クラス設計の考え方
ソフトウェアの開発において、クラスの設計は、大切なポイントの１つです。どのようなクラスや関数を作るのか。ソフトウェアのデザインは、それによって決まります。 現在のソフトウェア工学で主流となっているのは、オブジェクト指向の考え方です。開発言語も、C++やJavaといったオブジェクト指向言語が広く使われています。しかし、いくらオブジェクト指向言語を使って開発していても、クラス設計の考え方が誤っていれば、まったくオブジェクト指向的でないソフトウェアができてしまいます。 貴方が、あるちょっとした機能の追加を頼まれたとしましょう。さて、いくつのクラスや関数を作れば良いのでしょうか。また、そのクラスや関数の名前は、どのように付ければ良いのでしょうか。貴方なら、どのように考えを進めて、クラスや関数を設計していきますか？ ここでは、ワイルドカードを使った文字列の検索を例に、クラス設計をする際の考え方を紹介
アクセスの多いサイトではapachectl restartしてはいけない
httpサーバのApacheでは，設定ファイルhttpd.confを読み込んで起動する際，.../apachectl restartと指定して再起動させる。 しかし，この方法はhttpdをいったん停止させてから起動をさせるため，もしもアクセス中のユーザーがいるとWebブラウズが中断される。そこで次のように指定をすると，アクセス中のデーモンは維持されつつ接続されていないものから再起動を行う。アクセスの多いサイトでは，設定反映をさせる際この方法が必須となるはずだ。 # /usr/local/apache/bin/apachectl graceful /usr/local/apache/bin/apachectl graceful: httpd gracefully restarted
Sports Data - Sports AI, Technology, Data Feeds | Stats Perform
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Home - Tracab
The Tracab brand is dedicated to the art and science of decoding and visualizing the complexities of sport. For us, winning means relentlessly improving, and since our beginnings over two decades ago, we’ve never stopped. · Our Tracab product line features an array of powerful tracking technologies that return data for player performance coaching as well as fan engagement. · Our Coach
ビッグデータ時代のスポーツ
『マネーボール』という映画が公開中である。「膨大なデータ分析を駆使して新たな野球理論を提唱し、低予算の弱小球団を最強のチームに作り上げた」という話である。「もし、数学が得意な学生がMLBのマネジャーだったら」ということのようだ。本稿では、「スポーツ」と最近よく耳にする「ビッグデータ」との関係を掘り下げたい。 スポーツデータ解析の難しさ ビッグデータというと、ヘルスケア、公共部門管理、小売り、製造業、個人位置データがMcKinsey社のレポートに出てきたこともあり代表的だが、スポーツを挙げているレポートもある。例えばイタリア・サッカー・セリエAの名門のACミランでは選手のけが防止のためのデータ解析を普段から行っているという。こうしたデータ解析は、MIT Sloan Sports Analytics Conferenceという数年前から開催される会議などの議論からも垣間見ることができる。 同会
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