Clojureでバイト配列を整数に変換する方法のメモ。 以下のコードでバイト配列を符号あり/なしのlong値に変換できます。 ※ビッグエンディアンでの変換 (def << bit-shift-left) (def >> bit-shift-right) (defn unsigned [^bytes bytea] {:pre [(<= 1 (alength bytea) 7)]} (areduce bytea i ret 0 (bit-or (<< ret 8) (bit-and 0xff (aget bytea i))))) (defn signed [^bytes bytea] {:pre [(<= 1 (alength bytea) 8)]} (areduce bytea i ret (if (neg? (aget bytea 0)) -1 0) (bit-or (<< ret 8)

(def v (volatile! {:a 1})) (vswap! v assoc :b 2) (vreset! v {:c 3}) 実装としてはJavaのvolatileそのものです。なのでderefやvreset!はアトミック操作になりますが、vswap!は違うので複数スレッドから同時にvswap!するのはダメです。 Javaのvolatileも使いどころが難しいので、Clojureでも有効に使うのは難しいかもしれません。 スレッドローカルなところでお手軽なミュータブル変数としては使えるかもしれないです。 ※ローカルならwith-local-varsでもいいけど・・・

This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.

さて、このタイトル、かなり挑発的ですよね。それは認めます。もう少し説明すると、私は大胆なタイトルが好きなのです。人の注意を引くことができますからね。とにかく、この記事では、Goがひどい設計の言語（実際、本当に全て台無しになります）だということを証明していこうと思います。私は既に数カ月間Goで遊んでいますし、たしか6月のいつだったかに初めてHello, Worldを走らせてもみました。私は数学がそんなに得意ではありませんが、あれから既に4カ月経っていますし、 Github 上のパッケージもいくつか手に入れました。言うまでもありませんが、私は仕事でGoを使ったことは全くないので、”コードサポート”や”デプロイ”やそのあたりに関する私の意見は話半分で読んでくださいね。 私はGoが大好きです。使ってみて大好きになりました。慣用表現を理解したり、ジェネリクスがないことや、おかしなエラーハンドリングや

概要 後読みは「何かが直前に来る目標」を指す際に便利な表現である。 解説 先読み「(?=pattern)」 がpatternの直前の位置にマッチするのに対して、 後読み「(?<=pattern)」はpatternの直後の位置にマッチする。 どちらもpattern自体にはマッチしない。 先読みが「何かが続く目標」を指すのに向いているのに対して、 後読みは「何かに続く目標」を指すのに向いている。 例 基本： // 肯定的後読み：lightかdeepに続く色を取り出す let str1 = 'red, deep green, light blue, white' str1.match(/(?<=(?:[light|deep] ))\w+/g) // ["green", "blue"] // 否定的後読み：200X年を除いて項目を取り出す let str2 = '1997:ES1\n1998:ES

この記事では、シンプルなTodoアプリのAngular 1のコンポーネントを、Angular 2のコードにアップグレードする方法を見ていきます。APIの違いや文法のテンプレートを比較することで、それがAngular 2へのアップグレードに何らかのヒントを与え、難しさが軽減すると感じてもらえることを願っています。 注意：Angular 2は、まだ”アルファ”の状態なので、APIやこれまでの技法は変化するかもしれません。しかし、この記事は残し、コードをアップグレードしていくつもりです。 Angular 1..x Todoアプリ この小さなコンポーネントを、Angular 2で書き換えてみます。まずは、このアプリの機能は以下の通りです。 Todoリストにアイテムを追加する アイテムを削除する機能がある アイテムが完了するとマークをつける機能がある 未完了のものと、合計のTodoの数を表示する こ

