Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
EventuallyConsistent - 結果整合性 目次 この文書について 結果整合性 歴史の話 クライアント側の整合性 サーバ側の整合性 まとめ 結果整合性 この文書について Werner Vogels "Eventually Consistent" の日本語訳です. http://www.allthingsdistributed.com/2007/12/eventually_consistent.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 近年, データ複製の文脈で 結果整合性(eventual consistency) に関する議論が盛んだ. この記事では大規模データの複製における原則や抽象, 高可用性とデータ整合性のトレードオフに関する話題をいくつか集めてみたいと思う. 現在進行中の分野であり, 全ての定義が最初から明快であるとは思わないでほ
Other than that, I can't wait to start writing the article, so here I go: 1. Double space a file. perl -pe '$\="\n"' This one-liner double spaces a file. There are three things to explain in this one-liner. The "-p" and "-e" command line options, and the "$\" variable. First let's start with the "-e" option. The "-e" option can be used to enter a Perl program directly in the command line. Typicall
WEB+DB press vol.49にレコメンド特集の記事をtkngさんと書きました。 内容は最初は、協調フィルタリングやコンテンツマッチの簡単な話から、特徴量をどのように表すか、大規模データをどのように処理するかにいき、特異値分解などの低ランク行列分解によるレコメンドやRestricted Boltzmann Machineといった最近のnetflix prizeの上位の手法など、かなり突っ込んだ議論もしてます。 個人的には三章でLocality Sensitive Hash(LSH)について扱っているあたりがお勧めです。 レコメンドの内部の問題を極言すると、データというのは疎な高次元の数値ベクトル(数百万次元とか)で表され、クエリでベクトルが与えられた時、これと似たようなベクトルを探してこいという問題になります。”似たような”を数学的にいえば、クエリのベクトルとの内積(各ベクトルは長
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