国内CDNシェア(2018年10月) | J-Stream CDN情報サイト
日本のCDNシェアについて調査結果＠2018年10月 前回調査：2018年4月、次回調査：2019年4月 調査方法 Webクローラー（スパイダー）によるWebサイト調査 FQDN数：約995万 URL数：約8,326万 集計日 2018年10月25日 対象 Cloudflare、Akamai、Cloudfront、CDNetworks、Incapsula、Limelight、Edgecast，国内CDN事業者（Accelia、IDCF、IIJ、J-Stream） CDN判定方法 cnameベース Akamai, Fastly, Edgecast, Limelight, Accelia, IIJ, IDCF, J-Stream レスポンスヘッダ(サーバ名)ベース Cloudflare, Cloudfront, Incapsula シェア集計の単位 ドメイン(例, example.jp) 補足
SIGGRAPH 2018 Papers
Page maintained by Ke-Sen Huang. If you have additions or changes, send an e-mail. Information here is provided with the permission of the ACM Note that when possible I link to the page containing the link to the actual PDF or PS of the preprint. I prefer this as it gives some context to the paper and avoids possible copyright problems with direct linking. Thus you may need to search on the page t
Random forest - Wikipedia
ランダムフォレスト（英: random forest, randomized trees）は、2001年にレオ・ブレイマン（英語版）によって提案された[1]機械学習のアルゴリズムであり、分類、回帰、クラスタリングに用いられる。決定木を弱学習器とするアンサンブル学習アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用することによる。ランダムフォレストをさらに多層にしたアルゴリズムにディープ・フォレストがある。対象によっては、同じくアンサンブル学習を用いるブースティングよりも有効とされる。 アルゴリズム[編集] 学習[編集] 学習を行いたい観測データから、ブートストラップ法によるランダムサンプリングにより B 組のサブサンプルを生成する 各サブサンプルをトレーニングデータとし、B 本の決定木を作成する 指定したノード数 に達するまで、以
[翻訳] たった一つの設定変更が如何にしてクエリのパフォーマンスを50倍も改善したか （How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x）
先日、「How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x」というPostgreSQLのSSD環境でのチューニングの記事を見つけたのですが、これをTweetしたらRTやLikeを比較的たくさん頂きました。 How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x https://amplitude.engineering/how-a-single-postgresql-config-change-improved-slow-query-performance-by-50x-85593b8991b0 How a single PostgreSQL config change improved sl
【7年かかった】19歳から7年、1人で30個のWebサービスを作り一発当ててもう働く必要がなくなったので振り返ってみる - 考えすぎてしまう人のブログ
どうもせせりです:) 19歳の頃からほぼ1人でRailsでWebサービスを作り始めて早7年 紆余曲折ありなんだかんだで作ったサービスは30個ほどになりました 7年ほど前に一番最初に作ったTwitterアカウントで「僕の夢は25歳までに3億円を稼いで残りの人生を楽しむ事です」などと言っていました あれから7年がたち26歳になり、3億円は無理でしたが残りの人生贅沢しなければ働かずに生きていけるくらいにはなりました Rails勉強会、ハッカソン、未踏、などなど色々参加していましたし、狭いRails界隈なのでもしかしたら勉強会などでお会いした方は覚えている方もいるかもしれません 色々お話を聞いてくださりアドバイス下さった先輩方ありがとうございます あの頃の初心者は無事に夢にたどり着きました！ 振り返ってみれば訴訟起こすぞって怒られたり、警察から電話がきたり、サーバー会社にサービス止められたり、サー
Fluentd | Open Source Data Collector
Fluentd is an open source data collector for unified logging layer. Fluentd allows you to unify data collection and consumption for a better use and understanding of data.
米Microsoft、Rベースのデータ分析プラットフォーム「Microsoft R Server 9.0」を発表 | OSDN Magazine
米Microsoftは12月7日、統計解析言語Rベースの商用データ分析プラットフォーム「Microsoft R Server 9.0」を発表した。Ubuntuのサポートや機械学習パッケージの導入、Spark 2.0のサポートなどが行われている。 Microsoft R Server（MRS）はオープンソースのRエンジン上にプロプライエタリ技術を加えたデータ分析プラットフォーム。Microsoftは2015年にR言語を開発するRevolution Analyticsを買収しており、買収前まで「Revolution R Enterprise」として提供されていたものの後継となる。デスクトップ向けの無償版「R Client 3.3.2」も同時に公開した。 Microsoft R Serverとしては8.0に続くメジャーアップデートとなる。Microsoftの様々な製品で試したという最新の機械学習
IBM Operations Analytics - Predictive Insights | ハイブリッド・クラウド＆ソフトウェア ソリューションガイド | CloudNavi（クラウドナビ）
IBM Operations Analytics - Predictive Insightsは、システムの動作を学習し普段と異なる異常を検出または予測します。アプリケーションやミドルウェアの問題がサービスに影響を及ぼす前に、それらの問題に対処することで、サービスの可用性とパフォーマンスを強化できます。 ■データの分析と学習：メトリックの変動パターンとメトリック間の相関関係を学習 ■異常挙動の検知：普段と異なるパターンや相関の崩れを異常・予兆として検知 ■障害の回避：異常・予兆を元に事前対処することでサービスの可用性を向上しパフォーマンスを改善 ■根本原因分析の高速化：メトリックの変動パターンや相関関係から障害の根本原因を早期に特定 ■導入と設定の簡素化：複雑なサービス・モデルの定義や特殊なスキルが不要なため運用コストを削減 IBM Operations Analytics - Pr
Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
Chrome愛用のエンジニアであれば、これだけは入れておくべき拡張機能を8つに絞ってみた｜TechClips[テッククリップス]
ウェブ系エンジニアにとってブラウザは、自分好みにカスタマイズして使い倒したい一種の仕事道具のような存在なのではないでしょうか？ 最近だと、純国産で多機能なブラウザ「Kinza」が登場し、国内でもエンジニア好みのブラウザが増えている印象。 とはいえ、やはり不動の人気を誇るのがGoogleの提供するChrome。これまで幾度となく、ネット上ではエンジニアにとってオススメのChrome拡張機能が紹介されてきましたが、今回改めてエンジニアにとって本当に必要であろう拡張機能を8つに厳選しました。 Chrome愛用のエンジニアはお見逃しなく！ 1. YSlow http://yslow.org/ エンジニア向けとしてよく紹介される王道の拡張機能「YSlow」。サイトパフォーマンス計測ツールであり、Webサイトの表示を高速化する際に役立ちます。 最近で言えば、このサイトスピードをいかに早くするか、ある意
![Chrome愛用のエンジニアであれば、これだけは入れておくべき拡張機能を8つに絞ってみた｜TechClips[テッククリップス]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/49b48a9a28ce96184a2dafcfd8da5a9633f5c938/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fobject-storage.tyo1.conoha.io%2Fv1%2Fnc_261159609ad84809af5afcb9e5f56abb%2Ftechclips%2Fimages%2F167%2Fimage.png)
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
Pythonで統計学を学ぶメリットは？勉強の手順も解説
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
大手SIerが滅びる日
SIerの存在意義と抱える悩み 実際に”SIer”というキーワードでググって一番目に表示される「はてなキーワード」では、SIerの問題として次のような悪口が書かれています。 SIerの問題（はてなキーワードより） ヤクザ関係者多数 低劣な技術者多数 技術の分からない文系役職者多数 わけのわからない契約多数 組織犯罪者との内通多数 セキュリティ駄々漏れ事態多数 使途不明とも取れる不要な支出多数 ブラック企業のブラック求人多数 労働関係法令ぶっちぎり多数 派遣偽装請負多数 非日本人系の人間多数 「なんともひどい言われようだ」と笑ってしまいますが、現在の日本におけるSIerのイメージがここまで悪くなっているという証左でもあります。 「SIerはもう消える」「SIビジネスの終焉」。かれこれ20年くらい前から、そんな声を山ほど聞いてきました。しかし、どっこいSIerは今も元気で日本のIT産業の中核に
グーグルが突きとめた！社員の「生産性」を高める唯一の方法はこうだ（小林 雅一） @gendai_biz
社員の生産性を極限まで高めるには、どうすればいいのか――米グーグルが2012年に開始した労働改革プロジェクトの全貌が明らかになった。 社員同士のコミュニケーションを中心に、その仕事ぶりを徹底的に観察するワーク・モニタリングは、果たして功を奏したのだろうか？ ●"What Google Learned From Its Quest to Build the Perfect Team" The New York Times, FEB. 25, 2016 プロジェクト・アリストテレスとは 上の記事によれば、米グーグル（持ち株会社に移行後の正式社名は「アルファベット」）は2012年に生産性向上計画に着手した。 この計画は「プロジェクト・アリストテレス（Project Aristotle）」と呼ばれ、同社の「人員分析部（People Analytics Operation）」によって実施された。 グ
「Microsoft R Server」のライセンス体系と価格、Windows版は次期SQL Serverに統合
「Microsoft R Server」のライセンス体系と価格、Windows版は次期SQL Serverに統合 既報 のとおり、Microsoftは米国時間1月4日にデータアナリティクス製品「Microsoft R Server」の提供を開始した。これは、同社が2015年4月に買収したRevolution Analyticsの統計解析ソフトRの商用版「Revolution R Enterprise（RRE）」の名称を変更したもの。RREはMicrosoftが買収したあともRevolution Analyticsから販売されていたが、1月1日以降は、MicrosoftがMicrosoft R Serverの新製品名で販売する。製品名の変更に伴う機能拡張はなされていない。 Microsoft R Serverのラインナップは次の5つ。 Microsoft R Server for Windo
リアルアクセス解析
毎年恒例の株式会社「HAPPY ANALYTICS」年間振り返り記事です。年末の暇つぶし的に見ていただければ！昨年の記事は以下から analytics.hatenadiary.com 【目次】 長いので3段でまとめると 簡単に自己紹介 HAPPY ANALYTICSについて 2023年の主な取り組み 稼働時間 2023年の売上・コスト・利益 2023年の振り返り 来年に向けて 長いので3段でまとめると １）稼働時間1,001時間（前年比-44%）。売上は0.71億円（前年比-43%)。コストは0.74億（前年比-21%)。純利益率は-4%（前年比-29pt）。セミナー登壇や勉強会講師件数は減少（2022年：124回、2022年：72回）。稼働時間や売上減少は主に育児のため今年の後半に大きく仕事を減らしたこと。 ２）仕事の内訳自体は大きく変わらず。コンサル関連で53%（前年比0pt）・セミナ
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
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
Amazon Kinesis Analytics によるストリーミングデータのリアルタイム分析
Google無双！Analytics連携型A/Bテストツール『Google Optimize (beta)』無償版開放へ | Ledge.ai
ファナックとNTTグループ3社、IoTにより製造・生産の最適化を実現する「FIELD system」のサービス開始に向け協業
メキメキ開発の進む Apache Sparkのいまとこれから （Spark Casual Talk #1 発表資料）
