第474回 UbuntuとdarktableではじめるRAW現像入門 | gihyo.jp
みなさん、写真撮ってますか？ スマートフォンの普及によって、デジカメ写真は本当に身近な存在になりました。近頃のスマートフォンは一昔前では考えられないほどいいカメラを搭載しているため[1]、日中の風景など、コンディションのよい状態の写真は十分綺麗に写ります。ところが「飛ぶ鳥を撮りたい」「満天の夜空を撮りたい」といったちょっと特殊なシチュエーションになると、スマホのカメラでは遠からず「物理の限界」がやってきます。この限界を突破するため、レンズ交換式一眼レフに手を出すのは生き物のサガと言っても差し支えないでしょう。 デジタルカメラは撮像素子が受光した情報をもとに、カメラ内部で様々な画像処理を施した上でJPEG画像を生成します。しかしJPEG圧縮することで当然画質は劣化しますし、画像生成の過程で情報の一部が失われることもあります。さらに言えば、カメラが行う画像処理が、自分の好みと異なるかもしれ
第10回 データ処理の最適化 | gihyo.jp
はじめに 前回は、これまで説明してきたアルゴリズムの性能を定量的に見積り、比較しました。今回は、これらの性能見積りを用いて行うデータ処理（問い合わせ）の最適化方法について説明します。 データ処理（問い合わせ）の最適化 第4回で述べたように、HadoopのSQL処理系であるHiveをはじめとし、ImpalaやPrestoなどの宣言型言語を用いるデータ処理系においては、利用者は何を（What）処理してほしいかを処理系に指示するのみであり、どのように（How）処理をしてほしいかは指定しません。すなわち、当該処理系においては、どのように処理をするかは処理系自体が決める必要があり、与えられた問い合わせ（クエリ）を最も良いと思われる方法で処理します。このように、問い合わせにおいて最良と思われるデータ処理の方法を見つけることを「（問い合わせ）最適化」と呼びます。 最適化においては、問い合わせを実行す
第7回 データ処理における並列アルゴリズム［2］ | gihyo.jp
はじめに 前回は、並列システムの性能指標について紹介し、また、データ処理におけるアルゴリズムと、選択処理の並列化方法を紹介しました。今回からは、結合処理の並列化方法について説明します。まずは、結合処理における基本的な並列化方法について述べ、次に、ソートマージ結合の具体的な並列アルゴリズムを説明していきます。 結合処理の並列化方法 結合処理は、前回述べたとおり、複数のデータを、当該データを構成するレコード（タプル）における属性値を用いてある条件に基づいて連結することにより、1つのデータにする処理です。簡単のため、以降では、「ある条件」は複数のデータの属性値が同一である、とします。すなわち、結合における最も一般的な方法である等結合を対象として話を進めていきます。また、特に断りがない限り、2つのデータを結合するものとします。 等結合処理における並列化の基本的な方法は、次の2つのステップからなり
インフラ屋のAWSはじめた日記─GUIを捨てよ：連載｜gihyo.jp … 技術評論社
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