですが，今回も御多分に洩れずであります*1． 現実の中でのマーケットデザイン つい先日まで，以下の本を読んでました．マーケットデザインという分野を過分にしてしらなかったんですが，大元はゲーム理論の一種だったんですね．著者のロスさんらが，自身で証明した理論について現実問題に当てはめ，実際にうまく機能することを示した，その過程が描かれていて，非常に面白い本でした．臓器移植や公立学校の希望選択，新米医者の医局配属といった，いわゆるマッチングの問題が，周到に仕組みをデザインすることで，全体的な満足度が高い状態で解決された例をみると，なるほどなーという感想しかでないです． Who Gets What (フー・ゲッツ・ホワット) ―マッチメイキングとマーケットデザインの新しい経済学 作者: アルビン・E・ロス,櫻井祐子出版社/メーカー: 日本経済
我が家のインドカレー
スパイスからカレー作ろうと思うと 何十種類もスパイス用意して死ぬほど大変な男の料理みたいなイメージありそうだけど、実は簡単に作れる。 それでいて、その辺のインド人カレー屋より美味しくできたりする。 だいたい誰に作っても「マジでインド料理屋」と驚かれるから試してみて。 用意しなきゃいけないスパイスは４種類だけ。 「クミン（ホール）」「ターメリックパウダー」「チリペッパーパウダー」「コリアンダーパウダー」 これだけでOK。この４つでチキンカレーだろうが、キーマカレーだろうが、だいたい大丈夫。 （まあ、凝りたい人はいくらでも凝れるけどね） ベーシックなスパイスなので、大きめのスーパーなら大概あるけど、 都内なら御徒町とかのスパイス問屋（大津屋）とか行けば20回分で一袋200-300円で超お得。 で、他の材料。玉ねぎ大１個、トマト大１個、ニンニク３かけ、生姜１かけ。好みでプレーンヨーグルト。 これ
Ansible run on Jupyter notebook : CentOS6で`実行可能な手順書`の環境を構築する（ playbookやVagrantfileあり） - Qiita
Ansible run on Jupyter notebook : CentOS6で`実行可能な手順書`の環境を構築する（ playbookやVagrantfileあり）VagrantpyenvAnsibleCentOS6Jupyter はじめに 中井悦司さんより紹介頂きました実行可能な手順書としての Ansible run on Jupyter notebookについて試してみたので構築方法などをメモしておきます。 中井さんありがとうございます。 Ansible run on Jupyter notebookが、どんなものなのかは中井さんのこちらのブログLiterate Automation（文芸的自動化）についての考察を参照ください。 使いどころ 中井さんより初めてJupyterからAnsibleを実行する話を紹介いただいた時には、正直なところあまりピンとこなかったです。（中井さんすみ
fluctでAPI GatewayからHTMLを返せるようになった - ✘╹◡╹✘
https://github.com/r7kamura/fluct でHTMLを返すようなエンドポイントを簡単に作成できるようになった。index.jsにコードを書いてデプロイコマンドを叩くだけで適当に動くので、正直簡単なページであればHerokuとかにデプロイするより楽。デフォルトで生成される雛形もHTMLを返すようなものになっている。Amazon API Gatewayの用途はどちらかと言うとJSONを返すREST APIをつくるための用途として期待されているように見えるけれど、HTMLを返すようなエンドポイントを提供することもできる。 $ fluct new myapp $ cd myapp $ vi package.json $ fluct generate action show_dummy_page $ fluct deploy myappをつくって、package.jsonで
AWS LambdaからDynamoDBをQueryする - 銀の弾丸
photo credit: Violet electric lightning versus turquoise storm - 09072012 via photopin (license) JavaScript（Node.js）で記述した AWS Lambda から AWS-SDK を使って DynamoDBのテーブルをQueryするサンプルコードをご紹介。 ところでAWSのAPIのリファレンスって検索しにくいですよねえ。 Lambdaがいろんな言語に対応しているため、REST APIと各言語向けの説明が別れていてチュートリアルも検索結果にたくさん出てきます。 ※ 本記事ではDynamoDBのQueryするときのパラメータを説明します。 関連する記事として、検索条件を入力してQueryパラメータを生成するWebアプリは以下になります。合わせて参照してみてください。 takamints.
ServerlessでReactする - Qiita
はじめに AWS Lambda + API Gateway でAPIつくってReactの部分はS3に置けば超低コストでSPA作れるんじゃね！？という思いつき（みんな気づいてる）を実践してみた記録です。 バージョン Serverless v0.5.5 React v15.1.0 aws-cli v1.10.35 Node.js v4.3 Serverlessはバージョン毎にかなり差異が大きいようなので注意してください（数カ月前に書かれた記事を読んでも？？？となることが多い）。 Nodeの他にPythonでもいけますが今回はNodeでいきます。LambdaはNode v5~系にはまだ対応していません。 プロジェクトをつくる AWSのIDとシークレットを取得する Serverless - Configuring AWS に書いてある通りに進めます。また、AWSは日本語に設定してあるものとします。
4.センサの設定とプログラミング
実際の配線の様子ですが、配線の色を揃えれなくて見苦しい所はご容赦を。 以下、ブロッグの構造上Pythonのプログラムの前スペースが消えてます。 そのままでは動きませ。参照サイトからダウンロードのうえ、お試しください。 4.1.今回準備したもの 温湿度センサ HDC1000（秋月電子） http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-08775/ CO2センサ K30 （co2meter） http://www.co2meter.com/products/k-30-co2-sensor-module Grove OLED Display （スイッチサイエンス） https://www.switch-science.com/catalog/829/ 光センサ TSL2561 （スイッチサイエンス） https://www.switch-science.com/cat
【iOS 10】API Diffsから見る iOS 10 の新機能 #WWDC2016 - その後のその後
タイムラインでは「つまんねー」「Apple終わってる」「ジョブズがいればこんなことには・・・」という落胆の声をたくさん見かけましたが、"iOS 10.0 API Diffs" や "What's New in iOS" 等のプレリリースドキュメントを見ると今回も新しい機能が数多く追加されていて、個人的には非常にワクワクしております。 以下、気になったものを列挙していきます。 VoIP API / CallKit BONXというVoIP通話するプロダクトを手伝っている関係で、IP通話がどんな感じでできるようになるのか（サーバーは自分で用意するのかとか）、非常に気になります。 "Speakerbox: Using CallKit to create a VoIP app" という公式サンプルが公開されているので、後でコードを見てみようと思います。 SiriKit / Intents / Int
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