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2014年4月1日のブックマーク (28件)
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nobusue 2014/04/01
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The Pain of Broken Subprocess Management on JDK
Charles Oliver Nutter Java, Ruby, and JVM guy trying to make sense of it all I prefer to write happy posts...I really do. But tonight I'm completely defeated by the JDK's implementation of subprocess launching, and I need to tell the world why. JRuby has always strived to mimic MRI's behavior as much as possible, which in many cases has meant we need to route around the JDK to get at true POSIX AP
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Google Sites: Sign-in
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
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【メモ】Scalaの記号たち - なんじゃくにっき
Scalaのソースを追っていたら変な記号が多くて？な状態になります。 ってことで備忘のためにScalaで使う記号をメモしておきます。 四則演算、剰余 + - * / % ビット否定、論理否定 ~ ! ビット演算 & | ^ && || 比較 < > <= >= ブロック {} コメント // …このへんまでは普通。 全般 _ : ステークホルダ * : 可変長引数 ex. def echo(args: String*) => : 関数 ex. (x: Int) => x + 1 <- : 集合から個々の要素を取り出す ex. for(arg <- args) println(arg) Any ==, !=: Javaのequals, not equlas isInstanceOf: 型比較 asInstanceOf: キャスト AnyRef ## : hashCode eq, ne: Ja
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Effective Scala
Effective Scala Marius Eriksen, Twitter Inc. marius@twitter.com (@marius) [translated by Yuta Okamoto (@okapies) and Satoshi Kobayashi (@scova0731)] Table of Contents 序章 書式: ホワイトスペース, 命名, インポート, 中カッコ, パターンマッチ, コメント 型とジェネリクス: 戻り型アノテーション, 変位, 型エイリアス, 暗黙 コレクション: 階層, 使う, スタイル, 性能, Java コレクション 並行性: Future, コレクション 制御構造: 再帰, Return, forループと内包, require と assert 関数型プログラミング: 代数的データ型としてのケースクラス, Option, パターンマ
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次期「Office for Mac」、2014年内に登場か
現行の「Office for Mac」が発売されてから3年以上が経った今、Microsoftがメジャーアップデートの準備を進めているようだ。 ドイツにおけるMicrosoftの「Office」部門責任者、Thorsten Hubschen氏によると、「Mac」ユーザーは、2014年末までに新しいバージョンのオフィススイートが登場することを期待してよいという。これはドイツのハノーバーで現地時間3月10日から14日まで開催されているテクノロジ見本市「CeBIT 2014」の場で行われた、Computerwocheとのインタビュー中に明かされたものだ。 Hubschen氏はリリースが遅れている原因として、Office for Macを開発するMac事業部門が2012年にMicrosoft事業部門と統合されたことを挙げた。Mac部門が閉鎖された後、計画されていた「Office Mac 2013」が
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Apache HBase – Apache HBase® Home
Welcome to Apache HBase® Apache HBase® is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. Use Apache HBase® when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase® is an open-source, distributed, versioned, non-relational d
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いまさら聞けないKVSの常識をHbaseで身につける
いまさら聞けないKVSの常識をHbaseで身につける：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（3）（1/3 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 ビッグデータの要！ KVSとは何なのか 「KVS（Key-Value Store）」とは、Key値を指定してValue値の格納や取得を行う方式です。それに対して、RDBではキー（プライマリキー）が必須ではなく、逆に複数のカラムをセットしてキーにすることもできます。 テーブル構造だけを見れば、KVSとRDBは似ています。例えば、RDBでプライマリキーと1つのBLOB型を持ったテーブルを作れば、KVSと同じような構造にもなります。しかし、RDBでKVSのまねごとをするのと、KVSとして
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軽量・高速・安価で、安定性と信頼性も兼ね備えたWebSphere Application Serverの「Liberty Core」を使ってみた