Visual Studio Code は JavaScript 開発が超絶便利になる可能性を秘めている！ クロスプラットフォームでオープンソースな IDE 環境、Visual Studio Code が公開されたので試してみた。 拡張を入れなくても、デフォルトで JavaScript の「自動 Lint」「Grunt、Gulp 連携」「デバッグ」が動いた。なんだかすごく便利そうな予感。 Windows 環境で起動してみたらこんな画面だった。 なんか黒いが、色は好みにカスタマイズできるし、プリセットからも選べる。 フォルダーを開くことから始まる Visual Studio Code にはプロジェクトの概念はない。 [File] > [Open Folder] からフォルダーを開けばよい。 ためしに、過去に作った Node.js 製の livereloadx のフォルダーを開いてみた。 左側に

2000年代半ば以降、ダウンロード購入による単曲買いやストリーミングサービスや動画サイトが基準化し、「アルバム不況」と呼ばれる時代に突入した。そんな状況の中、2011年2月にリリースしたアデルの『21』は音楽賞を総ナメ。チャートの記録を塗り替えるだけでなく、全米で1400万枚以上/世界で3000万枚以上をセールスするという“異変”を起こした。 アデルの歌には時代や世代を超える魅力があることは確かだ。今回はそれに因んで、RIAA(全米レコード協会)が発表する「アルバムセールスにおけるアーティスト・ランキング」(あのアーティストはアメリカでどれだけアルバムを売っているか)を振り返ってみたい。 まずは31位〜21位まで。 ㉛ 4750万枚 ケニー・ロジャース、ドレイク ㉙ 4800万枚 ケニー・G、シャニア・トゥエイン ㉘ 4900万枚 アラバマ ㉗ 4950万枚 ニール・ダイアモンド ㉕ 51

ミドルウェアとして Use するだけでパフォーマンスが向上するなんて夢の様な話はないと思っていたけど、HTTP Coala はそれをやってのけている様です。 goware/httpcoala · GitHub Go http middleware handler for request coalescing https://github.com/goware/httpcoala ちょっと信じがたかったので、まずはベンチマークを取ってみた。 Coala 未使用 package main import ( "net/http" "github.com/zenazn/goji" "github.com/zenazn/goji/web" ) func main() { goji.Get("/", func(c web.C, w http.ResponseWriter, r *http.Reques

*追記(11月27日)ダイヤモンド社のHP「ダイヤモンド社　書籍オンライン」に、ぼくの短期連載「完全独習　ベイズ統計学入門」の3回目が掲載された。次のリンク。迷惑メールフィルターはベイズ統計学を使ってゴミメールを判別している | 完全独習ベイズ統計学入門 | ダイヤモンド・オンライン *追記(11月25日)ダイヤモンド社のHP「ダイヤモンド社　書籍オンライン」に、ぼくの短期連載「完全独習　ベイズ統計学入門」の2回目が掲載された。次のリンク。アメリカを二分した「モンティ・ホール問題」をベイズ統計学で推定する | 完全独習ベイズ統計学入門 | ダイヤモンド・オンライン *追記(11月20日)　アマゾンには入荷された。ちなみに、ダイヤモンド社のHP「ダイヤモンド社　書籍オンライン」に、ぼくの短期連載「完全独習　ベイズ統計学入門」の掲載が始まった。次のリンクだ。ガン検査が「陽性」でも気に病む必要は

そろそろ、リソースマネージャーの仮想マシン (仮想マシン v2) も触れるようにならないとなと思い、PowerShell で要素ごとに作成して勉強をしてみました。 今回の投稿は Azure PowerShell 1.0.1 を使用しています。 テンプレート展開する場合は、Azure リソース マネージャーのテンプレートを使用した、可用性の高い Active Directory ドメイン サービスのドメインのデプロイ あたりの内容が参考になる感じでしょうか。 PowerShell の個々のコマンドレットについては Azure PowerShell 1.0 から確認することができます。 今回の投稿を書くにあたって、以下の情報を参考にさせていただきました。 さすが我らのお義父さん? & マグナムさん！！ Azure リソース マネージャーの概要 リソース マネージャーと Azure PowerS

