極めて速いストレージとの付き合い方 - Speaker DeckいまどきのツンデレSSDにデレてもらうためにはどうすれば良いかを解説します これは2018年9月22日に行われた カーネル/VM探検隊@関西 9回目 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/spdk_sample
1on1.md
1on1.md これは私が支援先に提供した、1 on 1 に関するノウハウや、思いを述べたドキュメントを元にしています。企業の枠を超えて共有したいことが多いので、ここに貼ります。 概要 世の中には 1 on 1 の本があるようですが、とりあえずは『1 on 1 で 何を話すのか？ マネージャ/ソフトウェアエンジニアの立場から - サンフランシスコではたらくソフトウェアエンジニア』を読んでもらえればよいと思います (higepon さんに感謝!)。 1 on 1 は 1 対 1 で話すミーティングで、基本定期的にやります。上長とメンバーとの間で行うのが基本です。 グループ/チームでのミーティングを補完するためのものです。 みんなの前では話しづらい、込み入った内容を話します。 チームとして行っているタスクの進捗確認に 1 on 1 を使うのは避けましょう。それは 1 on 1 の目的に沿ってい
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Lecture 11: Hiring and Culture, Part II Patrick Collison Follow @patrickc John Collison Follow @collision Ben Silbermann Follow @8en View the annotated transcript, and add annotations of your own, on Genius, or directly at the bottom of this page! Discuss this lecture!
Pythonで日経平均の推移を観察する (with Quandl API) - Qiita
はじめに 以下のコードはすべてGoogle Colab ノートブックで共有していますので、実際に1つ1つ実行して試すことができます 重要なこと 時系列データを取り扱う対象として日経平均株価を用いています。株価をプロットして遊んでみるなどしますが、その図を見て投資しろとか言うつもりは全くありません。投資は自己責任で行ってください。 目的 主にDataCampで学んだことの自分のためのまとめとして、Quandl APIを用いた株価推移の観察をやってみます。なお、僕は株は詳しくありません。 Qiitaアカウントを作ってアウトプットするのが一番の勉強になるって話を聞いたので、アウトプット練習も兼ねてます。やさしい先輩方いろいろ教えて下さい この記事を読んで得られると思われるもの Pythonを用いたAPIの叩き方 時系列データの処理 時系列データの図示 日経平均に対する感覚 参考元 DataCam
python#Multiprocessing - Qiita
Multiprocessing について話ししましょう。 この間threadingのこと書きましたが、ではいつmultiprocessing使うのか、いつthreading を使うのかも前の記事で書いておきました。multiprocessing はあなたのプログラムをspeed up するために使われていて、じゃどうやってspeed up かどういうといろんなタスクを同時に走られるってことです。 threading↓ https://qiita.com/soup01/items/42810b541fc3adc09542 最初またdo_something()を見てみよう。 結果はもちろん1秒まって終わるでしょう。 import time start=time.perf_counter() def do_something(): print('sleeping 1 s..') time.sle
AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する 2019年9月、Github上にAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)が公開されました。Data Wranglerは、各種AWSサービスからデータを取得して、コーディングをサポートしてくれるPythonのモジュールです。 現在、Pythonを用いて、Amazon Athena(以下、Athena)やAmazon Redshift(以下、Redshift)からデータを取得して、ETL処理を行う際、PyAthenaやboto3、Pandasなどを利用して行うことが多いかと思います。その際、本来実施したいETLのコーディングまでに、接続設定を書いたり、各種コーディングが必要でした。Data Wraglerを利用することで、AthenaやAmazo
【第3回】Go言語（Golang）入門～Firestoreデータ操作編～ - 株式会社ライトコード
（株）ライトコードの笹川（ささがわ）です。 今回でGo言語（Golang）入門3回目！ 前回に引き続き、Firestoreについて書いていきます。 今回は、データの操作をしてみよう編です！ 前回の記事はこちら 2019.09.17【第2回】Go言語（Golang）入門～Firestore導入編～第2回～Go言語（Golang）を習得したい！～（株）ライトコードの笹川（ささがわ）です。前回に引き続き、今回もGo言... データを追加してみよう 前回同様、以下ドキュメントを参考に進めたいと思います。 【データを追加する】 https://firebase.google.com/docs/firestore/quickstart?hl=ja#add_data 今回も、初期化は忘れずに入れましょう！ 1package main 2 3import ( 4 "context" 5 "log" 6 7
