mohira mohira

## html_practice.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>カレーのレシピ</title>
</head>
<body>
<article>
    <header>
        <h1>カレーのレシピ</h1>

## hoge.md

      
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                mohira
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              August 4, 2020 06:37
            
              
                payloadつかうと便利〜
              
          
    ほげほげ

  
## mobbing_books.md

      
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              April 5, 2021 04:02
            
          
    モブプロにまつわる参考文献(4冊 + 60分)

2016年10月 Mob Programming by Woody Zuill et al. Leanpub PDF/iPad/Kindle


元祖モブプロ発祥の地である HunterIndustries社(にいた) Woody Zuillさんの本です
洋書ですが余裕があれば読むと◎かと
HunterIndustries社について参考になるブログ

モブプログラミングという働き方 #モブプログラミング - ナイスビア珍道記
Hunter Industriesの方のモブプロ体験会で教わった、本場のモブプロプラクティス - little hands' lab


2017年12月 WEB+DB PRESS Vol.102｜技術評論社


特集1のテーマがペアプロとモブプロです


## tddbc_online_memo.md

      
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              July 2, 2020 13:51
            
          
    @mohira による TDDBC Online に関するメモ

考えるべきことが多かったりだとか、自分の思考を整理したくなったので、とりあえずGistに書いていくことにしました。
‼️ ここの記述は、公式の確定情報とは限らないのでご注意を！ ‼️
とにかくダラダラこの1ファイルに書いていく。ファイルを分けたりもしないし、どんどん下に追記するだけ。その方が気楽だし、なんやかんや検索しやすい。
Special Thanks: @shibatea
TDDBC Online は 2日構成 にしようと思っている話


## plot_feature_importance.py
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

%matplotlib inline

# すぐに試すためのmodelを作っておく(なので、データ分割とかしてない)
iris = load_iris()
X_train = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

## 00_設定ファイルから最適化アルゴリズムを設定するやつ.py
from dataclasses import dataclass, InitVar
from enum import Enum
from typing import Dict

"""
Optimizerクラスの定義
"""

from abc import abstractmethod, ABCMeta

## quiz_associative_array.php
<?php

// 連想配列とif文の組み合わせ的なお題
// 難易度: ★★☆☆☆

// 3都府県のいくつかの駅名とある日の最高気温のデータを連想配列として持っています
$weather_information = [
    ['prefecture' => '東京都', 'station' => '渋谷', 'temperature' => 6.5],
    ['prefecture' => '東京都', 'station' => '池袋', 'temperature' => 7.0],
    ['prefecture' => '東京都', 'station' => '新橋', 'temperature' => 7.5],

## bu_ddd_repository.py
"""
ボトムアップドメイン駆動設計のリポジトリにフォーカスしたPython実装例
参考: [ボトムアップドメイン駆動設計](https://nrslib.com/bottomup-ddd/#outline__4)

## Version
Python 3.7.0

## 参考記事との違いなど
### Userエンティティではない
- このスクリプトでは単純なUserクラスにしている

## test_semantic_version.py
import unittest


class VersionNumber:
    def __init__(self, value: int):
        if value < 0:
            raise ValueError("バージョン番号は0以上の整数でなければなりません")
        self.value = value


## domain_service_sample.py
"""
参考: https://nrslib.com/bottomup-ddd/#outline__2_3
"""

from __future__ import annotations
import dataclasses
import uuid


@dataclasses.dataclass(frozen=True)
	<!DOCTYPE html>
	<html lang="ja">
	<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<title>カレーのレシピ</title>
	</head>
	<body>
	<article>
	<header>
	<h1>カレーのレシピ</h1>
	import matplotlib.pyplot as plt
	import pandas as pd
	from sklearn.datasets import load_iris
	from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

	%matplotlib inline

	# すぐに試すためのmodelを作っておく(なので、データ分割とかしてない)
	iris = load_iris()
	X_train = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
	from dataclasses import dataclass, InitVar
	from enum import Enum
	from typing import Dict

	"""
	Optimizerクラスの定義
	"""

	from abc import abstractmethod, ABCMeta
	<?php

	// 連想配列とif文の組み合わせ的なお題
	// 難易度: ★★☆☆☆

	// 3都府県のいくつかの駅名とある日の最高気温のデータを連想配列として持っています
	$weather_information = [
	['prefecture' => '東京都', 'station' => '渋谷', 'temperature' => 6.5],
	['prefecture' => '東京都', 'station' => '池袋', 'temperature' => 7.0],
	['prefecture' => '東京都', 'station' => '新橋', 'temperature' => 7.5],
	"""
	ボトムアップドメイン駆動設計のリポジトリにフォーカスしたPython実装例
	参考: [ボトムアップドメイン駆動設計](https://nrslib.com/bottomup-ddd/#outline__4)

	## Version
	Python 3.7.0

	## 参考記事との違いなど
	### Userエンティティではない
	- このスクリプトでは単純なUserクラスにしている
	import unittest


	class VersionNumber:
	def __init__(self, value: int):
	if value < 0:
	raise ValueError("バージョン番号は0以上の整数でなければなりません")
	self.value = value
	"""
	参考: https://nrslib.com/bottomup-ddd/#outline__2_3
	"""

	from __future__ import annotations
	import dataclasses
	import uuid


	@dataclasses.dataclass(frozen=True)