会員事業部の三木(@giginet)です。 この記事では、業務改善のために開発者向けのツールをSwiftで開発してみたため、その知見についてお伝えしたいと思います。 なお、この記事はXcode7.1上でSwift2.1を使った開発を前提としています。 作ったもの クックパッドiOSアプリでは開発の際に、新しい機能を実装したり、インターフェイスを改善したあとにiOSシミュレーターの動画を撮影しPull Requestに貼り付けています。 動画を撮影する際には、汎用的にスクリーンキャストを撮影する社内ツールを使っていたのですが、使いづらい面も多かったため、 簡単にiOSシミュレーターの操作をアニメーションgifとして記録したいという需要がありました。 そのため、空き時間を使って、簡単なユーティリティを実装しました。 なぜSwiftで作るのか 今回は、OS Xの開発用SDKであるCocoaを使い

2015/11/14（土）に開催されたJavaOne2015報告会で話をしてきました。資料は以下。 この資料を作る中で気づいたというか、思ったことは、この20年でソフトウェア開発におけるデザインの視点が変化しているな、ということです。 ユニットテストとDIコンテナが変えたもの ユニットテストは衝撃的なものでした（はい、僕も@t_wadaの薫陶を受けたのです）。 ユニットテストを端的に説明するなら「自分で書いたコードを、自分のコードで確認する」ということですが、いわゆる「テスト」というよりは「実装技法」であると考えたほうがよいと思っています。 （それはTDDの事だとか、UATとしてのテストコードは別の意味があるとか、そういう話を含めたとしても、僕はユニットテストを実装技法だと理解しています。話がややこしいですが、「単体テスト」はテストでしょうね） もちろん、DIコンテナも大きな変化でした。「

次のバージョンである GHC 8.0 では、正格評価用のプラグマして Strict と StrictData が提供されます。環境を作ってみたので、少し試しました。 以下のファイルを用意します。 {-# LANGUAGE DeriveFunctor #-} module A where data List a = Nil | Cons a (List a) deriving (Eq,Functor) xs :: List Int xs = Cons 1 (Cons 2 Nil) 注意： トップレベルの束縛とローカルの束縛では挙動が違います。Strict が効くのは、ローカルの束縛です。なので、GHCi で let を使って試します。 評価が遅延しているかは、GHCi の :sprint コマンドで確かめられます。GHC 7.8 以降の GHCi では MonomorphismRestric

Linux(kernel 2.6.32-303 以降)のDBサーバでメモリ16GB、スワップ領域16GBの場合、ざっくりこんな感じが良いかなという妄想メモ。 vm.swapiness=1 vm.overcommit_memory=2 vm.overcommit_ratio=80 vm.min_free_kbytes=524288 vm.extra_free_kbytes=1048576(kernel 3.5以降) vm.swappiness=1 でページアウトよりページキャッシュ解放を優先させる。kernel 2.6.32-303 以降、0 にすると OOM Killer が発動しやすくなるらしいので、1 にする。 vm.overcommit_memory=2 でオーバーコミットしないようにして、OOM Killer が発動しにくくする vm.overcommit_ratio=80 で仮想

JJUG CCC 2015 Fallが近づいてきました。 今回、僕は2時間のJava EEハンズオンを担当することになりました。 ■脱Struts＆独自フレームワーク！今からでも遅くないJava EE Web開発入門ハンズオン！ http://www.java-users.jp/?page_id=2064#M-1 このハンズオンは、StrutsなどのWebフレームワークは経験があるけど、Java EEは初めてという方を対象にしていますので、「Java EEってそもそも何？」という方も歓迎です！ 基礎からの講義・解説をしながらハンズオンを進めますし、演習をサポートするチューターも何人か参加しますので、Java EE初心者でも安心のセッションです！ 内容は、Java EEのWebフレームワークである「JSF」「JAX-RS」「Jersey MVC」を、実際にご自分のPCでプログラムを作りながら

1年前の記事 JavaScript フレームワークがデータバインディングを実現する４通りの手法 では、Object.observe() について次のように説明した。 JavaScript オブジェクトが変更されたときにコールバックを呼んでくれる API データバインディングの実装が簡単になる Google Chrome には実装済み ECMAScript 7 に提案中 提案が通れば MV* フレームワークの実装がシンプルになってハッピー 将来を期待されていた Object.observe() であったが、2015 年 11 月頭、ES Discuss メーリングリストへの An update on Object.observe という投稿で、ECMAScript からの提案が取り下げられて、V8 エンジンからも年内に削除される予定であることが表明された。 Object.observe()