IBMが開発・提供している「WebSphere Application Server」のラインナップに、v8.5.5より新しく「Liberty Core」が加わった。本稿では、Liberty CoreおよびベースとなっているLibertyプロファイルについて、そのメリットや誕生した背景を紹介する。その上で、実際に簡単なWebアプリケーションを作って使い勝手をレビューしたい。 なお、本稿で紹介する作例は記事にサンプルコードを添付しているため、そちらも併せて参照して欲しい。 1. Webアプリケーションに特化した軽量版WebSphere「Liberty Core」 IBMが提供するアプリケーションサーバ「WebSphere Application Server」（以下、WAS）に、v8.5.5より新しいエディションとして「Liberty Core」が追加された。Liberty Coreは、フル
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統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
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自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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Stormの新機能、Trident APIって何？（その１ - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 前回はStorm環境構築用のRPMをまとめよう・・・ と考えていましたが、Stormの0.8.0が2012/08/03に正式リリースとなり、 Trident APIという新しいAPI群が追加されちゃいました＾＾； なので、今回以降はTrident APIについて調べて書いていこうと思います。 1.Trident とは？ TridentはStormのリアルタイムコンピューティングの新たな抽象概念です。 Tridentを用いることにより、高スループット（百万イベント／秒オーバー）な処理と状態を持つストリーム処理を融合できます。 言うなれば、TridentはStorm上におけるPig or Cascadingと同じ位置づけで、コンセプトも共通しています。 Tridentはジョイン、統合、グルーピング、フィルタリング等をサポートします。 加えて、Tridentは
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リアルタイム分散処理Stormの耐障害性は？ - Tech-Sketch
リアルタイム分散処理とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いますと、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易に可能となります。 ところがHadoopの弱点としまして、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理が行われますので、処理データが発生してからそれに対する処理結果が得られるまで必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサーデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムなレスポンス(低レイテンシー)が要求されるビッグデータ分野へのHadoopの適用は向いておりません。 このような随時発生する大量データ（ストリーミングデータ）を、蓄積せずにリアルタイムに処理する「リアルタイム分散処理」が求められています。 今回は、リアルタイム分散処理のソリューションとしてTwitter社より公開された
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Apache Kafkaってそもそも何か確認してみます（その１ - 夢とガラクタの集積場
こんばんは。 最近Stormを調べていると、 データ取得の手段としてApache Kafkaとの連携が記述されています。 そのため、とりあえず何ができるか、の概要を調べてみました。 最初はFlumeを使おうかとも思ったんですが、 下記のようなモデルの祖語もあり、とりあえずApache Kafkaについて調べてみようという。 FlumeはCollectorSinkからデータソースに投入するPush型 StormはSpoutに対して自分からデータを取得しに行くPull型 → 上記の関係上、Flumeが取得したデータを一時的に蓄えるものが必要になります。 ・・・Listener仕掛けてキューに入れるとかですね。 それをKafkaを使えば不要かなぁ、と思って確認しています。 1.何故Kafkaは作られたのか？ 元々はLinkedInのActivity StreamとData Processingを
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超エコで超高速なやつらの性能比較: Go vs Node.js (vs Vert.x) - Qiita
今時のWebで大量接続で高負荷になりそうなサイトを作りたい人は必見。 スタートアップ起業が選ぶなら、こういう言語やフレームワークを選ぶべき。 人気が出て急激な負荷に耐えられる様に、最初から正しいアーキテクチャを選んでね。 妙なやつを選んだらサーバはたくさん必要だし、クラウドでも費用が高くなるし大変だよ。 Node.js vs Go の記事を読んだのでこの記事を書いています。 http://yosuke-furukawa.hatenablog.com/entry/2014/02/10/134014 https://speakerdeck.com/yosuke_furukawa/benchmarking-node-dot-js-vs-golang http://sssslide.com/speakerdeck.com/yosuke_furukawa/benchmarking-node-dot-
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SensuのCommunity Pluginの一覧(日本語版)
全国1億2000万人の監視マニアのみなさん、こんにちは。 Sensuは、非常にシンプルなアーキテクチャーで、さまざまなカスタムスクリプトを使っていろいろな監視を行ったり、メトリクスデータを取得することができます。メトリクスデータはさらにGraphiteなんかに送信してあげれば、どんどんグラフ化できます。このあたりの話が前提になっていますので、Sensuってなにそれ？な方は先に「Sensuを使って自由度の高い監視システムの構築を行う方法」をご覧ください。 チェックスクリプトを書くのは非常に簡単ですが、SensuではCommunity Pluginという形で非常にたくさんのプラグインが既に公開されていますので、今日はそれを紹介します。 Community Pluginの入手なにも考えず、git clone https://github.com/sensu/sensu-community-plu
