デザインパターン勉強会

•Transferir como PPT, PDF•

3 gostaram•1,212 visualizações

Tetsuya Yoshida

デザインパターンの基礎知識編として、2008/01/29 にアプレッソ社内向けに行った勉強会資料です。

デザインパターンとは ,[object Object],[object Object]

その前に… ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

is-a と has-a ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

デザインパターンを学ぶ意義 ,[object Object],[object Object],[object Object]

豆知識 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

デザインパターンの使いどころ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

デザインパターンを使う流れ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Mais conteúdo relacionado

Destaque

2014-03-13（木）の、情報処理学会　第７６回全国大会のセッション『ビッグデータ時代に立ち向かうイノベイティブなシステム開発～Agile, Big-data, Cloud, DevOpsのプラクティスから～』の発表資料です。 http://www.ipsj.or.jp/event/taikai/76/event_1-6.html 現場は難しく、面白いです。唯一絶対の答えはなく、予測不可能な問題が多発し、何らかの改善を行なっても、問題はなくならずに移動していきます。一方で、適切な知識・情報を見つけて行動することで、いくらでも変えていくことが出来る可能性も持っています。このセッションでは、日々プロジェクト・プロダクトを俯瞰し、課題を見つけて解決策を講じるサイクルを短く繰り返して現場を改善していった、現場でのリーン開発とアジャイルの実践について、アジャイルコーチとしての自身の経験・事例に基づいてお話させていただきます。現場毎に答えが異なることと、それゆえの面白さがあることとを、皆さんと共に考えていければと思います。

現場実践主義としてのリーン開発とアジャイル

Rakuten Group, Inc.

GoF のデザインパターンじゃないけど、よくあるパターン

Gaprot

デザインパターン

gaaupp

お客様へ価値を届け続けるために～継続的デリバリーの活用～

takepu

オブジェクト指向モデリング

takepu

デザインパターン(state,strategy,template)

Xp入門～これで分かる！究極のxp入門～

命名規則のススメ

競技プログラミングのためのC++入門

Java数値(浮動小数点)課題勉強会

東京 Crystal 勉強会 #4 in 渋谷 - イントロダクション

at grandpa

Crystalを触り始めてから起こったこと

at grandpa

機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #5 異常検知と変化検知 Chapter 1 & 2 資料

at grandpa

XP寺子屋　デザインパターン入門

takepu

メトリクスによる「見える化」のススメ: エッセンシャル・リーン

Hiroyuki Ito

非同期処理の基礎

信之岩永

オブジェクト指向エクササイズのススメ

Yoji Kanno

機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」資料

at grandpa

基礎からのベイズ統計学２章勉強会資料

at grandpa

第16回Creators MeetUp http://atnd.org/events/50388 技術的内容に対して「それは違うよ！」を激しく指摘することをマサカリを投げると例えてよく言われます。彼らの指摘は厳しく、とても厳しく、そんな言い方しなくても！ってくらい厳しい。そんなマサカリの受け方をレクチャーしちゃいますっ！ ▼後日談ブログ記事【祝ホットエントリー】「マサカリを受け止める心得」ってスライドを公開した後日談。やっぱ発信をやめたくはないなあと思えた。 http://www.rechiba3.net/entry/masakariafter/

エンジニアから飛んでくるマサカリを受け止める心得

Reimi Kuramochi Chiba

Destaque (20)

現場実践主義としてのリーン開発とアジャイル

GoF のデザインパターンじゃないけど、よくあるパターン

デザインパターン

お客様へ価値を届け続けるために～継続的デリバリーの活用～

オブジェクト指向モデリング

デザインパターン(state,strategy,template)

Xp入門～これで分かる！究極のxp入門～

命名規則のススメ

競技プログラミングのためのC++入門

Java数値(浮動小数点)課題勉強会

東京 Crystal 勉強会 #4 in 渋谷 - イントロダクション

Crystalを触り始めてから起こったこと

機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #5 異常検知と変化検知 Chapter 1 & 2 資料

