MySQLアンチパターンDBエンジニアのための技術勉強会（第3回）で使用した資料です。主にリレーショナルモデルと正規化について解説しています。リレーショナルモデルの限界について正しく認識してこそ、リレーショナルモデルを理解したと言えると思います。
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
CEDEC2013にて発表させていただいた内容の一般公開用スライドです。 ネットサービスの基本中の基本とされるKPI 「DAU（Daily Active Users）」。売上の分解にも使いやすく、複数のサービスを比較するときには必須の指標です。しかし、運営の現場では「ノイズが多くて使いにくい」「経営者（えらい人）にサービスの状況の誤解を与える」という扱いを受けがちな指標でもあります。 セッションの内容 : 本セッションでは、ソーシャルゲームのDAUを題材に、測り方にほんの少し工夫（工夫の方法は汎用的なものです）を加えることで、DAUを現場の肌感覚にもあう指標に変身させる方法、特に、運営期間が長くなったサービスにおける課題抽出に活用する方法をご紹介します。 発表日時 : 2013年8月23日(金) 16:30～17:30 詳細URL : http://cedec.cesa.or.jp/201
AWSで作る サーバレスAPIアプリケーション
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SSL/TLSの基礎と最新動向
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）
Embulk, an open-source plugin-based parallel bulk data loader
Embulk, an open-source plugin-based parallel bulk data loader The document discusses Embulk, an open-source parallel bulk data loader that uses plugins. Embulk loads records from various sources ("A") to various targets ("B") using plugins for different source and target types. This makes the painful process of data integration more relaxed. Embulk executes in parallel, validates data, handles err
第1回Webスクレイピング勉強会@東京 （全3回） - Qiita
official connpass 「Webスクレイピングの基礎知識」（@nezuq） SlideShare 3つの壁を突破する 倫理 情報解析目的なら合法と解析と解釈(文化庁のQAに肯定的記述) 常識的な範囲でのアクセス障害なら過失と言える。(国立国会図書館の場合、1秒以上あけてスクレイピングなら可能) 技術 最低限でもHTMLの知識 事例(どう使うか) データジャーナリズム(データからストーリーを見つけ提供する。NHKでやってる) Data Journalism Handbook(大義がある) 「オープンデータのためのスクレイピング 〜抽出・共有・分析まで〜」（@ito_nao） SlideShare プログラミング不要でスクレイピング出来るwebサービスのご紹介 Tabula PDFからデータを抽出するツール kimono paginationが得意。 構造化されたクローリングは苦手
Physical Layer - Metal vs Fiber
Jan 9, 201435 likes9,833 viewsAI-enhanced description This technical document covers networking and fiber optic topics, providing diagrams of components, equations for calculations, and specifications for cable categories and their bandwidth capabilities. Details include networking protocols and reference information appearing to
性能測定道 事始め編
2013/10/05に開催された日本PostgreSQLユーザ会 第27回しくみ＋アプリケーション勉強会での講演です。 http://www.postgresql.jp/wg/shikumi/shikumi27 ---- コンピュータシステムにおける性能測定とは、技芸です。 性能測定というと、単に測定ツールを実行するだけの作業だと考えられがちです。しかし実際には、何のために測定をするのか、そのために何を測定するべきか、そして何を使って測定するべきかを理解した上で行わなければ全く意味を成さない、深みのある技芸の世界です。 講演者の所属する研究室では長年にわたりデータベースシステムの研究・開発を行ってきました。その過程で培われた性能測定の技芸について、最近の実例も交えつつその考え方をご紹介したいと思います。
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
リアルタイム性能、スケーラビリティ、探索と活用、コールドスタートなど、レコメンダシステムの設計開発では様々な考慮すべき事柄があります。いかに機械学習をレコメンドに応用するか、例も交えてお話します。
[NLP] 日本語WikipediaからSolr用の類義語辞書を自動作成する - 株式会社ロンウイット
日本語Wikipediaなどの「辞書型コーパス」からLucene/Solr用の類義語辞書を自動作成するシステムを開発しましたので、簡単にご紹介します。 参考資料（SlideShare） 辞書型コーパスからの類義語知識の自動獲得（SlideShare） Lucene/Solrと類義語検索 Lucene/SolrではSynonymFilterを使って類義語検索を簡単に実現することができます。たとえば次のような内容のsynonyms.txtを用意し： 自動車損害賠償責任保険, 自賠責保険 Solrのschema.xmlファイルに次のようなフィールド型を定義すれば： <fieldType name="text_ja" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100"> <analyzer> <tokenizer class="solr.Japane
![[NLP] 日本語WikipediaからSolr用の類義語辞書を自動作成する - 株式会社ロンウイット](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/05aaa2c0891efcc9c0687adc729c2094a968ac35/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.rondhuit.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F09b26830239f52887ae9193ddee1694e-480x224.png)
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