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『qiita.com』

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  • 東証停止からのブロックチェーン話にモヤッとした人の独り言 - Qiita

    41 users

    qiita.com/torao@github

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2020年10月1日(木)に起きた東京証券取引所のサービス停止から派生してこの週末は政府へのブロックチェーン導入の話題をよく目にした。ただ Blockchain as a 情報商材 な方面からは今でもとても幻想的な未来が語られて来るし、他方で技術サイドからは Bitcoin ベースのブロックチェーンから知識更新がされていない批判が出ていて、どちらも的を射ず個人的にすごくモヤモヤとした週末だった。 このエントリはそのモヤモヤを供養する放言であり、故に暗黙的にすべての文末に (個人的な意見です) が付随します。 "Bitcoin の" ブロ

    • テクノロジー
    • 2020/10/06 10:26
    • ブロックチェーン
    • あとで読む
    • web
    • Go言語でのインターフェースの遅さ - Qiita

      3 users

      qiita.com/torao@github

      TL;DR Go 言語において: 関数のパラメータに構造体を渡したい場合、実体コピーで渡すよりポインタを使用したほうが速い。 ポインタのダウンキャストはオーバーヘッドが存在する。 インターフェースを介したメソッド呼び出しはかなり高コスト。 これらはどれも C/C++ や Java で同様の思い当たることがあるだろう。3 に関しては少し影響が大きいように見受けられ、パフォーマンスを目的として Go 言語を採用したのであればオブジェクト指向や責務の分担といった設計と両立が難しいコストとなるかもしれない。 なお筆者は Go 言語やランタイムの構造にあまり詳しくない点に注意。 経緯 以下のようなコードでパラメータの型 Image が比較的大きな構造体のポインタとなるインターフェースの場合にパフォーマンスはどうなのかという話がまずあり。 このケースに対する結果は実体コピーで渡すよりポインタで渡すほう

      • テクノロジー
      • 2020/04/06 06:03
      • Kuromoji を使ってブラウザ上で形態素解析を行う (Reactあり/なし) - Qiita

        3 users

        qiita.com/torao@github

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

        • テクノロジー
        • 2020/03/18 18:40
        • 分散合意アルゴリズム Raft を理解する - Qiita

          41 users

          qiita.com/torao@github

          Raft は Byzantine 障害に対する耐性がなく、論文を一見して恒久的なリーダーの乗っ取りからのログの改ざん、リーダー選挙の妨害などが可能であるところを見ても、P2P ではなく完全に管理されたネットワーク向けの合意アルゴリズム (CFT; Crash Fault-Tolerance) です。Byzantine 障害耐性が必要であれば Raft ではなくパフォーマンスを犠牲にして pBFT などを使う必要があるでしょう。 論文では Crash-Recovery より深刻な障害耐性には言及していないが (論説の範囲を外れるため当然だが)、もし実際に Raft を実装するなら現実的に想定される障害に対して工夫できる余地もいくつか存在します。例えば「テスト環境で使用していたノードの 1 つが事故で本番クラスタに『も』参加してしまった」といったような運用事故で起きうる障害は (大抵そのような

          • テクノロジー
          • 2019/05/20 18:03
          • raft
          • アルゴリズム
          • 分散処理
          • algorithm
          • サーバ
          • database
          • HotSpot JavaVM の SIMD 最適化を効かせる方法 - Qiita

            9 users

            qiita.com/torao@github

            HotSpot JavaVM のベクトル化変換 最近の HotSpot JavaVM はスカラー演算の繰り返し処理をベクトル化し SIMD 命令に変換する最適化を行っています (SIMD とは何ぞやという話は後半参照)。実際に最適化が効くコードで試してみたところ 1.5~2.8 倍程度の速度向上が見られたので、大量の演算処理を行う (GPGPU に頼らない) Java ライブラリでうまく使うことが出来れば有効な最適化手段になるかもしれません。 HotSpot の SIMD 最適化は Superword-Level Parallelism (SLP) に基づいています (以降この最適化は SLP と呼びます)。元々この論文は時代を反映して SIMD 未対応の画像・音声処理をコンパイラやランタイムのレイヤーで SIMD を利用する命令に変換することを目的としていましたが、これは SIMD 命令

            • テクノロジー
            • 2017/09/23 13:51
            • SIMD
            • jvm
            • java
            • performance
            • cpu
            • あとで読む
            • "リトライ"の実装: Truncated Binary Exponential Backoff - Qiita

              4 users

              qiita.com/torao@github

              exponential backoff はシステムが許容可能な速度を見つけるために各処理の実行速度を遅延させるためのアルゴリズムです。簡単に言えば最適なリトライ ─ 例えば通信が切断された時に自動で再接続するまでの遅延時間を計算する方法のこと。exponential backoff は連続失敗回数を $n$ とした時に $0$ から $x^{n-1}$ までの間の乱数を使用する。 よく使われているアルゴリズムは $2$ のべき乗で計算する binary exponential backoff というもの。 $t = a \times 2^{n-1}$ $t$, $a$ を秒とした場合、1回目のリトライは $0~a$[sec]、2回目のリトライは $0~2a$[sec]、3回目のリトライは $0~4a$[sec]、... の間のランダムに選んだ時間をおく。 ただこの式だけでは $t$ がすぐ

              • テクノロジー
              • 2016/12/19 23:08
              • algorithm
              • 話題になっているトピックを抽出 - LDA with Spark MLlib - Qiita

                4 users

                qiita.com/torao@github

                LDA (Latent Dirichlet Allocation) は機械学習により大量のテキストデータから何がトピック (話題) となっているかを推測します。より具体的には文書集合内の単語の出現頻度 (Bag of Words) を特徴ベクトルとしてクラスタリングを行い、クラスタごとに中心に近い単語を抽出します。 例えば最近トレンドになっているキーワード (Twitter のトレンドのようなもの) や、サポートメールに含まれる単語から最近多い問い合わせのネタを抽出するようなケースで利用できます。 機能 Spark MLlib 1.6.0 の LDA では以下の機能が実装されています。 文書集合に含まれている単語を k 個のトピック (クラスタ) に分類。 あるトピックに含まれている (トピックを特徴付けている) 単語を重み付けし上位を抽出: LDAModel#discribeTopics

                • テクノロジー
                • 2016/03/11 22:45
                • Slick 3 で大量の SQL を実行するための注意書き - Qiita

                  5 users

                  qiita.com/torao@github

                  結論から先に 巨大なファイルを読み込んで DB に投入するケースのように、Slick 3 の非同期 DB I/O を使って一度に大量の SQL を実行する場合は: うまいこと DBIOAction を合成してやらないと Thread Pool の実行キューが溢れてエラーになります。 さらにその DBIOAction は grouped で適度に分割してやらないと StackOverflow が発生します。 というお話。サンプルコードは結構適当なので間違っている部分があるかも知れません (まだ Slick 3 での記述スタイルを試行錯誤中なのと、この問題を徹夜で調べて明け方の頭で書いているためです)。 DBIOAction を合成しよう 合成しない書き方 TSV ファイルを読み込んで、レコードが既に存在していれば更新、存在していなければ追加、というありがちな処理を実装します (分離レベルをR

                  • テクノロジー
                  • 2016/02/26 10:38
                  • slick
                  • ブックマーク バー

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