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2024-11-19(火) モーニングルーティン:CJ構造調整(国内株式に関心がある時のみ)/暗号通貨に中高年層が増加(60歳以上急増)/30代家が手放し50代家が購入(統計庁)/米国ETF流入史上最大(ウォーレンバフェットの現金増加を考慮すべき)/ロッテは流動性問題があるという噂
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03 넷플릭스視聴データで見てみるデータ型変換~04 テッド講演で扱ってみる複雑な形態のデータまで整理
TDD:習慣になるべきなのにTT難しいですね~
TDD(テスト駆動開発)の3つの原則のうち「テストが通ればそれ以上のプロダクションコードの記述を中止する」という原則は、以下の意味を持っています。
テストファースト開発:TDDでは、まずテストケースを作成し、そのテストを通過するための最小限のプロダクションコードを作成します。この原則は、開発者が不要なコードを作成しないように促します。
コード品質維持:テストが通過した瞬間、その機能が要件を満たしていることを意味します。そのため、それ以上のプロダクションコードを作成しないことで、コードの複雑さを軽減し、コード品質を維持できます。
リファクタリングの機会:テストが通過した後、既存のコードをリファクタリングして改善する機会が提供されます。この時、テストが依然として通過するかどうかを確認することで、コードの安定性を保証できます。
結論として、この原則は開発者が不要なコードを作成するのを防ぎ、コードの品質と安定性を向上させることに貢献します。
- プロダクションコード(Production Code):実際のアプリケーションの機能を実装するコードです。ユーザーが直接体験する部分で、ソフトウェアのビジネスロジックと機能を含みます。
- テストコード(Test Code):プロダクションコードの動作を検証するために作成されたコードです。主に特定の機能が正しく動作するかどうかを確認するために作成され、TDDではテストケースを先に作成し、そのテストを通過するためのプロダクションコードを作成します。
AIの未来展望:3つの予測
原文
予測1:AIネイティブ世代がAI導入を主導するだろう
データによると、現在卒業する大学生が社内平均社員よりもAI技術に優れていると68%の事務職労働者が回答。
意味:リーダーはAIに精通した若い社員をメンター役として活用し、同僚学習を促進できる。
予測2:AIネイティブ世代は社会的つながりの低下リスクがある
AIユーザーの81%が重要なプロジェクトで友人や同僚ではなくAIに助けを求める。
意味:リーダーはAIを単なる効率性向上ツールとしてではなく、人間同士の協力を再構築する触媒として活用する必要がある。
予測3:求職者はAIに精通した企業を好むだろう
4人のうち3人の事務職労働者がAIツールを提供し活用する会社で働きたいと考える。
意味:AI活用が遅れている、またはサポート不足の会社は優秀な人材の獲得と維持に苦労する可能性がある。
AIロングテール
原文:AIレイヤー別に企業を分類
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