(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) セキュリティ – 誰もが見て見ぬふりをする問題 。セキュリティが重要だということは、誰もが認識していると思いますが、真剣にとらえている人は少数だと思います。我々、RisingStackは、皆さんに正しいセキュリティチェックを行っていただきたいと考え、チェックリストを用意しました。皆さんのアプリケーションが何千人というユーザやお客様に使用される前にセキュリティチェックを行ってください。 ここに挙げたリストのほとんどは概略的なもので、Node.jsに限らず、全ての言語やフレームワークに適用することができます。ただし、いくつのツールは、Node.js固有のものとなりますので、ご了承ください。 Node.jsセキュリティ に関するブログ記事も投稿してありますので、こちらも是非読んでみてください。 構成管理 HT

Twitter にツイート投稿する iOS アプリのサンプルコードを書いてみた。 Storyboard を使わずに、GUIを組み立てなくても、サンプルコードをコピペするだけで動作する。 今回の動作確認環境: Xcode 7.1.1 + Swift 2.1 + 実機 iPhone 6 + iOS 9.1 Xcode で新規に Single View Application のプロジェクトを作成して、 以下のコードを ViewController.swift に上書きコピペすればOK。 // // ViewController.swift // import UIKit import Social class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() buildToo

音楽映画ベストテン - 男の魂に火をつけろ！　＜音楽映画ベストテン受付中＞ 毎年恒例の「男の魂に火をつけろ！」における映画ベストテン企画だが、今年は音楽映画がお題で、これならワタシも参加できるだろうと身を乗り出した。 こういうのは気分で変わるし、扱う音楽も映画の種類もフィクションから伝記からドキュメンタリーまでと多岐にわたるものから選ぶので順位も不同ではないのだが、とにかくトップ10を選んでみた。 ジョナサン・デミ『ストップ・メイキング・センス』（1984年） ミロス・フォアマン『アマデウス』（1984年） マーティン・スコセッシ『ラスト・ワルツ』（1978年） ジョン・ランディス『ブルース・ブラザース』（1980年） リチャード・リンクレイター『スクール・オブ・ロック』（2003年） サーシャ・ガヴァシ『アンヴィル! 夢を諦めきれない男たち』（2009年） ポール・ジャストマン『永遠のモ

はじめに 「さくらのクラウドでHadoop/Spark/Asakusa環境を構築する」第2回目です。 前回は、さくらのクラウド環境にHadoopディストリビューション Hortonworks Data Platform (HDP) を使ってHadoopクラスタを構築しました。 今回は、Apache Spark を紹介します。 前回構築したHadoopクラスタにSparkをセットアップして、HadoopとSparkを連携するための設定を行います。 SparkがHadoopと連携して動作することを確認できたら、いくつかのSparkアプリケーションを実行してみます。 また、Sparkが提供するSQL実行エンジン Spark SQLや、 ストリーム処理エンジン Spark Streaming 、 Sparkが提供する管理画面などを紹介します。 インストール構成 これからHadoopクラスタにSpa

ザ・ビートルズが全英もしくは全米のシングル・チャートで1位を獲得した楽曲だけを集めたアルバム『ザ・ビートルズ１』が映像版も含めた最新バージョンで11月6日にリリースされるのを記念して、NME Japanでは「NMEが選ぶ、ビートルズ究極の名曲ベスト50」を11月6日に向けて発表してきました。 ついにトップ10の発表です。トップ10の選曲者には、ボブ・ディラン、スウェードのブレット・アンダーソン、ザ・ヴァクシーンズのジャスティン・ヤングらが登場します。ランキングを締めくくる10曲をお送りします。 41位〜50位の記事はこちらから→https://nme-jp.com/feature/7630/ 31位〜40位の記事はこちらから→https://nme-jp.com/feature/7732/ 21位〜30位の記事はこちらから→https://nme-jp.com/feature/7789/

