ドメイン駆動設計の考え方は書籍を読むとわかりますが、いざモデリングを実践しようとすると、どこから手を付けていいかわからない、ドメインモデリングの始め方がよくわからないという意見を聞きます。 このスライド資料では、そんな悩みを持つ皆さんに向けて「ドメインモデルを見つけ出し・実装に落とし・改善していく」方法を、できるだけわかりやすく解説します。
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MacBook ProにグラフィックカードAMD Radeon Pro Vega搭載とひっそり発表 #AppleEvent2018.10.31 01:3322,911 塚本 紺 Appleイベント、的確にツボをヒットしてくる豊作の秋となっていますね。MacBook Airや鬼スペックのiPad Proに人々の注目が集まる中、ひっそりとアナウンスされたスペック・アップグレードにも嬉しい驚きが潜んでいますよ。 それがMacBook ProシリーズのグラフィックカードにAMDによるRadeon Pro Vegaシリーズが始めて搭載されるというアップグレード(来月から)。AppleプロダクトにAMDのPro Vegaグラフィックカードという組み合わせは昨年から、デスクトップのiMac Proで登場していました。しかしこれでラップトップにもPro Vegaが入ると。 iMac Proはそもそも写真家
Googleによって開発され、現在Cloud Native Computing Foundation(CNCF)によって開発がホストされているRPCフレームワーク「gRPC」は、プログラミング言語に依存せず、HTTP/2をサポートしたシンプルで高速なRPCを実現できる特徴を備え、マイクロサービスなど分散アプリケーションなどの実装で広く使われ始めています。 このgRPCをWebブラウザのJavaScriptから呼び出し可能にする「gRPC-Web」が正式リリースとなったことを、CNCFが発表しました。 これまではWebアプリケーションのバックエンドでgRPCを用いて開発を行ったとしても、それをWebブラウザから呼び出すには、WebブラウザとWebサーバ間をRESTful APIなどで接続し、WebサーバからgRPCを呼び出すという手法で、RESTfulとgRPCをブリッジすることが一般的でし
データを活用した「接客」の進化を目指すパルコが6年間で考えたこと、変えたこと:AI、IoT、ロボットの導入で小売業はどう変わる? アイティメディアは、2018年9月26日に秋葉原UDXで「AI/ディープラーニングビジネス活用セミナー ビジネス価値は、データに宿る」を開催した。本稿では、パルコ 執行役 グループICT戦略室の林直孝氏による特別講演の内容をダイジェストで紹介する。 あらゆる業種、業界で「AI」「機械学習」「ディープラーニング」といった技術をビジネスに適用する動きが加速する中、着実に成果を上げている企業と、そうでない企業との間には格差も生じ始めている。では、実際の先進企業は、これらの技術をどのようにビジネスへと取り入れ、新たな価値を生み出すことに挑んでいるのだろうか。 アイティメディアは、2018年9月26日に秋葉原UDXで「AI/ディープラーニングビジネス活用セミナー ビジネス
改訂情報 2019/3/18 docker-ceのバージョンUP(18.XX)に伴い、「/etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf」の一番最後を変更 (修正前) ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// \$DOCKER_NETWORK_OPTIONS (修正後) ExecStart=/usr/bin/dockerd $DOCKER_NETWORK_OPTIONS\ (参考:docker18.09.0にあげたらdocker.serviceが起動しなくなった) はじめに システム開発において、「手順書」という内部成果物をよく見かけます。 (開発環境構築手順書、デプロイ手順書、etc...) こういったトラディショナルな開発手法が、dockerというソフトウェアによりぶち壊されようとしています。 この記
概要 会社のプロジェクトでNuxt.jsとVuexとTypescriptを使用していて、Vuexのcommitやdispatchの引数を型推測してくれないところでなんとかならないかなと思ったのが発端です。 課題感 具体的には以下のようなコードの時にcommitするmutationsに応じて引数の型チェックしてくれることが期待する挙動です。 type State = { hoge: string; fuga: number; }; type ChangeHogePayload = { value: string }; type ChangeFugaPayload = { value: number }; export const state: () => State = (): State => ({ hoge: '', fuga: 0, }); type Mutations = { cha
はじめに APIの全体像 Layer 0 : TensorFlow Layer 1 : Statistical Building Blocks Layer 2 : Model Building Layer 3 : Inference techniques Layer 4 : Pre-built models + inference 高レベルAPItfp.glmの紹介 提供されている一般化線形モデル(GLM) ●class Bernoulli ●class BernoulliNormalCDF ●class Poisson ●class PoissonSoftplus ●class Normal ●class NormalReciprocal ●class LogNormal ●class LogNormalSoftplus ●class GammaExp ●class GammaSoftp
開発から運用まで、コンテナの“DevSecOps”を実現するAqua Securityが日本本格展開:コンテナ環境を前提としたセキュリティの確保を Aqua Container Security Platformは、コンテナを利用したサービス/アプリケーションの開発から本番展開、運用に至る各プロセスで、コンテナ技術に合わせたセキュリティ対策を提供するソフトウェア製品群だ。 クリエーションラインとAqua Security Softwareは2018年10月25日、「Aqua Container Security Platform」の日本国内での販売開始を発表した。ソフトバンク コマース&サービスが販売代理店として展開し、クリエーションラインが開発支援、技術サポートを提供する。 Aqua Container Security Platformは、コンテナを利用したサービス/アプリケーションの
「私はロボットではありません」選ぶ必要なし 新「reCAPTCHA」Googleが公開、ユーザーは何もしなくてOK 米Googleは10月29日、人間とbotを識別するための新API「reCAPTCHA v3」を公開したと発表した。従来のreCAPTCHAは、ゆがんだ文字を読み取ったり、チェックボックスにチェックを入れるなどユーザーによる操作が必要だったが、v3は操作が不要。リスク分析エンジンでユーザーのアクティビティを分析し、どれぐらい不審かをスコア化して示すことで、Webサイトオーナーが対策を講じられるようにした。 reCAPTCHA v1では、アクセスした全ユーザーに対して、ゆがんだ文字を読み取って入力するよう要求していた。reCAPTCHA v2では、「I'm not a robot」(私はロボットではありません)というチェックボックスにチェックを入れる方法がメインとなり、リスク分
はじめに 1章では、環境構築をしてきました。しかし、どのようなアプリケーションを作るか、何も考えていませんでした。基盤は整ったものの、何を作るか決めないことにはシステムは開発できません(当たり前)。そこで、本章は以下の順序で記述していきたいと思います。 要件の検討 システム構成の検討 不足していたライブラリ・ソフトウェアの導入 動作確認 まだまだタイトルのdockerに触れるには時間がかかりそうで、タイトル詐欺もいいところですが、是非一読ください。1章同様、指摘・要望お待ちしております。 辞書整理 本文章(第2章)を読む上で頭に入れておいたほうが良い文言をピックアップ。文中分からない文言が出たら見返してください。(不足あれば、コメントいただけたら追記していきます) スクレイピング WebページからHTMLデータを収集・抽出し、整形・加工すること。 似たワードにクローリングがあるが、クローリ
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