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ImageMagickは長年Subverisionで開発されており、パッチを投げるには掲示板でアカウント登録してパッチを貼り付ける必要がありました。 掲示板: http://www.imagemagick.org/discourse-server/ 先日、ついにGithubにレポジトリを開設したようです。 これで最新のソースコードを取得するのが楽にできるようになりました。 よかったよかった。 We now have a mirror of our SVN repository available on github: https://t.co/LbrVMczX43. We will be looking forward to pull requests! — ImageMagick (@ImageMagick) June 5, 2015 Pull Requestも受け付けると書いてあります
米Twitterは6月10日(現地時間)、嫌がらせ対策の一環として、ブロックした相手のリストをユーザー同士で共有できるようにしたと発表した。向こう数週間中に全ユーザーに“ローリングアウト”する。 ブロックとは、Twitter上でかかわりたくないユーザーが自分をフォローしたり、自分のツイートを見たり、ダイレクトメッセージを送ったりできなくすること。ブロックした相手のリスト「ブロックリスト」は、[設定]→[ブロックしたアカウント]の「ブロックしているアカウント」で一覧表示できる。 新機能は、このブロックリストをCSVファイルとしてエクスポートし、そのファイルを他のユーザーに送ったり、受け取ったCSVファイルをインポートして自分のブロックリストに追加したりできるというものだ。 Twitterはミュートやブロックなどのユーザー体験改善ツールは多くの人が便利に使っているが、「Twitter上で大量の
Single Page Application + Server Rendering yahoo/fluxible を使って、Single Page Application と Server Rendering の良いとこ取りのアーキテクチャを目指す。ある程度の複雑性と引き換えに、双方の利点で双方の欠点を打ち消し合うことができるため、全体的には良好なユーザーインタラクションを期待できる構成。 なぜ Single Page Application なのか 画面遷移時するたびにJavaScript/CSS のパースと評価をしなくて良くなる 画面遷移時のトランジションを柔軟に適用できる 画面遷移をまたがった実装が可能になる(あくまで可能になるだけ) なぜ Server Rendering するのか 初期表示の Critical Rendering Path を短縮できる SEO における保守信仰
The most amazing feature of Parse Server is that it’s accessible for developers of all skill levels. Personally, I started playing around with Objective-C in 2012. Parse was a way for me to build a complete online app, without having the in-depth knowledge of how to build networking, storage, user systems, etc. The more I built with Parse, the more I learnt JavaScript, which has fortunately allowe
NGINX leads the pack in web performance, and it’s all due to the way the software is designed. Whereas many web servers and application servers use a simple threaded or process‑based architecture, NGINX stands out with a sophisticated event‑driven architecture that enables it to scale to hundreds of thousands of concurrent connections on modern hardware. The Inside NGINX infographic drills down fr
詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化(限定)されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
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