Firefox OS - naoyaのはてなダイアリー
Firefox OS が面白そう、というので少し触ってみました。 Firefox OS はWeb 標準ベースの開発を基礎としたモバイル端末用プラットフォーム、要は HTML と JavaScript と CSS でアプリケーション開発できるモバイル端末用の OS。間もなく Developer Preview Phone な実機が発売されるというのでにわかに盛り上がりを見せているみたいです。 Firefox OS が目指すところは Web 標準による、開発者がロックインされないオープンなプラットフォーム。iOS や Android の昨今の状況を見れば、そのアンチテーゼになるプラットフォーム構想があってもおかしくないわけで、まさにそれを目指しているようですね。 いったいどんなものかという概観は dynamis さんによるスライドが分かりやすい。 Firefox OS from dynamis
Linux カーネルのコンテキストスイッチ処理を読み解く - naoyaのはてなダイアリー
Linux カーネルのプロセススケジューラの核である kernel/sched.c の schedule() を読み進めていくと、タスク切り替え(実行コンテキスト切り替え)はその名も context_switch() という関数に集約されていることが分かります。2.6.20 の kernel/sched.c だと以下のコードです。 1839 static inline struct task_struct * 1840 context_switch(struct rq *rq, struct task_struct *prev, 1841 struct task_struct *next) 1842 { 1843 struct mm_struct *mm = next->mm; 1844 struct mm_struct *oldmm = prev->active_mm; 1845 184
退職 - naoyaのはてなダイアリー
グリー株式会社を退職しました。昨日が最終出社日でした。 最終日の昨日はちょうど四半期の〆の日ということもあって、開発本部全体での納会 (飲み会) の中で盛大に送り出していただきました。いただいた花束が自分の身長の半分もあろうかというくらい大きさで、徒歩で帰宅途中、通行人にまじまじと見られるという、なかなか得難い経験をさせていただきました。 在職期間は一年半とちょっとと短かったのですが、その中でもたくさんのことを経験することができました。iOS / Android のスマートフォン版の立ち上げに始まり、SNSの開発、直近では US に出張したりしつつグローバル化の推進ですとか。何より、入社当時3名だったチームを一年半で 50人強まで拡大させる中、その人事権をまるごと任せてもらえたのは大きかったです。一緒にやっているメンバーには、自分の試行錯誤で振り回してたくさん迷惑をかけました、ごめんなさい
グリー株式会社に入社しました - naoyaのはてなダイアリー
昨日は退職の挨拶にブックマークや Twitter などで多数のコメントをいただきました。改めて、自分がたくさんの人に支えられていることを実感し、自分は幸せ者だなと感じました。本当にありがとうございます。 いただいたコメントで「次はどこへ」というご質問を多数いただきましたので、報告させてください。 本日より、グリー株式会社で働きます。 グリーのサービスのビジョンは「インターネットを通じて、世界をより良くする。」というメッセージに集約されています。 インターネットが本格的に世の中に普及してすでに10年以上の年月が立ちますが、まだまだ、それが秘める体験は世の中の人々に届いていないと感じます。ここ何年かの間に、ブログや SNS、ソーシャルゲーム、ソーシャルメディアなどの大きなトレンドがあって、その中で各サービスがその体験を補完する形で立ち上がってきました。 これから10年20年、自分がやるべきこと
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
最長共通部分列問題 (Longest Common Subsequence) - naoyaのはてなダイアリー
部分列 (Subsequence) は系列のいくつかの要素を取り出してできた系列のことです。二つの系列の共通の部分列を共通部分列 (Common Subsecuence)と言います。共通部分列のうち、もっとも長いものを最長共通部分列 (Longest Common Subsequence, LCS) と言います。 X = <A, B, C, B, D, A, B> Y = <B, D, C, A, B, A> という二つの系列から得られる LCS は <B, C, B, A> で、その長さは 4 です。長さ 2 の<B, D> の長さ 3 の <A, B, A> なども共通部分列ですが、最長ではないのでこれらは LCS ではありません。また、LCS は最長であれば位置はどこでも良いので、この場合 <B, D, A, B> も LCS です。 LCS は動的計画法 (Dynamic Prog
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
