最近、PHPで人気のフレームワークの1つであるCakePHP に触れる機会があったので、その情報をまとめていきたいと思います。 まずは、インストール編ということですが、環境としてはCentOS5.8（さくらVPS）上に2012年8月時点で最新のCakePHP2.2.1を使っています。 PHP自体のバージョンは5.3.3です。 フレームワークのインストールということですが、CakePHPの場合はそれほど難しいものではありません。 本家からソースファイルをダウンロードし、インストールするサーバー上に転送しておきます。 解凍したソースファイルを適当なディレクトリ（今回の場合は、/var/www/cakephp）に展開したら、Apacheの設定ファイルを変更します。 <VirtualHost *:80> ServerAdmin webmaster@localhost DocumentRoot /v

EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

rvm が多機能＆壊れやすすぎて Homebrew の ruby を直にインストールして使っていたのですが，Homebrew の ruby はバージョンを上げるときにgemで入れたコマンドを引き継いでくれなかったり，gemでインストールしたコマンドを反映してくれないので，rbenv という ruby のパッケージマネージャを使ってみる事にしました． しかし，rbenvも若干面倒なところがあり，gemでインストールしたコマンドを使う前にrbenv rehashをして $HOME/.rvm/shims 以下の情報を更新しなくてはいけません． そこで，gem でインストールしたときでもいちいち rbenv rehash しなくて良い方法を考えました． 方法1: rbenv-rehash という gem を入れる % gem install rbenv-rehashとするとインストールできます．

アーキテクチャダイアグラムは、設計、デプロイ、トポロジーを伝達する手段として優れています。このページでは、AWS 製品アイコン、リソース、およびダイアグラムの作図に役立つその他のツールを含む AWS アーキテクチャアイコン (旧称シンプルアイコン) の公式セットをご覧いただけます。 AWS は、お客様やパートナーがアーキテクチャダイアグラムを作成するために以下のリソースを使用することを許可します。これらのアイコンは、ホワイトペーパー、プレゼンテーション、データシート、ポスター、または技術資料などのダイアグラムに取り入れやすいよう、シンプルなデザインになっています。 AWS リファレンスアーキテクチャダイアグラムを閲覧し、AWS アーキテクチャセンターの専門家によるガイダンスとベストプラクティスを利用しながらより効率的かつ効果的に AWS で設計する方法を学びます。

以下のSlideShareが大変参考になったので備忘を兼ねてCoffeeScript版を書いてみた。 JS開発におけるTDDと自動テストツール利用の勘所 http://www.slideshare.net/KojiNakamura/jstdd 目次 1. Matcher概観 2. beforeEach / afterEach 3. Spy 4. Async Test 5. jQuery code test 1. Matcher概観 notで否定のMatcherとなる expect(x).toEqual(y) expect(x).not.toEqual(y) expect(x).toBe(y) toBeは === による等値チェック expect(x).toMatch(pattern) expect(x).toBeDefined() expect(x).toBeUndefined() expec

整骨院用の「WEB用予約管理システム」を開発していると、管理者のケータイへの通知メールが、「なりすまし」として扱われてしまい、届かなくなることが分かりました。 ケータイの迷惑メール対策で、キャリア側（ここではau）で「なりすまし規制」が「(高)設定にする」に設定されているのを、中以下に設定すると、ちゃんと届いたので、なりすまし規制に引っかかっているのは間違いなさそうだ。 デフォルトで「(高)設定にする」にされているので、通常届かないってことになる(^-^;) 「でも、マクドナルドのメルマガとか普通に届いてるやんけ～」みたいなことで、ちょっとっていうかガッツリ調べてみました。 各キャリアのメールサーバーが、「送信ドメイン認証」という技術で、なりすましメールかどうかを判定しているそうです。 ここが分かりやすかったのでどうぞ→http://ms.repica.jp/contents/winmai

CentOS5.5 Ruby1.8.7-p302 # bundle install Fetching source index for http://rubygems.org/ Using rake (0.8.7) Using abstract (1.0.0) Using activesupport (3.0.3) Using builder (2.1.2) Using i18n (0.5.0) Using activemodel (3.0.3) Using erubis (2.6.6) Using rack (1.2.1) Using rack-mount (0.6.13) Using rack-test (0.5.7) Using tzinfo (0.3.24) Using actionpack (3.0.3) Using mime-types (1.16) Using polyglo

本記事は、3月13日にソフトバンク クリエイティブより発売された書籍「はじめてのNode.js －サーバーサイドJavaScriptでWebアプリを開発する－」から、「第7章 Node.jsアプリケーションのデバッグ方法」の一部を抜き出し再構成したものです。 出版社ページ / Amazon.co.jpの商品ページ 大型本: 384ページ、価格：3,045円（税込）、ISBN: 978-4797370904 Node.jsでのWebアプリケーション実行モデル PHPやPerlなどの言語でWebアプリケーションを実装する場合、クライアント（Webブラウザ）とのやり取りはApache HTTP ServerなどのWebサーバーが行い、プログラムはWebサーバー経由で実行される形が多い。いっぽうNode.jsの場合、Node.js自体（正確にはNode.jsに含まれるWebサーバーモジュール）が直

お久しぶりです。 最後にブログを更新したのがInternal ELBが登場して勢いで書いた6月11日。。。更新してなさすぎですね。 そこで今回試してみたのは、Redis + Sentinelの自動フェイルオーバをAWS VPC環境で実現するというものです。 元々は「 RedisをKeepalivedでフェイルオーバーする構成案 - 酒日記 はてな支店 」を参考にして構築しようと考えていたのですが、VPC(というかAWS)の環境ではbroadcastやmulticastが使用できないので、VRRPが使えず断念。そこで少し途方にくれつつ考えたのが、Sentinelを使う方法。 Redisについては特に説明は必要ないと思いますので、Sentinelについて簡単に。 監視: masterやslaveが期待通り動いているかどうかを定期的に監視 通知: 指定したログレベルのものが発生した時に、管理者や

さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2　文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)

入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック 作者: Matthew A. Russell,奥野陽（監訳）,佐藤敏紀（監訳）,瀬戸口光宏（監訳）,原川浩一（監訳）,水野貴明（監訳）,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/11/26メディア: 大型本購入: 18人 クリック: 779回この商品を含むブログ (42件) を見る BigDataでの機械学習 膨大なデータに対して機械学習を行いたい時にlocalの端末一台では処理の時間が掛かりすぎてしまいます。学習、モデル作成、予測のそれぞれの処理を高速で行うための一つのSolutionがHadoop上で機械学習をしてしまうことだと思います。Hadoop上で機械学習をするための便利なライブラリとしてJAVAベースのMahoutがあります。この記事ではMahoutによるNaiveBayes分類学習を

Search in the Apache Hadoop Ecosystem: Thoughts from the FieldAlex Moundalexis