良いUnit testの書き方

Googleのソフトウェアエンジニアリング ―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス

レガシーコード改善ガイド (Object Oriented SELECTION)

目次

はじめに

これまでも各言語のUnit testのフレームワークなど、

Unit testの作り方を説明した記事はまとめてきましたが、

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

どのような (どのように)Unit testを書くべきか(設計すべきか)という資料は

あまりまとまっていない気がしたので、

これまで自分が読んで来た冒頭の書籍や、

自分の経験を元にまとめておきます。

Googleのソフトウェアエンジニアリングを学ぶ

Googleのソフトウェアエンジニアリング ―持続可能なプログラミングを支える技術、文化、プロセス

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はじめに

冒頭の書籍を読み、

様々な学びがあったので

連続Tweetでメモを取ったものをまとめておきます。

個人的には、ユニットテストに関する内容がかなり学びがあったので、

この部分は別の記事でまとめたいとおもいます。

JavaのFutureとCompleteFutureの違い

プロになるJava―仕事で必要なプログラミングの知識がゼロから身につく最高の指南書

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はじめに

最近様々な並列処理を学んでいるのですが、

Javaで説明されていることが多いため、

Javaにおける並列処理やスレッドを学んでいます。

そこで気になったのは、Future/promiseパターンによる並列パターンは

ja.wikipedia.org

Pythonにも、Juliaにもあり、

myenigma.hatenablog.com

Javaの標準機能にももちろん存在しているのですが、

FutureとCompleteFutureという２つの実装があり、

違いがよくわからなかったので、まとめてみました。

ロボットエンジニアのためのFinite State Machine入門

有限オートマトン入門

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はじめに

ロボットのソフトウェアを開発していると、

一番悩ましいのが状態の管理です。

ロボットがあるタスクを実施するには、

たくさんの状態を定義し、

正しく遷移させ、

それぞれで正しく振る舞わないといけません。

そんなときによく利用されるのが、

Finite State Machine:FSM (有限状態機械, 有限オートマトン)というモデルです。

ja.wikipedia.org

このモデルを使って、状態を設計し、ソフトウェアを組むと、

複雑な状態を管理しないと行けない場合でも、スッキリとしたコードが書けます。

今回の記事ではFSMの概要とサンプルコードを紹介したいと思います。

Googleのデータアナリストから学ぶデータ解析の心得

分析者のためのデータ解釈学入門　データの本質をとらえる技術

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はじめに

下記の記事で、Googleのデータアナリストが、

データ解析の心得を公開しており、

シンプルながら心に響いたので、

連続Tweetとしてまとめてみました。

developers.google.com

ソフトウェア設計での指針となる資料

A Philosophy of Software Design, 2nd Edition (English Edition)

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はじめに

最近良い資料が多いので自分用にまとめておきます。

Union Find Tree (素集合データ構造)の概要とサンプル実装

問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (ＫＳ情報科学専門書)

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はじめに

あるデータ集合の複数のコネクション情報から、

最終的なグループ集合を高速に計算したいときに、

よく利用されるデータ構造が、

Union Find Tree (素集合データ構造)です。

ja.wikipedia.org

今回は、

このUnion Find Tree (素集合データ構造)の概要と

サンプル実装について紹介したいと思います。

優先度付きキュー(二分ヒープ)の概要とサンプル実装

問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (ＫＳ情報科学専門書)

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はじめに

ダイクストラ法などを実装したいときには、

myenigma.hatenablog.com

Openセットの中で毎回コストが最小のノードを選択する必要がありますが、

毎回ノードの最小値を検索しても良いですが、

より効率的に最小のノードを選択する方法として、

優先度付きキューを使う方法があります。

ufcpp.net

今回の記事では、この優先度付きキューの概要と

サンプル実装について紹介したいと思います。

差分進化法(Differential Evolution)による大域的最適化の概要とPythonサンプルコード

Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization (Natural Computing Series) (English Edition)

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はじめに

コスト関数の微分不要なソルバーには、

Nelder Meadが有名ですが、

myenigma.hatenablog.com

このソルバーは基本的に局所最適化用なので、

複雑な問題には局所解に落ち込んでしまうという問題があります。

そこで微分不要な大域最適化ソルバーとして、

差分進化法(Differential Evolution)があります。

この記事では差分進化法による大域的最適化の概要と

Pythonサンプルコードを紹介したいと思います。

SciPy 1.8.0がリリースされました

Mastering SciPy

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はじめに

本日、

自分がコア開発者のメンバーとして参加している

SciPyの新しいバージョン1.8.0がリリースされました🎉

github.com

今回も、1.8.0の新機能や特徴を、

連続ツイートでまとめてみたので、

そちらを、あとから参照しやすいように

記事としてまとめておきます。

過去のバージョンの記事は下記の通りです。

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com