第4回、第5回では、簡単なRSSリーダー「SimpleRSSReader」を題材に、Androidアプリの基本的な開発手法を解説してきた。AndroidにおけるRSSパーサの挙動を学び、アプリに実装するところまできた。 今回は、RSSリーダーとしての体裁を整えるために、記事の要約文を表示する詳細画面をつけてみる。現在、アプリが持つアクティビティは記事を一覧表示する「RSSListActivity」一つしかないが、今回はもう一つ、詳細画面（図1）を表示するためのアクティビティ「ItemDetailActivity」を追加する。 前回実装したパースの機能を担う「parseXml」メソッドでは、title要素とdescription要素しか取得していないため、詳細画面で表示されるデータも記事のタイトルと本文だけである。 今回新たにアクティビティを追加することで、複数のアクティビティ間での画面遷移

Androidでの開発、特に画像周りを触っていると悩まされるあのにっくき「OutOfMemoryError」によるアプリの強制終了。 このOutOfMemoryErrorはAndroidアプリ内ではtry～catchなどでハンドリングすることができないようで、そもそも「起こらないように」作るしかないようです。 このOutOfMemoryErrorはAndroidアプリ内のtry～catchで捕まえられないこともあり、そもそも「起こらないように」作るのが（当然ですが）好ましいでしょう。 （2010/12/20修正） AndroidでBitmapFactoryを使ってサイズの大きな画像を読み込むサンプル – hoge256ブログ OutOfMemoryErrorを知る – hdk_embeddedの日記 これらの記事が大変参考になりました。 ざっくりまとめておきますとアプローチは大きく分けて3

12cでは、より最適な実行計画が選ばれやすくなる これまでのリリースでもバージョンアップする度に様々な新機能が追加されてきたオプティマイザですが、Oracle Database 12c（以下、12c）ではより最適な実行計画が選択されるように「適応問合せの最適化」、「SQL計画管理（SQL Plan Management）」、「バルクロードのオンライン統計収集」などの新機能が追加されています。今回は12cにバージョンアップした際の大きな変更点となる、「適応問合せの最適化」について紹介します。 「適応問合せの最適化」とは、より優れた実行計画になるための追加情報を検出する機能の総称です。役割に応じて以下のように細かく分類されていますが、わかりやすく言えば「今まで最適な実行計画が選ばれなかったSQLでも、12cにするとより良い実行計画が選ばれやすくなる」という機能です。 統計情報と現実のギャップを

AlertDialog の基本的な使い方は以下の記事からどうぞ。 [AndroidTips][Java]基本的なAlertDialogの表示 | Androidアプリ開発情報まとめブログ AlertDialog は便利ですが、もっとカスタマイズしたダイアログを表示したいこともあると思います。 Activity を分けてもいいのならダイアログ風のテーマを使うのが簡単でいいと思います。 [AndroidTips][XML]ダイアログ風のテーマを使う | Androidアプリ開発情報まとめブログ Acticity を分けることができなく、カスタマイズしたレイアウトのダイアログを表示させたい場合は以下のように実装します。 ココでは特に、ListView を持ったレイアウトをダイアログに表示させる方法を説明していきます。 続きを読むからどうぞ。 まずは AlertDialog を呼び出します。 sh

商用RDBMSのデファクト・スタンダードである「Oracle Database」、オープンソースRDBMSの両雄である「PostgreSQL」、「MySQL」には、それぞれのRDBMSの個性を活かせる適用領域があります。本稿では、RDBMSの「性能要件」に深く関係する「アクセス・パス」を題材に、「Oracle Database」、「PostgreSQL」、「MySQL」の特長を整理し、適材適所で活用するヒントを探ります。 アシストでは1987年に取り扱いを開始した「Oracle Database」に加え、2009年10月より「PostgreSQL（ポストグレスキューエル）」、2011年10月にはPostgreSQLをベースとしOracle Databaseとの互換性機能を有する「Postgres Plus（ポストグレスプラス）」、Webサービスのシステムにて採用されているRDBMSとしては

全ての技術情報 VA Linuxの"技術力"の一部をご紹介します。 独自の研究や開発、技術カンファレンスで発表した技術資料などを公開しています。 OSS キーワードで絞り込む 深層学習 ネットワーク プロトコル Linux オペレーティングシステム コンテナ関連 構成管理 ストレージ 仮想化 クラウド 負荷分散 プログラミング言語 プラットフォーム フレームワーク 深層学習すべて Isaac Gym(22000件) ネットワークすべて SmartNIC(11000件) RDMA(22000件) Ryu(10100件) OpenFlow(21100件) その他(20020件) プロトコルすべて NFS(51301件) OpenLDAP(77000件) SNMP(11000件) OAuth(11000件) その他(00000件) Linuxすべて DPDK(11000件) eBPF(22000

Linux のオーバーコミットについて調べてみた Linux のオーバーコミットのはなし（これを書いたのは Linux 2.6.38 のとき） Linux カーネルは実メモリ以上にメモリをプロセスに割り当てることができる この仕組みをオーバーコミット (over-commit) と呼ぶ オーバーコミットでは，とりあえずメモリを malloc させて仮のアドレスを返しておき， 実際に使われる段になってはじめて実メモリを確保する． 実験ただ malloc し続けるだけのプログラムを作って実験してみる． このプログラムをメモリ 1 GB + スワップ 1 GB のホストで実行してみると， $ free -t total used free shared buffers cached Mem: 1022404 82992 939412 0 4172 12280 -/+ buffers/cache:

malloc()で単純にLinuxの仮想メモリ空間のメモリ確保をし続けるプログラムのサンプルです。 出力値は、繰り返し処理が行われるたびにmallocで確保するメモリと同値(1GB)を加算していくという簡易な計算処理の結果です。 実行環境 OS CentOS 6.4 x86_64(64bit版)

今まで全く使い方知らなかったけど便利そうなので勉強してみた。 やっぱりDTraceと似た感じに思えるけど、DTrace on FreeBSDより出来ることが多いみたい。DTrace on Solarisは知らん。 コールグラフ Call graph tracing これコピってくれば取り敢えずでる。 どうせ同じところしか見ないんだから、引数で引っ張ってくる必要ないよね、って事で持ってきたコードを書き換えて、probeのポイントをスクリプト内に書いてみた： function trace(entry_p) { if(tid() in trace) printf("%s%s%s\n",thread_indent(entry_p), (entry_p>0?"->":"<-"), probefunc()) } global trace probe kernel.function("netif_rec

ファイルサーチを高速化するB-Treeアルゴリズム ext2、ext3がベースとするブロックアルゴリズムは、ブロック数が対応するディスクのジオメトリ数に制限されること、ファイルサーチにO（n）かかる（注）こと、ファイルサイズに関係するパフォーマンス低下など、いくつかの問題があった。 注：「O（n）」とは、実行時間が入力の大きさ「n」に比例するアルゴリズムである。O（n）は「nのオーダー」または「オーダーn」と読む。後述する「O（log n）」は、アルゴリズムの計算量に関する議論の場合logの底は常に2で、O（log n）の方がO（n）よりも効率が良い。例えばn＝8の場合、O（log n）は入力8に対して3回の実行で済むが、O（n）は8回の実行となる。 ReiserFS、JFS、XFSといったファイルシステムでは、こうしたブロックアルゴリズムの限界に対して、早い段階からデータベースの技術をフ