三角関数なんか勉強してもしょうがないみたいな発言が問題になったことがあったが、 では何故学ぶ必要があるのか人に聞いてみても明確に答えてもらえることが少ない。 三角関数をよく使う人は「なんとなくいろいろ便利じゃない?」ぐらいに思ってるようだし、 ふだん使わない人は 高校で「加法定理」みたいなものを覚えさせられたために 面倒な割に不要なものだと印象づけられている気がする。 私の理解では、三角関数が重要なのは 振動や回転の理解や計算に必要 だからである。 世の中に振動するものや回転するものは無限にある。 力を加えたら反発するような性質をもつものは沢山あるが、 そこでは必ず振動や波が発生する。 実際、音も光も電気も振子も何でも波であり、三角関数で計算できる。 「幅1mのドアを半分開けたら何センチ飛び出すか」のような簡単なものから 3次元コンピュータグラフィクスのような複雑なものまで、 回転するもの

Phantom Type (幽霊型)っていうのを知った。 インスタンスの状態をメンバフィールドではなく型パラメータで持つことで、 状態チェックをコンパイル時に行えるテクニック。 なにそれ凄い。 型パラメータに指定するだけで、 インスタンス化したりメソッド呼んだりして実際に使わないから、 Phantom (幽霊) なんだそうな。 中二な名前嫌いじゃない。 C# で Phantom Type を実践できるか試してみた。 特定の状態でのみ呼べるメソッドを定義するのに拡張メソッドを使ったのと、 コンストラクタを internal にして拡張メソッドからは呼べるようにしたあたりに、 苦労の跡が見える。 アセンブリの外からはコンストラクタ呼べないから、まぁいいかな、と。 Scala だともっとスマートに書けるみたいだけど。 出来上がったのは Phantom Type もどきだな。 using Syst

現在参画しているPrjでは、Salesforceと連携するシステムを作っているのですが、、、なぜか連携担当に任命されました orz 一番タフな所な気が…。 SalesforceのAPI、調べてみると色々な種類があるんですね。Salesforceのヘルプページに一覧が↓ どの API を使用すべきですか? 大きな分類では、REST APIかSOAP APIとあって、最近の流行りとしてはRESTだからなーとREST APIを調べていました。 が、RESTAPIだと外側からトランザクションの制御ができなさそう。SOAP APIだとAllOrNoneHeaderなるものがあってロールバックできました。 連携内容にもよりますが、今回の連携ではSalesforceの明細オブジェクトみたいなものを1トランザクションで複数insertする、みたいなのがあってロールバックは必須でした。 ということで、SOA

神奈川県で唯一、ホワイト餃子が食べられる店　小田急相模原にある「ギョウザ萬金」 2015年11月16日16:00 カテゴリお店・外食中華 1: 断崖式ニードロップ(神奈川県)＠＼(^o^)／ 2015/11/15(日) 19:14:21.97 ID:TTjsrle00.net BE:736790738-PLT(12000) ポイント特典 sssp://img.2ch.sc/ico/hare.gif 【熱々パリパリ】絶品のホワイト餃子が唯一「神奈川県で食べられる」店はココだ！ 餃子の調理法といえばメジャーなのは、焼くか蒸すか、水餃子か。餃子鍋や揚げ餃子を好む人もいるだろう。 しかし、千葉県野田市が発祥のチェーン店「ホワイト餃子」のつくり方は、一風変わっている。 ・皮が厚手 ・お湯を注いで蒸し焼きにする一般的な焼き餃子よりも大量の油を加えて、「揚げ焼き」にする ・結果、皮がパリパリした独特の食