XP寺子屋　デザインパターン入門

メトリクスによる「見える化」のススメ: エッセンシャル・リーン

非同期処理の基礎

オブジェクト指向エクササイズのススメ

機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #2 Chapter 5 「自己符号化器」資料

基礎からのベイズ統計学２章勉強会資料

エンジニアから飛んでくるマサカリを受け止める心得

Semelhante a デザインパターン勉強会

Semat - a Japanese introduction

Kenji Hiranabe

アジャイルマネジメントとは？

Kiro Harada

データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1

Shunsuke Nakamura

Deep Learningを筆頭に、データから意味やパターンを抽出する機械学習は、いまや誰もが使えるツールになりつつあります。本セッションでは、AIブームわく最中、機械学習がなぜ大事なのか、どんな使い方をするのが重要になっていくかについて展望しつつ、「見えていなかったものを見出す」というネクストフロンティアになるであろう機械学習の方向性についてお話します。

Seeing Unseens with Machine Learning --  見えていないものを見出す機械学習

Tatsuya Shirakawa

オブジェクト指向の設計と実装の学び方のコツ

増田亨

Elasticsearchと機械学習を実際に連携させる

nobu_k

実践に向けたドメイン駆動設計のエッセンス

GuildWorks

実践に向けたドメイン駆動設計のエッセンス

増田亨

デザインパターン（初歩的な7パターン）

和明斎藤

Discriminative Deep Dyna-Q: Robust Planning for Dialogue Policy Learning

TomoyasuOkada

機械学習応用のためのソフトウェアエンジニアリングパターン

HironoriTAKEUCHI1

[DSO] Machine Learning Seminar Vol.1 Chapter 1 and 2

Teruyuki Sakaue

2008 icse-granularity in software product lines

n-yuki

東北大学先端技術の基礎と実践_深層学習による画像認識とデータの話_菊池悠太

Preferred Networks

eXtremeProgramming入門

Ｙｏｕ＆Ｉ

注意：　日本語フォントがうまく表示されませんので、PDFをダウンロードするか、こちらからご覧ください。　 https://speakerdeck.com/keiono/modanna-ke-shi-hua-apurikesiyonkai-fa-tohadofalseyounamofalseka E2D3主催の勉強会（2017/07/08(土) 13:00 〜 21:00 @TECH PLAY SHIBUYA）にて発表したスライドです。モダンなデータ可視化アプリケーションを作るにはどのようにすれば良いのかを、実務者の視点から考察した内容です。 https://techplay.jp/event/626591

「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか？

Keiichiro Ono

機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))

HironoriTAKEUCHI1

ICCV2019 report

Tatsuya Shirakawa

DeNAにおける機械学習・深層学習活用

Kazuki Fujikawa

[DL Hacks]Visdomを使ったデータ可視化

Deep Learning JP

Semelhante a デザインパターン勉強会 (20)

Semat - a Japanese introduction

アジャイルマネジメントとは？

データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1

Seeing Unseens with Machine Learning --  見えていないものを見出す機械学習

オブジェクト指向の設計と実装の学び方のコツ

Elasticsearchと機械学習を実際に連携させる

実践に向けたドメイン駆動設計のエッセンス

実践に向けたドメイン駆動設計のエッセンス

デザインパターン（初歩的な7パターン）

Discriminative Deep Dyna-Q: Robust Planning for Dialogue Policy Learning

機械学習応用のためのソフトウェアエンジニアリングパターン

[DSO] Machine Learning Seminar Vol.1 Chapter 1 and 2

2008 icse-granularity in software product lines

東北大学先端技術の基礎と実践_深層学習による画像認識とデータの話_菊池悠太

eXtremeProgramming入門

「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか？

機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))

ICCV2019 report

DeNAにおける機械学習・深層学習活用

[DL Hacks]Visdomを使ったデータ可視化

Mais de Tetsuya Yoshida

アプレッソの人事考課制度

Tetsuya Yoshida

機械学習、Deep Learningを活用するにあたり、必要なデータを収集し、質の良いデータに加工し、モデルをチューニングすることになります。モデルのチューニングの際には、データインテグレーションテクノロジーが大いに役立ちます。弊社の事例を含め、AI時代に必要なデータインテグレーションテクノロジーのご紹介をいたします。

データサイエンスセミナー【found IT project #8】

IPv6 in Java

Flex入門

Javaメモリ勉強会

Java 7

Mais de Tetsuya Yoshida (6)

アプレッソの人事考課制度

データサイエンスセミナー【found IT project #8】

IPv6 in Java

Flex入門

Javaメモリ勉強会

Java 7