総行数57,000の巨大CSS群をLessに書き換えた軌跡 - mixi engineer blog
こんにちは！フロントエンド闇祓いの Kuniwak です。 この投稿はmixiグループ Advent Calendar 2015の20日目の記事です。 今年の9月に、スマートフォン Web ブラウザ版 mixi「mixi Touch」の巨大 CSS を Less （CSS プリプロセッサー）でビルドする環境へと移行しました。 書き換えた CSS の行数は、なんと 56,725行 です。😵 ということで、今回は弊社の大規模 CSS → Less 移行事例についてお話しします。 背景 スマートフォン版 mixi は、2010年5月に始まりました。 この頃のスマートフォンは、iPhone 端末であれば iPhone 3GS、Android 端末であれば Nexus One という時期です。 また、スマートフォンの世界では、Webkit ベースのブラウザーが席巻していた時代ということになります。
Tokyo Dystopiaの設計思想 - mixi engineer blog
夏本番に向けて海に行ける体作りに励まないといかんなーと思いつつも、ついついDSのスターフォックスで遊んでしまうmikioです。さて今回は、人知れずリリースされている検索エンジンTokyo Dystopiaの概要と設計思想について述べます。 Hyper Estraierとの違い Tokyo Dystopia（以下、TDと呼びます）は、新しい検索エンジンです。しかし、私が作ったもう一つの検索エンジンHyper Estraier（以下、HEと呼びます）の後継としては位置付けていません。 Hyper Estraierの製品コンセプトは、「検索システムの需要が生じる様々なシーンで手軽に導入できる」ことです。言い換えれば、「いわゆるシロウトの人でも、お高い商用システムを買えない個人や小組織でも、ちょっとの努力で自分の要求を満たすシステムを構築できる」ことです。そのために、様々なファイル形式に対応したテ
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
bayonでソフトクラスタリング - mixi engineer blog
先日ようやくドラクエ9をクリアしたのですが、切ない話が多くて、たまに泣きそうになってしまったfujisawaです。以前ご紹介したデータクラスタリングツールbayonにいくつか機能追加を行いましたので、その中から以下の2つをご紹介させていただきます。 入力データ中の特徴的なキーを自動的に特定して、クラスタリングの精度を向上させる 事前に行ったクラスタリング結果を使用して、各ドキュメントに関連するクラスタを特定する 入力データから特徴的な要素を特定 bayonでは入力データとして、各ドキュメントに対し、その特徴を表すキーとポイントを指定する必要があります。例えば以下の例では、最近食べたメニューの名前とその回数を、各ユーザの特徴として指定しています。 fujisawa 卵かけご飯 4 みそ汁 6 ソーメン 3 kimura ステーキ 8 みそ汁 7 寿司 4 ... ここで、実は「みそ汁」は多く
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