Swift の Extension を使うと既存クラスや自作クラスを拡張することができます。 会社や個人のプロジェクトでいつも使っている便利な拡張コードをまとめてみます。 便利な Extension の紹介 クラス名の取得 そのクラス・インスタンスのクラス名を取得するextensionです。 extension NSObject { class var className: String { get { return NSStringFromClass(self).componentsSeparatedByString(".").last! } } var className: String { get { return self.dynamicType.className } } } 以下のような感じで使います。 MyCustomClass.className // "MyCustomC

RESTEasyのEmbedded Containerですが、以前JDK HttpServerとUndertowを試していましたのですけれど、Nettyがいるのが最近気になっていまして、ちょっと遊んでみることにしました。 Chapter 36. Embedded Containers / 36.4. Netty ただ、ドキュメントに載っているのはNetty 3のみで、実際にはNetty関連のRESTEasyのモジュールとしては、以下の3種類があります。 resteasy-netty（Netty 3） resteasy-netty4（Netty 4） resteasy-netty4（Netty 4＋CDI） 最後のは、CDIサポートが付いたものですね。 順番に、試していってみます。なお、コードはScalaで書きます。 Netty 3 最初は、Netty 3から。依存関係は、このように定義。

JavaOne 4日目の夜には、毎年トレジャーアイランドでOracle Appreciation Event(オラクルによる感謝祭？)が行われ、有名な方のライブが行われる。今年はエルトンジョンとBECKだった。毎年寒いので、薄手のダウンなど暖かい服装が必須。 4日目は以下のセッションに参加。 [CON2709] The New HTTP Client API, Including HTTP/2 and WebSocket [CON2809] Deep Dive into Top Java Performance Mistakes in 2015 [CON6446] WebSocket in Enterprise Applications [CON6856] Saving the Future from the Past [CON2709] The New HTTP Client API,

ザ・ビートルズが全英もしくは全米のシングル・チャートで1位を獲得した楽曲だけを集めたアルバム『ザ・ビートルズ１』が映像版も含めた最新バージョンで11月6日にリリースされるのを記念して、NME Japanでは「NMEが選ぶ、ビートルズ究極の名曲ベスト50」を11月6日に向けて発表していきます。 今回は21位から30位を発表します。今回の10曲では、ザ・ビーチ・ボーイズのブライアン・ウィルソンや、ミューズのマシュー・ベラミー、ショーン・レノン、ロイヤル・ブラッドのマイク・カーらがビートルズの魅力を語ります。 41位〜50位の記事はこちらから→https://nme-jp.com/feature/7630/ 31位〜40位の記事はこちらから→https://nme-jp.com/feature/7732/ 『ザ・ビートルズ１』公式サイトはこちらから。 http://sp.universal-mu

自分はネットラジオなんかを録画するシステムを開発してるわけなんですが、 インターネットラジオを全録音するソフトつくった - 方向 これをどういうサーバーで運用しているかというのをメモしておこうと思います。 前提 サーバー（ハードウェア） ストレージ代 いわゆる安鯖について OS, FileSystem Backupについて CrashPlanについて ニコ生について Google Photosについて Virtual Box + Windows 監視・アラート 課題・今後の方向性 前提 ストリーミングのインターネットラジオ(radikoを2チャンネルほどやA&G+など)をリアルタイムで録音・録画している その他毎週更新だったりするやつもとっている ニコ生も1日15本ほど保存している（net-radio-archiveの新機能として開発中) テレビ放送のTSはキャプチャしてない サーバー（ハ

ブログ初回アップロード：2015年7月27日 ブログ最新アップデート：2024年6月9日 ★★★ 愛用しているテレビの全自動＆全録画機が素晴らしすぎるのでご紹介。 私が持っているのは、この機種（と同じ当時のモデル）。 ↓ パナソニック 6TB 11チューナー ブルーレイレコーダー 全録 10チャンネル同時録画 どこでもディーガ対応 全自動DIGA DMR-2X602 パナソニック(Panasonic)Amazon 2024年現在、同様のマシンを作っているのは東芝とパナソニックだけなので、 テレビもパナ製の私は迷わずパナ製ディーガを選択。テレビが東芝という方はレグザを選べばいいし、 REGZA レグザ 4K ブルーレイディスクレコーダー HDMI 全番組自動録画 4TB 8チューナー 最大8番組同時録画 DBR-4KZ400 ブラック レグザ(Regza)Amazon テレビがそれ以外のメー

