Towards a Scalable Non-Blocking Coding Style（状態遷移機械の設計に関して）
Webinar: Managing the Security and Commercial Impact of Java Updates March 12, 2020 Live WebinarJoin Azul and SoftwareONE for this webinar about the security and commercial applications of Java...Read More dev.next March 24-27, 2020 Broomfield, CO, USAAzul is one of the sponsors at this event which brings together practitioners, experts, and...Read More
Linuxシステムコールの勉強(その１５) - Webプログラミングをしてみよう!!
Linuxシステムコール 作者: 塚越一雄出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2000/06メディア: 単行本購入: 3人 クリック: 56回この商品を含むブログ (35件) を見る 前回はこちら 名前付きパイプの使用方法の続きです。今回は名前付きパイプを使用してプロセス間でデータを送受信するプログラムを作成します。 [受信用プログラム(receiver.c)] 1 /********************************************************* 2 * データ受信側プログラム(receiver.c) 3 *********************************************************/ 4 5 #include <unistd.h> 6 #include <sys/stat.h> 7 #include <fcntl
Linuxシステムコールの勉強(その１４) - Webプログラミングをしてみよう!!
Linuxシステムコール 作者: 塚越一雄出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2000/06メディア: 単行本購入: 3人 クリック: 56回この商品を含むブログ (35件) を見る 前回はこちら 今回から名前付きパイプを使ったプロセス間通信についてまとめます。 前回までやっていた匿名パイプはファイルディスクリプタを介してパイプへデータを書込んだり、読み込んだりしていました。つまりパイプには名前がありませんでした。 今回からまとめる名前付きパイプはスペシャルファイルと呼ばれる特殊なファイルを介してデータをやりとりします。ファイルには当然名前があり、その名前を使用してデータを読み書きするので「名前付き」とわざわざ呼んでいるようです。 名前付きパイプを利用する方法としては以下の方法があります。 1. mknodコマンドを利用した方法 mknodというコマンドは名前付きパイプに限らず、スペシ
Sorting a million 32-bit integers in 2MB of RAM using Python
Ramblings through technology, politics, culture and philosophy by the creator of the Python programming language. Someone jokingly asked me how I would sort a million 32-bit integers in 2 megabytes of RAM, using Python. Taking up the challenge, I leared something about buffered I/O. Obviously this is a joke question -- the data alone would take up 4 megabytes, assuming binary encoding! But there's
2008-10-21 - プログラミング日記 - Python 3.0のrangeの注意点
とりあえずテスト結果の傾向のみメモ。 昨日のcompact_number_listをインデクシングを使ったリスト版とイテレータ版の時間を比較していたが、短いリストだとインデクシングの方が速いが、長いリストになるとイテレータの方が速い。compact_number_listではchainとteeがボトルネックになっていて特にchainが遅い。Python3.0では2.5よりもchainは少し速くなっていて、chainの代わりにzip_longestも使えるがchainとほぼ同等の速度だった。 扱うリストが長ければイテレータの方が有利になってくるという傾向は一般的なように思える。 Python 3.0をテストしていて驚いたのが以下の例。 >>> from timeit import * >>> t1 = Timer('L[5000]', 'L=range(10000)') >>> t2 = T
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
CodeZine にて KOF 2008 の記事と補足 - naoyaのはてなダイアリー
大阪南港ATCで開催された「関西オープンソース2008」の2日目（11月8日）午前中のセッションで、株式会社はてなCTOの伊藤直也氏が「はてな流大規模データ処理」と題した発表を行った。 CodeZine で先日の KOF 2008 (あらかじめ言っておきますが King of Fighters ではないですよ、関西オープンフォーラムです) の発表を記事にしていただきました。ありがとうございます。 発表資料は以下のエントリーにありますので一緒にご覧いただければと思います。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20081111/1226395400 さて、記事内容について少し補足をしておきたいと思います。 メモリとディスクの速度比較について 「メモリはディスクの 150 倍」という話ですが、その後知人と話して検索のインデックスをシークする場合などは ms 対 ns くらい違
YouTube - Apple, First Apple Commercial 1977, Apple TV Ad 1977
This may be the very first Apple commercial
YouTube - 泣ける感動ムービー 「僕を支えた 母の言葉」
涙があふれて止まらなくなる可能性があるので要注意。 『鏡の法則』などの著者、野口嘉則氏が創った感動ムービー、愛と感謝の物語。 新刊『心眼力 ～柔らかく燃えて生きる30の智恵～（CD付）』の発売を記念して制作された動画です。くわしくは著者ブログを参照。 野口嘉則公式ブログ http://coaching.livedoor.biz/
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Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
Open Firmware Quick Reference
http://sky.ap.teacup.com/shibu/69.html
「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
Nature Time Lapse 2 -微速度撮影動画まとめ２- (HD 720p)