タグ

オブジェクト指向に関するokitaのブックマーク (6)

  • 関数型プログラミングはまず考え方から理解しよう

    関数型プログラミングが注目されて久しいです。 そろそろ勉強しておかないとなぁということで調べてみるものの、情報として出てくるのは"高階関数","カリー化","遅延評価","モナド"などの物々しい単語の数々。これらを勉強して理解した気になったものの、プログラムを書こうと思うと全然書けませんでした。 結局、関数型言語を実現する手段を学ぶ前に関数型と言われるパラダイムを理解しないことには書けません。ということでここでは関数型プログラミングの"手法"ではなく、オブジェクト指向と関数型プログラミングを比較しながら考え方の違いを見ていきます。 日の例題 プログラミング課題を設定してオブジェクト指向と関数型で解答してみましょう。 課題: 唐揚げ弁当がいくつかあるとします。それぞれ唐揚げが複数入っています。 この中からx個の唐揚げをつまみいするプログラムを作りましょう。 つまみいはバレないようにする

    関数型プログラミングはまず考え方から理解しよう
  • いまさらきけない「ドメインモデル」と「トランザクションスクリプト」 - ひがやすを技術ブログ

    このネタは、私自身も何度も書いてきたけど、結局意味のある結論になったためしがありませんが、再度考え直してみたいと思います。 「ドメインモデル」と「トランザクションスクリプト」をすごく簡単に説明すると、トランザクションスクリプトとは「アクションより起動される一連の手続き」、ドメインモデルとは「ドメイン内の名詞によって体系化されたモデル」です。 トランザクションスクリプト派は、「トランザクションスクリプトの方が書くのが簡単だし、業務アプリケーションにオブジェクト指向は、ほとんど必要ない」といいます。 それに対し、ドメインモデル派は、「ドメインモデルはオブジェクト指向を生かすことができるのでメンテナンス性が良い」と主張します。 ずっと平行線のままですね。 私は一番最初に「ユースケースと一対一にサービスクラスを設け、ビジネスロジックはサービスクラスに記述する」という主張をしてました。 記念すべき(

    いまさらきけない「ドメインモデル」と「トランザクションスクリプト」 - ひがやすを技術ブログ
  • 『ドメインモデルに対する日米の温度差』

    マーチン・ファウラー氏によれば、アプリケーションの中核部であるビジネスロジックを構築する方法には、Transaction ScriptパターンとDomain Modelパターンの2通りがあるという。Domain Modelパターンは、データと振る舞いを1つのオブジェクトにまとめ、オブジェクト指向のテクニックを駆使するやり方だ。一方のTransaction Scriptパターンでは、データと振る舞いは別々のオブジェクトに分け、振る舞いをスクリプト的に淡々とプログラミングしていく。 日ではTransaction Scriptが優勢 この2通りのうち、日ではTransaction Scriptパターンの方が優勢だ。日のオピニオンリーダーも軒並みTransaction Scriptを薦めている。 たとえば、Seasarの開発者であるひがやすを氏は、古くからデータと振る舞いを分離するアプローチ

    『ドメインモデルに対する日米の温度差』
  • VB.NETとC#でデザインパターン

    このページでは、 Java言語で学ぶデザインパターン入門 結城 浩(著) (ソフトバンクパブリッシング ISBN:4797316462)に掲載されているサンプルソースを個人的にVB.NET/C#に移植したものを、 結城氏の了解を得て公開しています。

  • Amazon.co.jp: アジャイルソフトウェア開発の奥義: ロバート・C・マーチン, 瀬谷 啓介: 本

    Amazon.co.jp: アジャイルソフトウェア開発の奥義: ロバート・C・マーチン, 瀬谷 啓介: 本
  • OGIS-RI OBJECT SQUARE

    今月もオブジェクトの広場をどうぞお楽しみください。記事に対する感想は、ぜひ公式Facebookページのコメント欄までお願いいたします。(2023.12.20) 寝かせて使うソフトウェアコンテスト 選レポート オージス総研主催のソフトウェアアイデアコンテストOGIS-RI Software Challenge Award 「寝かせて使うソフトウェアコンテスト」の選と最終審査を2023年11月15日(水)に当社東京オフィスで開催しました。レポートでは受賞作品と選の様子をご紹介します。 はじめての自然言語処理 第30回 Elyza 日語 Llama2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 今回は Elyza の日語 Llama 2 指示応答モデルをファインチューニングし、vLLM にデプロイして高速に推論してみます。70 億パラメータモデルならギリギリ Tesl

    OGIS-RI OBJECT SQUARE
  • 1