第420回 ヘビーユーザー向けのWebブラウザー「Vivaldi」 | gihyo.jp
まだ立夏が過ぎたばかりではありますが、夏らしい気温の日が増えてきました。PCのファンが元気よく回るようになったことで、夏の訪れを感じている読者も多いことと思います。本格的な夏の到来の前に、春を思い返してみるのはいかがでしょうか。「春」と言えばアントニオ・ヴィヴァルディの「四季」が有名です。というわけで今回は新興Webブラウザーである「Vivaldi」をUbuntuにインストールします。 Operaの創設者が作ったOperaらしいブラウザー 「Vivaldi」はもともとOpera創設者の一人であるテッツナーが立ち上げた、Operaユーザーのためのコミュニティサイトです。その後、Opera本体の方向性の変化を受けて「よりOperaらしいWebブラウザー」を提供するために、新規にWebブラウザーを開発することとなりました。それが今回紹介する「Vivaldi」です。 Vivaldiには、強力なタ
第20回 Sparkの設計と実装［1］～登場の背景とデータ処理の特徴 | gihyo.jp
はじめに 今回から2回に渡って、並列データ処理系のひとつであるSparkについて解説します。まずはじめに、Sparkの開発が始められた経緯を紹介し、次にSparkの特徴を説明します。 Sparkが登場した背景 Sparkは、Hadoop MapReduceと同様に、複数の計算機を用いてデータ処理を行う並列データ処理系です。2009年に、カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabにて、Matei Zaharia氏を中心として開発が始まりました。Sparkの開発が始まった当時、世の中にはすでにHadoopが存在しており、高い耐障害性を有しかつスケーラブルな並列データ処理を、コモディティな計算機を用いて行うことは一般的になりつつありました。しかし、Hadoop MapReduceは必ずしも個々の計算機のメモリを効率的に活用する設計ではありませんでした。 Hadoop MapReduceは、ジョ
第81回 「お講」文書をディジタル化する［その2］ | gihyo.jp
ここしばらく急いで紹介した方がいい話題が続いたためずいぶん間が空いてしまったものの、今回は去年の夏ごろ取りあげた古文書をディジタル化するという話題の「その2」をお送りします。 この話題を取りあげた背景や「お講」については「その1」の回を見ていただくこととして、今回は古文書を読みやすくするために、スキャナで取り込んだ画像データをどのように加工したかを中心に紹介します。 画像ファイルの加工と印刷 「その1」で紹介したように、手元に伝わっている「お講」文書は半紙大の紙を長尺にそって2つ折りにして綴じ、横向きに使って表裏に縦書きで書き込まれています。スキャンは表裏それぞれに行ったものの、まとめて見れた方が便利だろうと表裏を合わせて1枚の画像ファイルにしています。 図1 「お講」文書をスキャンした例 細部まで見れるようにスキャン時の解像度は300dpiにしたので、合成した画像ファイルはおよそ410
Linuxのコマンドとシェルによる連番生成方法
コマンド(seqとjot)とシェル(BashとZsh)を用いた連番生成方法についてを扱う。 元の記事は2008年5月に書かれたが、jotについての内容を追加し、更に一部の内容を修正している。 seqコマンドによる連番の生成seqの出力フォーマット指定seqの区切り文字の変更seqの複数引数指定時の解釈jotコマンドによる連番の生成jotの出力フォーマット指定jotの区切り文字の変更jotの複数引数指定時の解釈シェルの機能を用いた連番の生成seqコマンドによる連番の生成GNU/Linuxでは、基本コマンド集Coreutilsに含まれるseqコマンドを使用することで簡単に連番を生成することができる。 基本的な使い方としては、引数を1つ付けることで、1から指定値までの連番を改行区切りで出力する。 (1から3までの連番を生成) $ seq 3 1 2 3 seqの出力フォーマット指定-wオプション
さよなら OAuth 1.0 (2LO)
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Pythonを使ってChatWorkに発言してみた | DevelopersIO
サーモン大好き横山です。 今回はPythonを使って、ChatWorkに発言する所まで紹介したいと思います。 はじめに 実はドキュメントを見ると、 curl コマンドを使って発言する方法が書いてあります。 「ならShellの方がいいじゃん！」って思いますが、複雑な処理と一緒にセットとした場合、Pythonを使って書いたほうが何かと便利です。 (※個人の感想です） 準備 ChatWork側編 プログラムからChatWorkの部屋に書き込む上で必要な情報は以下の3つあります。 APIKEY ENDPOINT ROOMID APIKEY ChatWorkドキュメントページの言葉をそのままお借りして説明しますと。 チャットワークにログインし「動作設定」から「API発行」タブを選択し、開発用のAPIトークンを取得してください。 APIトークンは使用することでチャットワークの利用データを自由に閲覧、編
日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
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