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ビヘイビア駆動開発（BDD：Behavior-Driven Development、振る舞い駆動開発ともいう）を実務に沿って簡単に紹介し、ソフトウェア開発プロセスに対してこの手法がどれほど有益かを説明します。 はじめに BDDで重視しているのは、フィードバックループを最小限に短縮することです。BDDはソフトウェア開発手法の進化の中で、理論的に一歩前進したものといえます。本稿ではBDDの概念と、その原型のモデルを説明します。 ソフトウェア開発者や、エンジニア部門のマネージャー職に就いている人ならば恐らく、以下の図のようなウォーターフォールモデルはよくご存じでしょう。 注釈: Waterfall model：ウォーターフォールモデル System Requirements：システム要件定義 Software Requirements：ソフトウェア要件定義 Analysis：要求分析 Progr
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文章のテスト 技術書とかの文書を開発するにあたってテストを先に書きたくなったという話です。 東京Node学園祭2015で技術文書をソフトウェア開発する話をしてきた | Web Scratch Introduction | 技術文書をソフトウェア開発する話 とかの続きみたいなものです。 ここで扱う文章は、Markdownですが、構造を持った文章なら多分適応できる気がします。 具体的にはtextlintで扱うパーサを再利用しているので、reStructuredTextとかRe:VIEWとかHTMLも多分頑張ればできる。 構造化された文章 構造を持った文章とはどういうものかというと、セクションやパラグラフなどがシンタックスとして大体分かる文章の事をここでは言っています。 しかし、Markdownにはセクション(HTMLでは <section> タグに該当するもの)がないので、HeaderとHea
私はコミットログの書き方に悩む英語の苦手な人間である。実際、似たような人は世の中に結構いるようで、頻出単語を集計したりまとめたものは既にあって役に立つのだけれど、これらはあくまで単語の話であり、具体的な文を構成する過程でやっぱり困る部分がかなりあった。 要するに、どういう時にどういう文が使われているのか、ということを示した例文集が欲しいのである。ググると他にも「例文集があればいいのに」みたいな声はあるくせして、しかし誰も作ろうとしない。何なんだお前ら。それじゃ私が楽できないじゃないか。 仕方なく自分でまとめたので、増田に垂れ流しておく。 はじめにここで挙げているコミットログは全て実際のコミットログからの転載である。当然ながら各コミットログの著作権はそれぞれの書き手にある。いずれも各英文でググれば出てくるし、フェアユースの範囲なら許してくれるだろうと考え名前とプロジェクト名は割愛したが、ここ
ipython notebookを使って出版されたらしいPython for Financeという本を読みました。 numpy, scipy, pandas, PyMC3をはじめとしたPythonの数値計算、解析系のパッケージを使った金融工学の計算事例と自作ライブラリについての紹介になっています。 Python for Finance: Analyze Big Financial Data 作者: Yves Hilpisch出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc発売日: 2014/12/27メディア: ペーパーバックこの商品を含むブログを見るhttp://shop.oreilly.com/product/0636920032441.do https://books.google.co.jp/books?id=7tzSBQAAQBAJ&printsec=fron
メリークリスマス！全然関係ないけどデコレータの記事頑張って書きました。 できるだけわかりやすいように意識して書いたつもりです。 基本デコレータって何「関数の処理を修飾(デコレート)する」、つまり関数の前後に処理を付け加える技術という説明が多いように思います。 決して間違ってはいませんが、私は正確ではないと思っています。 多くの人が思っている以上にデコレータとは簡単なものです。あまり難しく考えないでください。 デコレータの動作を一言で表すなら単に 対象オブジェクトを差し替える 技術です。 デコレータであるための条件「引数を1つ受け取る呼び出し可能オブジェクト」がデコレータの最小の要件です。 以下を見てください。 >>> # このように「何もしない」かつ「何も返却しない」関数でも >>> def deco(f): ... pass >>> # 定義時にエラーは出ない。つまりデコレータとしての要
はじめまして！ 株式会社 Aiming の土井です！ エンジニアをやっております！ 今回の開発者ブログでは、情報共有ツールとしての UML の活用方法について、現場での取り組みをご紹介させていただければと思います！ 技術仕様書の“図” どうやって書いてますか？ 株式会社 Aiming では、プロジェクトの Wiki やバグトラッキングに Redmine をメインに使っています。みなさんも既にご存知だったり、実際にバリバリ活用されていることとおもいます。 また、企画仕様書、技術仕様書などは Redmine の Wiki やエクセルに代表されるオフィススイート等を活用して作成しますが… 図の表現を求められるような仕様書を作る時に、どうやって作成しようか悩んだことはありませんか？ 標準ペイントソフトで頑張って作成 オフィススイートに含まれる、ドローツールを使って図を作成、画像吐き出し というケー
前回はマルチスレッドの概念の簡単な説明とともに、速度の測定方法とマルチスレッドの簡単な利用方法について学びました。今回はその発展として、継承によるマルチスレッド向けのクラスの作成やロックを使ったスレッド間の同期、マルチスレッド以外の並列化手法といった内容を扱います。 継承によるマルチスレッドの実現 前回はthredingモジュールのThreadクラスのコンストラクタにマルチスレッド化したい関数とその引数を渡すという形でマルチスレッドを実現しました。 このほかにもThreadクラス自体を継承することでマルチスレッドとして動作させるクラスを作成して使うこともできます。それほど複雑ではないので、まずはコードを見てみましょう。 import threading, time # Class definition class MyThread(threading.Thread): def __init