2014初頭に書いた「WindowsにおけるGit利用環境は整った： Git for Windows と SourceTree for Windows」の最後の文： ブランチは、Gitのなかで最も重要でありながら最も分かりにくい概念でしょう。表面的な言葉に騙されず、先入観を持たず、SourceTreeの視覚的表示（樹形図）の力を借りながら学習するのが、理解への一番の近道です。 そんへんの詳しいことはまたの機会に述べるかも知れません。 1年半以上たってしまいましたが、「またの機会」がやって来ましたよ。ええ、Gitの説明をします、ブランチを中心に詳しく。 「基礎編」と「ブランチ編」で2回に分けようかと思ったけど、長大な記事として一挙公開。これからGitを使う人が対象ではありません。Gitが何をやっているのか、自分が何をやっているのかイマイチ自信が持てない方向けです。 ブランチやマージって、なん

CloudSQLの価格は実戦的という意味で、per Dayの価格を24hourで割った価格にしています。 メモリは2GBあれば検証としては十分なので格差は関係ありません。 IOPSはEBSならGeneral Purposeの1000GB*3で最大確保しています。 その他、ネットワーク周りなどポイントがあれば都度、補足していきます。 ベンチマークのデータ 今回、採取した全データはこちらになります。一部、目的に対して不要と判断したら省略しています。まぁ、こんなオレオレメモデータを見ても楽しくないでしょうから、１つ１つ考察していきましょう。 手法について 私がよくやる計測方法なのですが、innodb_buffer_pool_size がデータ容量より大きい健全な状態と、最小の16MBで過負荷ストレージを演出し、それぞれで参照／更新を別々にランダムアクセスをすることで、最初のボトルネックを炙り出し

スケジュール機能の登場や最大稼働可能時間の延長で、バッチ的なタスクでLambdaを使いたいという要望が増えてきています。このバッチを新規で作る場合は良いのですが、既にAWS CLIで作りこんでいるという場合も多いでしょう。そうなるとPythonやNode.jsに移植するより、そのまま使いたいはずです。しかし、2015年10月現在ではLambdaではAWS CLIはサポートされていません。 しかし、非公式ですがAWS CLIについても使おうと思えば使えます。チラッと手順を紹介するので、興味がある人は自己責任で試してください。 AWSの設定 AWS絡みでは、下記の設定が必要です。特にCLI特有という訳ではないので、サラッと紹介だけしておきます。 Lambdaプロジェクトの作成 IAM Roleの作成 SNS関係の設定 Lambdaのエンジンは、Pythonを選択します。理由としては、AWS C

ASP.NET MVC 上で、Cookie を Response（System.Web.HttpResponseBase） に追加した後、Request（System.Web.HttpRequestBase） の Cookie にもその値が追加されます。 アクションメソッドのサンプルコードです。 using System.Diagnostics; using System.Web; using System.Web.Mvc; namespace CookieTest2.Controllers { public class MyMvcController : Controller { public ActionResult Get() { //取得 { string requestCookie = Request.Cookies["abcd"]?.Value; Debug.WriteLine

Linux のページ回収の閾値である wmark_min、wmark_low、wmark_high の算出式を調べたメモ。 算出式 正確には NUMA ノードの ZONE 毎に計算されるが、合計の概算は下記の式で計算できる。 min_free_kbytes = sqrt(物理メモリサイズ(KB) * 16) wmark_min = min_free_kbytes wmark_low = wmark_min + (wmark_min / 4) wmark_high = wmark_min + (wmark_min / 2) 具体例 例えば、x86_64 で物理メモリサイズが 16GB の場合、以下のようになる。 min_free_kbytes = sqrt(16,777,216KB * 16) = 16,384 KB wmark_min = 16,384 KB wmark_low = 16,

