couchDBのデータはreplicationをするか、database fileを適当にバックアップしておいてねという仕様のよう。*1 rsyncやcpのshellを書いてもよいのですが、バックアップの世代管理を手軽に行いたいときはlogrotateを愛用してます。 今回はchefに使われているcouchdbをバックアップしていますが、プロダクトに組み込みの各種DB・ファイル等(pg_dumpだったりその他の普通のtarballだったり)いろいろ使い道はあるかと。 /etc/logrotate.d/couchdb に追記 # 日次バックアップ /var/backups/couchdb_backup_daily.tar.gz { missingok nocreate daily rotate 14 sharedscripts postrotate /bin/tar -C /var/lib/
Home Web Movable Type Twitter Cardsを設定したのでざっくり解説してみる Tweet Twitterで自分の記事を紹介するとき、してもらう時に「イイ感じ」に表示されるよう『Twitter Cards』の機能があります。FacebookやGoogle+でのページへのリンクの際に表示されるようなものです。 このブログにも設定したので、『Twitter Cards』ページより一部を抜粋してざっくりと解説したいと思います。 はじめに コンテンツ(ページ)の紹介ツイートは、紹介したユーザーのフォロワー全員に見える「カード」として表示されます。 3ステップで完了します HTMLヘッダーにmetaタグを記述します。 preview toolで動作確認します。 Apply to participateにてTwitterにCardの利用を知らせます。 基本 Twitter C
Gephi は、グラフの探索や分析を行う必要のあるユーザー向けのツールです。Gephi は、たとえて言えば、データを対象に扱う Photoshop のようなものです。ユーザーは描画されたグラフと対話し、構造や形状、色などを操作しながら、隠された属性を引き出します。Gephi が目標としているのは、データ解析の支援を通じて、仮説を立てたり、パターンを直感的に把握したり、データソーシング時に構造的な特異点や欠陥を分離したりできるようにすることです。Gephi は、伝統的な統計手法を補うツールです。今日では、インタラクティブなインタフェースを備えたビジュアルシンキングを行うことによって、推論が容易になることが知られています。Gephi は、視角分析論 (Visual Analytics) の学問分野で登場したパラダイムである探索的データ解析のためのソフトウェアです。 リアルタイムでの可視化 非常
Talked at http://www.zusaar.com/event/9057007
買い替えるHDD WD Red買ってきた テスト環境 比較方法 3TBx4 RAID-Z 圧縮OFF SMB3 3TBx4 RAID-Z 圧縮ON SMB3 3TBx4 ストライプ 圧縮OFF SMB3 まとめ ここ2年くらいファイルサーバ用でNas4Freeを使ってましたが、HDDを買い替えるのでFreeNASとNas4Freeでどっちが速いか比べてみた。 FreeNASを2年くらい前にためしで使ったときはなんか遅かったのでNas4Freeを使い続けてました。 買い替えるHDD 最近はNAS用のHDDが売られてるのでWestern DigitalであればWDRedシリーズ、HGSTであればDeskstar NASがいいです。 4台セットで買うとウン万円になるので本当はHGSTが良かったのですが安いWDRedを買うことに。 NAS用HDDはファームウエアがNAS用に最適化されてるので、これ
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
iOS8からのTableViewCellの高さ自動計算は、上スクロールした時にはうまく動かない件で、UITableViewCellの高さ自動計算でハマる場合がある事がわかりました。 これを回避するには、estimatedHeightを使わずに、真面目に高さ計算を行えば良いです。 Autolayoutが無い時代には、これをごりごりと計算していたのですが、UITableViewCellにAutolayoutを使う事で、かなり簡略化できたのでその記録を残します。 おおまかな流れ UITableViewDataSourceから参照できる所に、「表示する事の無い、高さ計算用のダミーセル」を用意します。 tableView:heightForRowAtIndexPath: で、ダミーセルを使って高さ計算を行います。 このときAutolayoutで計算ができるので、比較的楽です。 ソース - (void
マルウェアを解析する際にはVMで解析を行うことが多いので、VMを検知してアンチデバッキングするマルウェアが存在する。それらが用いる手法についてまとめた。 1. TSCを用いる TSC(IA32_TIME_STAMP_COUNTER_MSR: TSC_MSR)とは、CPUクロックごとに加算される64bitのタイムスタンプカウンタであり、これを RDTSC(Read Time Stamp Counter)命令を使って読み出すことで、CPUクロックと同じ分解能を持つ精度のタイマを使うことができる。 CPUクロックに基づく相対時刻の計測 このタイマを用いて、VMとホストマシンで実行した時の時間差を確認することでVMを検知できる。以下のコードはwin上のgccで動作する。 # include <stdio.h> int main(void) { unsigned int time1 = 0; uns
ダミーデータを作るのは意外と面倒で、つい“ああああ”などとしてしまったり、同じ文字を繰り返してしまったりします。しかしそれでは実際にありそうな文字数が分かりづらかったり、雰囲気として本物っぽさが感じられません。 そこで使いたいのがGimeiです。偽名、偽の住所などを生成してくれるライブラリです。 Gimeiの使い方 GimeiはRubygemでインストールできます。 gem install gimei 例えば男性を作る場合は以下のようにします。 gimei = Gimei.male gimei.male? #=> true gimei.female? #=> false gimei.kanji #=> "小林 顕士" もちろん実行する度に結果は変わります。 > gimei = Gimei.male => #< gimei::name:0x007fd2cb35b4c0 @gender=:ma
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