Android開発者のためのFlutter説明文がためになったので全訳&要約 - Qiita
View Viewに相当するものは？ Androidではボタン、ツールバー、inputsなどのすべてがViewです。 Flutterでは、Viewとおおよそ同じものがウィジェットです。 ウィジェットはAndroidのViewに正確に対応しているわけではありませんが、Flutterがどのように機能するかを学んでいる間は、"UIを宣言および構築する方法"と考えることができます。 ただし、これらにはいくつか違いがあります。はじめに寿命が異なります。 ウィジェットは不変であり、変更が必要になるまで存続し続けます。 ウィジェットやそのウィジェットのStateが変更されるたびに、Flutterフレームワークは、新しいウィジェットツリーを作成します。 それに対して、AndroidViewは、一度描画されたら、invalidate()が呼ばれるまで再描画されません。 Flutterのウィジェットは、その不
ソシャゲエンジニアの自分が開発に必須だなと思った知識（MySQL編） - Qiita
この記事の目的 自分は、とある会社様の元でソシャゲの API 開発をさせていただいています。 ソシャゲは、リリース時やイベント時などに集中アクセスされやすく、負荷軽減の知識がない状態で開発を行ってしまうと、運用時に緊急メンテ祭りになりやすいジャンルかなと思っています。 これまで培ってきた MySQL の知識ですが、脳内メモリ量の関係上、暗記できないのでメモしておこうというのが主目的です。 ここ数年ほどソシャゲ開発しかしていないため、偏っている感がある内容ですのでご注意ください。 概要 ストレージエンジンは InnoDB。メインで扱っている MySQL バージョンは 5.6。 記事の内容ですが、これらのキーワードを見て、おおよそ分かる方は読む必要はないかと思います。 インデックス系 クラスタインデックス カバリングインデックス EXPLAIN で注意するべき値 トランザクション系 MVCC
マトロイドの定義と具体例 | 高校数学の美しい物語
E={1,2,3}E=\{1,2,3\}E={1,2,3}，F={∅,{1},{2},{3},{1,2},{1,3}}\mathcal{F}=\{\emptyset,\{1\},\{2\},\{3\},\{1,2\},\{1,3\}\}F={∅,{1},{2},{3},{1,2},{1,3}} F\mathcal{F}F は EEE の部分集合たちの集合です。 公理1は「空集合はメンバーにいれる」というルールです。 公理2は「包含の意味で大きいものがメンバーなら小さいやつもメンバー」というルールです。例えば「{1,2}\{1,2\}{1,2} がメンバーなら {1}\{1\}{1} も {2}\{2\}{2} もメンバー」です。上記の例では確かにそのようになっています。 公理3がマトロイドの重要な部分です。「要素数の異なる2つのメンバーに対して，大きい方の元 eee をうまく選べば，それを
TCPとタイムアウトと私 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
本部長や副本部長もプログラミングを（たまに）することで有名なサイボウズの運用本部長、山本泰宇です。 有名じゃないかもしれませんが、ブログに書いたので有名になるということでご了承ください。 今回は、先日発生した yrmcds に起因する障害の原因と対策を解説します。 yrmcds というのは、サイボウズが開発している memcached 互換のキーバリューストレージです。 問題の理解のため、まず TCP 通信で、通信先の相手の障害にどう対応するか解説します。 データの送信中に相手が落ちるケース このケースはさらに二つに分かれます。 相手の OS は生きているが、通信しているプログラムが落ちるケース 相手の OS ごと（あるいはネットワークごと）落ちるケース 1 と 2 の違いは、前者の場合 RST パケットが返ってくるのに対して、後者ではなにも返ってこない点です。後者の場合、ack されない
[コンテナイメージセキュリティチェック]Dockleを使ってコンテナのセキュリティ診断をしてみた！
[コンテナイメージセキュリティチェック]Dockleを使ってコンテナのセキュリティ診断をしてみた！投稿者: adachin 投稿日: 2019/09/252019/09/25 前回はコンテナ脆弱性スキャナ Trivyのお話でしたが！！ [コンテナイメージ脆弱性スキャナ]Trivyをやっと試してみた！ 今回はコンテナのイメージセキュリティチェック「Dockle」についてブログします。 ちなみにセキュリティチェックなら「VulsとかTrivyあるけども、何が違うの？」と疑問に思いますが、そもそも用途が違うので、勘違いしないようにしましょう。今回そこらへんも紹介しながらブログしたいと思います。 ■Whats Dockle? https://github.com/goodwithtech/dockle https://qiita.com/tomoyamachi/items/8e042e426942
![[コンテナイメージセキュリティチェック]Dockleを使ってコンテナのセキュリティ診断をしてみた！](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/628e560cb81ccfb543fed0da94e65572a4bf6300/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi0.wp.com%2Fblog.adachin.me%2Fwp-content%2Fuploads%2Fdockle.png%3Ffit%3D750%252C370%26ssl%3D1)
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Big Data: Google Replaces YARN with Kubernetes to Schedule Apache Spark