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This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
3. 『A Philosophy of Software Design』John K. Ousterhout ● 「複雑さ」は理解や修正を難しくするソフトウェアの構造に関連したもの ○ (定義とし書かれているのはこれくらい ) ● 複雑さだと… ○ 単純な変更でもいろんな場所のコードを修正が入る ○ 認知負荷が高い ○ 分からないことが分からない ● 複雑さの原因は… ○ 依存性 ○ 不明瞭さ 4. 『Domain Driven Design』Eric Evans ● ビジネスルール間に矛盾が発生すると複雑 ● 同じ言葉に違う意味を持たせていると複雑 ● Value Objectで良いものにIDを持たせるのは複雑 一貫性がないと複雑 → ユビキタス言語?
https://2021.pycon.jp/time-table/?id=273396 Webアプリ開発とデータベースマイグレーションには密接な関係があり、Pythonでよく採用されるDjangoやSQLAlchemyには、DBのスキーマを変更するマイグレーション機能があります。一般的に、プログラムを実装するときはリポジトリでブランチを作りそれぞれのブランチで実装作業を進めます。Webアプリの開発でも同様ですが、各ブランチでDBスキーマを変更する場合には注意が必要です。例えば、複数のブランチで同じテーブルのカラムを追加して使いたい場合や、DBスキーマの変更が競合する場合は、ブランチのマージ時に競合してしまいます。多くの機能を並行開発したり、マージするまでの期間が長い場合には、このような競合が増えてしまいます。 このトークでは、Djangoを例に、データベースマイグレーションの仕組みから、実
最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
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