はてなに入った技術者の皆さんへ （jkondoの日記より）
最近はてなの社内では新しい技術を勉強したり、フレームワークや言語を移し変えようかという話も出ていたりして活気が出てきています。技術者も10人を超えて、色々な考え方をする人同士が刺激を与え合いながら切磋琢磨していて素晴らしいなあと思います。そういう中で、僕が技術について思う事を少しまとめてみました。 アウトプットを出す 新しい技術を習得したり、時間を掛けて作り上げた結果は、何かのアウトプットとして出さなければほとんど意味がありません。知識や結果を自分の中に残すだけで終わるのは、それを活かしてサービスを作りたくさんの人が使えるようにする事に比べると驚くほどちっぽけな仕事です。 また、3日間で作り上げた素晴らしい仕組みをそのまま1週間寝かせてしまうのは、4日目に他の人が使えるようにしてから1週間を過ごすことに比べると随分見劣りしてしまいます。 当たり前ですが、どれだけ素晴らしい仕組みを作っても、
OBB vs AABB - Radium Software Development
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
MapReduceメモ - プログラマの思索
小川 明彦, 阪井 誠 : チケット駆動開発 日本のソフトウェア開発の現場で生み出された「チケット駆動開発」という概念を、数多くの実例を元にモデル化・体系化を試みた最初の本。 小川 明彦, 阪井 誠 : Redmineによるタスクマネジメント実践技法 Redmineによるチケット駆動開発の実践技法に関する最初の本。アジャイルなソフトウェア開発への適用方法、TestLinkによるテスト管理手法についても言及。 清水 吉男: 「派生開発」を成功させるプロセス改善の技術と極意 組込システム開発をベースとして、ソフトウェア開発特有のスタイルである派生開発、特にXDDPについて解説した世界でも稀な本。既存製品を保守するのではなく継続的に機能追加していく昨今の開発では、派生開発特有の問題を意識しなければならない。XDDPはプロセス論だけでなく、要件定義などの上流工程の品質改善にも役立つので注意。 Le
グーグルが無敵ではないことはエンジニアだけが知っている:江島健太郎 / Kenn's Clairvoyance - CNET Japan
ウェブ人間論 梅田 望夫 / 平野 啓一郎 梅田望夫と平野啓一郎の対談集である「ウェブ人間論」を読了した。基本的な感想は、この書籍の元になった新潮に対談が掲載されたときに「新潮６月号の梅田望夫×平野啓一郎の対談を読んで」にもすでに書いたし、ここやここでは平野啓一郎本人が登場するというハプニングがあったことも記憶に新しいところだ。その後に平野はほんとうに公式ブログを開設したりもした。これら一連のできごとは、とても楽しいものだった。 だけど、いやだからこそ、この件を引っ張る形でこれ以上書評を続けると知人友人ばかり持ち上げる内輪やらせブロガー的なダークサイドに堕ちてしまう気がするので、この機会に大きく踏み外してみようと思う。 ぼくが今の今まで注意深く避けてきた、グーグルの技術論について、この機会にとうとう語ってしまおうと思う。 ■「過去7年におけるグーグル成功の最大の要素は『運』だった」（Ser
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
本を読む GREE LabsでHadoopの話を聞いてきた
GREEさんで不定期でやってる、GREE Labsオープンソーステクノロジー勉強会で、Hadoopの話を聞いてきました。Hadoopは、つまりはGoogleのGFSやMapReduceのクローンだそうで、「Googleを支える技術」にトキメいた人なら必見ですね。 発表は、技術面を簡潔に押さえたうえでわかりやすく、そのうえ実際の利用事例の話も聞けたのが面白かったと思います。最近のWeb系では、サービス面でもマネタイズ面でも、データマイニングとか行動ターゲティングとかがアツいんだなぁと思いました。 プレゼン資料もust録画も公開されていますが、以下、自分のメモという意味で記録しておきます。 Hadoopについて（太田一樹） Preferred InfrastructureのCTOで、Sedueの作者。大量のデータの処理がテーマで、半分は酒でできているw。そんなこんなで、はてブ検索でも使われてい
IIR の階層的クラスタリングを試す (nakatani @ cybozu labs)
Pathtraq で Web ページの自動分類を手がけてみて。 Web ページは日々どんどん変わっていくのでフィルタは常に更新されなければいけないんですが、そのためには適切なタイミングに、適切な学習データを用意しなければならない。大変。 メンテナンスフリーが理想ですが、もちろん難しい。 現実的なところとしては「追加学習が必要なことを検知して、適切な学習データの候補を提案してくれる」というものが作りたいなあ……などなど考えているわけです。 そこらへんも含めて、自然言語処理とか機械学習とかそこら辺のお勉強をしてるんですが、実際に手を動かさないとわかんないですよねー。 というわけで、 "Introduction to Information Retrieval" の Chapter 17 "Hierarchical clustering" に沿って、ドキュメントの分類器を作ってみました。 ポイン
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