前に決定木の可視化をしようと思ってやってなかったのでやっておきます 決定木のライブラリは例のごとくscikit-learnを使う pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm 決定木とは 決定木は教師あり学習で使われるモデルで、ルールを木として学習します 例えば身長、体重から性別を予測したい場合、身長が170cm以上で体重60kg以上なら男、みたいなルールを学習します 性能はあまりよくないモデルですが、人間にもわかりやすいルールを出力する(他のモデルと比べれば)という特徴があります 簡単に説明すると、ある変数が一定値以上であるかという条件で分けた時に、データのラベル(性別なら男女)ごとの分布がどちらかに偏るような条件で木を作っていきます 予測するときには、データが条件を満たしているノードをたどって木の一番下の葉ノードまでいって、葉ノ
はじめに こんにちは。デスクトップアプリケーションを手軽に作りたいと思ったことはないでしょうか？ 普段Webアプリケーションを開発している場合、 デスクトップアプリケーションを作ろうとすると、開発言語やライブラリがWebアプリケーションとは違うので、別な知識が必要になるのと複数のプラットフォームで動くものを作ろうとすると大変ですね。 そこで、今回はWebアプリケーションのKPTBoardのJavaScriptとCSSのコードを一部流用と修正して、Electronで動かしてみました。 Webアプリケーション版のKPTBoardと違う点 今回はWebアプリのデスクトップクライアントアプリではなくて、単体で動くデスクトップアプリとして作ってます。 複数人には対応してないです。 投稿した内容は、データーベースではなくてアプリのlocalStorageに保存されます。 Electronとは http
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴
chrome.storage の API を使う localStorage を使うとこれはこれで動くのですが、もう少し扱いやすい方法がないか調べたところ、chrome.storage という localStorage に似た方法を見つけました。 chrome.storage – Google Chrome localStorage の場合、background.js を通して Message Passing でデータのやり取りを行う必要がある。 これに対し chrome.storage では background.js なしで、ダイレクトに content_scripts 等から chrome.storage のデータにアクセスできます。また、chrome.storage.onChanged.addListener の API で、データ変更に対するコールバックを簡単に登録できて便利。 以
最近、普段以上にChromeの開発者ツールを使うことに時間をかける機会がありました。その過程で、自分が今まで気づいていなかった機能をいくつか見つけました（少なくとも今までその機能を探す必要に迫られていなかった、とも言えるのですが。例えばブラックボックス化や非同期のスタックトレースなど）。そのため、開発者ツールでとても気に入っているいくつかの機能についてまとめてみたくなったのです。 小さな虫眼鏡ののアイコンは、特定の要素やCSSプロパティに対して、「どのCSSファイルに書かれているどのセレクタ/クラスが最終的なスタイルを決めているか」を示してくれます。例えば、どれかDOM要素に対して「要素を検証」を選び、右側の「Computed」というタブを選びます。確認したいCSSプロパティを見つけてその虫眼鏡アイコンをクリックすることで、すぐさま右側に正しいCSSファイル内のクラス/セレクタを表示してく
ようやくSICPが終わった。念願の夢の1つを叶えた。「ポインタを理解する」「コンパイラをつくる」とかから始まり 今年に入って 技術者として個人的にやりたかった事を3つ実現できた。良い調子。 サムネは記念にマッカーシー先生(再使用が許可された画像)。 完了までの期間 3.5ヵ月程度。平日は帰社後に2～3時間ほど、毎週土日はSICPに費やした。 学んだこと・できるようになったこと 1. より抽象的に物事の仕組みが考えられるようになった。 (「言語」という制約されたドメインを取っ払って純粋に実装について考えられるようになった) 2. 再帰のコードは悩まなくてもスンナリ頭に入るようになった。 3. Eval & Apply の陰陽によるプログラムの成り立ちを理解した。 4. 数学・コンピュータ科学に関する以下のことが人に説明できる程度には身についた。 - Newton法 - エラトステネスの篩 -
データを本格的に解析する前におこなっている「データの特徴を把握する作業」のコマンド紹介です。内容はデータの作成、ファイルの読み込み、データ構造、要約、分散、ヒストグラム、インタラクティブな散布図、データを作業フォルダにcsvで保存するコマンドです。 実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。 実行コマンド 詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。 [code language=”R”] ###データ例の作成##### n 出力結果 ・ヒストグラムで分布の確認 ・インタラクティブな散布図 快適な閲覧環境保持のため画像にしています。実際のコマンドではインタラクティブな散布図が出力られます。 Rで解析：インタラクティブな散布図作成！「pairsD3」パッケージ https://www.karada-good.net/analyticsr/r-77/を参照 少しでも
Tumblr API Tumblr APIへようこそ！わたしたちにとって、優秀なデザイナーやエンジニアがTumblrを使って創作表現のまったく新しい形をつくってくれることより楽しいものはありません。わたしたちはあなたがたのどんなプロジェクトに対しても十分に機能的で柔軟なAPIとなるように途方もない注意を払ってきました。APIの使い方についてやどうするのがよりよいのか、またAPIを使って作っている驚くべきものを話すときはわたしたちのディスカッショングループに参加してください。どうぞ責任をもってAPIをお使いください。また、フィードバックをください。楽しんでね！ もし古いAPIのドキュメントを見たいなら、ここで探すことができます。 必要なもの OAuthキーを入手するには: アプリケーションを登録してください あなた用のAPIキーを入手する必要があります。たとえ、署名付きOAuthリクエストを
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