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Sensuを使ってクラウド環境の監視を効率よく行おう - UNIX的なアレ
AWSなど様々な環境でサーバを管理してくると、すべて同一の監視ツールを使うのがなかなか難しくなってきます。そんなこともあり、私も定期的にいろいろな監視ツールを試しています。 http://nanapi.co.jp/blog/2013/09/11/monitor_nanapi_servers/ nagiosとクラウドの相性が悪い！ 監視するには様々なツールがありますが、その中でも特に有名なツールはnagiosでしょう。古くから使われているツールで、プラグインも数多くあり様々な監視を行うことができます。 クライアント側にnrpeをインストールすることで、各ホストの詳細の状態まで監視することができますし、うまく活用すればかなり細かい監視までできます。 しかし、AWSのようなクラウド環境で使うには非常に使いづらいです。というのも、nagiosはサーバ側にどのホストを監視するのかという情報を持たなけ
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スーパーマンはいらない、よく使う手法を体得しよう
2002年に日本航空に入社し、2009年からWeb販売部に。月間2億ページビューに上るJALホームページのログ解析や顧客情報分析を担当。航空券などのレコメンド施策の立案・企画・実施に当たる。顧客の閲覧傾向に応じてお薦めするコンテンツを使い分け、購入率をアップするなどの成果を上げている。 （写真撮影：村田 和聡） 実務経験者に分析教育を行い、育成していくアプローチも重要だと考えています。私の部門でも実務担当者にデータ分析手法を教え、利活用できるよう取り組んでいます。 この過程でぶつかるのが、統計学の壁です。平均値やヒストグラムといった統計の基礎知識からスタートし、確率論や推定・検定などの推測統計学、多変量解析、最近ではベイズ統計学などへと徐々に学びを深めていきます。しかし難度が上がると勉強が進まなくなります。山登りに例えれば、3合目を過ぎた辺りで疲れてしまい、登山をあきらめてしまうことが多い
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データリテラシー vs. 情報リテラシー
「日経情報ストラテジー」最新号（3月29日発行）のテーマは「データリテラシーを高めよう！」。データ分析のすそ野を広げ、社員のだれもがデータを日々の仕事に役立てられるようにするため、研修や情報共有などに取り組む企業の実態を取材した。それでふと思い出したのが、90年代半ばの日本企業で叫ばれていた「情報リテラシー」という言葉だ。 今でこそ、ネットリテラシー、メディアリテラシー、環境リテラシーといった様々な言葉を聞くようになったが、筆者が企業向けITの世界で取材を始めた頃（1990年代半ば）には、リテラシーといえば「情報リテラシー」だった。多くの企業が、パソコン1人1台体制を整え始めた当時、「情報リテラシーの向上（あるいは習得）」、つまり「パソコンが操作できるようになること」は、経営にとっての重要課題だった。 「日経コンピュータ」の記者だった筆者も、様々な企業に取材に行き、パソコンや電子メール、グ
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ノバレーゼ、レストラン予約サイトの一元管理システム販売
写真●左から、婚礼コンサルティングを手掛けるタイムレスの宮原禎取締役、ノバレーゼ営業本部販売企画ディビジョンの浅野雅之リーダー、VESPERの谷口優CEO（最高経営責任者） 結婚式場運営を手掛けるノバレーゼは、レストランの予約管理システム「TableSolution（テーブルソリューション）」の販売を始めた（画面1）。同社が運営するレストランで2014年3月17日から稼働させ、レストラン運営企業などに売り込みをかけている。 「食べログ」や「ぐるなび」など、飲食店予約サイトから届く予約メールを解析。予約の時間や人数をシステムに自動的に登録する。「紙で予約状況を管理せずに済むため、ミスの削減と業務効率化を実現できる」とノバレーゼ営業本部販売企画ディビジョンの浅野雅之リーダーは説明する（写真）。 紙の予約台帳を置き換える レストランでは一般的に、紙の「予約台帳」で予約を管理している。電話応対をし
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駐車場綜研、自動車ナンバープレート解析し「町名」を把握するサービス開始
駐車場のコンサルティングを手掛ける駐車場綜合研究所（PMO）は2014年4月から、自動車のナンバープレート情報を基に来店客の動向を分析できる「PMOパーキング・アナライザー」サービスを販売開始する。 カメラで撮影したナンバーをクラウド上で分析し、自動車が登録されている地域を「町名」や「大字」のレベルまで割り出せるのが特徴だ。「ナンバープレートに記載されている『品川』や『足立』などの情報よりも、一段階詳しい地域が把握できる。商業施設などが来店客の動向を分析する時などに有用だ」とPMO営業統括本部の木村直子エグゼクティブコンサルタントは話す。 PMOパーキング・アナライザーでは、割り出した地域情報を地図ソフトと組み合わせて分析できる（画面1、画面2）。来店者の動向を細かく把握して折り込みチラシを配付する場所を変えたり、誘導用の道路看板を設置したりといった、販売促進策を強化できるようになる。さら
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Android Studioではじめる Androidプログラミング入門 - 秀和システム あなたの学びをサポート！
スピーディで軽快に動き、かゆいところに手が届く、Android Studioの使い方を解説した入門書です。Googleは2013年に、これまでAndroid開発ツールとして使われてきた「Android Developer Tools（ADT）」に代わる統合開発環境として「Android Studio」を発表しました。本書は、Android Studioのインストールから、開発に必要な基本機能の使い方、さらに動作の重い純正エミュレーターに代わって高速エミュレーター「Genymotion」を採用し、わかりやすく解説しています。また、今後のアプリ開発の基本「フラグメント」、用途の広い「SurfaceView」による高速描写などの技術も紹介しています。サンプル・プロジェクトのダウンロードサービス付き。 【サポートはこちら】→https://www.shuwasystem.co.jp/support
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- 2014年4月2日
- 2014年4月1日
- 2014年3月31日
Scala Operator Cheat Sheet
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