はじめに 以前から情報共有に使用しているesa.ioでPlantUMLを使用したUMLをちまちま書いていましたが、去年Zenn1やNotion2、今年に入ってからGithub3やQiita4など続々とMermaidに対応しはじめ、esa.ioでも実はひっそりMermaidに対応5していた事が判明し、PlantUMLからMermaidに完全移行することにしました。 ここではMermaidに完全移行する際に説明した内容や、Mermaidでどのような事ができるのかを初心者向けにザックリ解説していきます。 また、項目が多くなってきたので使用事例については下記に移動しました。 Mermaidとは MermaidはAdobe製品のようにマウスを使って図を描くリッチなペイントツールやドローツールの一種...ではありません。Mermaid用の記法で記載したテキストから図を生成してくれるツールです。 Mer
はじめに この記事は レガシーコード改善ガイド: 保守開発のためのリファクタリング を参考に手を動かしてみて、ある程度自分の中で体系的にまとまった知識のアウトプットです。 この記事で扱う内容 この記事で扱うのは主にレガシーコードで単体テストを書く際のハードルになりがちな 依存関係の排除 に関する手法を紹介します。 この記事を読んだ後に、 『この観点を持っておけば単体テストをスムーズに書いていけそう！』 『今までモック使ってたけど意外とモック使わなくても書けるね！』 となったらいいな、と思います。 ちなみに、今まであんまりテスト書いたことないよーて人は以下の記事など参考にして一度やってみてください。 もくじ テスト駆動不具合修正 or リファクタリング手順 なぜテストが書けないのか 依存関係を排除できればテストは書ける 依存関係を排除するためのカギになる考え方 書けない単体テストがなくなる２
ドメイン駆動設計と関数型プログラミングを組み合わせることで、顧客満足度の向上、開発サイクルの短縮、無駄な作業の削減を実現できます。 Scott Wlaschin 著 猪股 健太郎 訳 定価：3,740円（本体：3,400円） 発売日：2024年6月28日 形態：B5変型版（308ページ） ISBN：978-4-04-893116-8 Amazonで購入する 達人出版会で電子書籍を購入する サポート／追加情報 ◆ドメイン駆動設計と関数型プログラミングを組み合わせることで、顧客満足度の向上、開発サイクルの短縮、無駄な作業の削減を実現できます。本書では、ビジネスドメインの例とF#のコードで、ビジネスに焦点を当てた、柔軟で高品質なソフトウェアを構築する方法を紹介します。たとえば、F#の型システムを使って複雑なドメインをモデル化し、読みやすいドキュメントにもなるコードを作成します。また、ビジネスルー
Like a shot to your dome piece, I'm back to hit you with my annual roundup of what happened in the rumble-tumble game of databases. Yes, I used to write this article on the OtterTune blog, but the company is dead (RIP). I'm doing this joint on my professor blog. There is much to cover from the past year, from 10-figure acquisitions, vendors running wild in the streets with license changes, and the
TL;DR Q: HPCプログラマの書くコードってなんで古臭いの？ A: そうしないと性能が出なかったから はじめに スパコンを使ってそれなりに長いこと研究をしています。初めてスパコンを使ったのは今から25年くらい前です。発展の早い世界ですので、昔と今ではだいぶ違ってきています。この前、スパコンを使う時の「常識」がすでに現在では常識ではなくなっているっぽいことを知り、私も「そっち側」になったのか、と感慨深くなりました。以下は、HPC業界の語り部に片足を突っ込んだおっさんの戯言です。 なお、以下では主に「京」の話をするため、富士通のC++コンパイラに文句を言う形になりますが、富士通が悪いのではなく、昔のスパコンに搭載されていたC++コンパイラはどれもかなり酷かったということはあらかじめ言っておきたい気がします。IBMのコンパイラとかも酷かったし、なんならIntelのコンパイラもバグだらけだっ
『仮説行動』という書籍で扱っているトピックから、仮説の評価に関する内容を紹介しています。 💡関連スライド ・
こんにちは。エンジニアリンググループゼネラルマネジャー & 機械学習エンジニアの大垣です。 さて、私が機械学習エンジニアとして仕事をしているAI・機械学習チームでは、今年一年で28個のプロダクトをリリースしました。月に2つくらいは新規プロダクトが出てる計算ですね。なかなか高速にリリースできているのではないでしょうか。 なお、この1年で5名のメンバーが新規に加わり、チームが12人から17人になったので、来年は更に加速していきたいです！*1 これらのプロダクトを簡単にお見せしつつ、エムスリーという医療xWebの企業でMLのチームはどういう仕事をしているのか、というのをお届けできればと思います！ 多いっちゃ多いので、新メンバーはカルタでプロダクトを覚えています。このカルタ自体もLazzaroniというプロダクトです 年間15個以上のプロダクトをリリースするAIチームを入社したてのフレッシュな目線
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