Railsで中規模なサイトを作っていく上で 避けて通れないのが、増えてきたモデルを適切にキャッシュするしくみのように思えます。 特に変更が少ないマスタ的なテーブルに対して、『多対多』で関連付け(アソシエーション: association)がある場合などは、 それなりのSQLの発行コストになることがあります。そこを適切にキャッシュすることでDBへの負荷が減り、 ユーザーへのレスポンスが改善されると思います。 今回は、最近実装しているキャッシュの方法について、紹介したいと思います。 (というか偉い人、ぜひいい方法教えてください＞＜) 🍣 前提条件： RailsからRedisにキャッシュ今回は前提条件として、Railsのアプリケーションから『redis-store/redis-rails - GitHub』 のGemを使って、Redisにキャッシュをされているとします。 セットアップ方法は『r

酒を飲んだ際の締めに欠かせないものといえばお茶漬け。お茶に浸された米をかきこむ時の爽快感が、締めにぴったりな庶民派メニューである。あまり酒を飲まない人でも、残ったご飯をお茶漬けにして食べることはあるだろう。 私（中澤）は、お茶漬けが大好きだ。お茶漬けが食べたいがために自炊するほどに。そのため、よりウマい食べ方はないかと日々いろんなアプローチを研究している。そんな私が自信を持っておすすめするレシピが『冷やし焼き茶漬け』だ。お茶漬けのリーサルウェポンと言っても過言ではないくらいリアルガチでウマいで！ ・材料 具は薬味用のカップネギと味付けのり。調味料は醤油とめんつゆ、味の素と塩を使用する。ただし、醤油以外の調味料については出汁（だし）を作るだけだ。出汁の作り方はいろいろあるため、必要な調味料は人によって変わってくる。なお、今回は参考までに私の作り方をお教えしよう。 ・『冷やし焼き茶漬け』の作り

WindowsマシンのD ドライブ(1TB HDD)がそろそろ古くなってきたので、1TB SSDに換装しました。あまりやらないことなので、自分用に手順を記録しておくことにします。記事自体は長く見えますが、作業ログを垂れ流してるだけなので実質的な内容は少ないです。（昔作った手順書をよくわからずになぞってるので、意味不明なことをしているかもしれません。） ※なお、Cドライブ（起動ドライブ）をバックアップするときの手順とは細かいところが違うのでこの記事は参考になりません。 準備： 1. 裸族のお立ち台（でもなんでもいいですが手軽なやつが望ましい）に新しいSSDをセットする 2. ubuntu usb をPCに刺して起動する（usbから起動するとHDDにインストールするかい？みたいな事を聞かれますが「試すだけ」みたいなのを選択しましょう）。usb からの起動をするときに、F11だったりF8だったり

この記事はF# Advent Calendar 2015の13日目の記事です。 タイトルは釣りで、今回はMicrosoft/visualfsharpリポジトリをウォッチしている中で見つけた個人的に面白かったIssueを取り上げます。 名前空間内でのprivateの意味 現状のF#では、名前空間内でprivateを使った場合に、privateっぽくない挙動を示します。 同じプロジェクト内に、M1.fs, M2.fs, M3.fsを下記の内容のように作ってください。 (* M1.fs *) namespace NS module private M1 = let x = 10 (* M2.fs *) namespace NS module M2 = let x = M1.x (* OK *) (* M3.fs *) namespace NS.Child module M3 = let x =

★ダウンロード/ストリーミング時代の色彩別アルバムガイド 「TAP the COLOR」連載第106回 ディーバと呼ばれる歌姫たちのポートレイト・ジャケットはこの上なく美しい。そんな新旧交えての歌姫たちを少しずつ振り返りたい。中でも11月20日発売のアデルの新作は、2015年最大の話題となること必至。秋の夜長にじっくりと聴きこみたいアルバムだ。 あなたの好きな色は？〜TAP the COLORのバックナンバーはこちらから アデル『25』(2015) いよいよ待望の4年ぶりのニューアルバム『25』を、11月20日にリリースする歌姫アデル。前作の失恋作『21』はアルバム不況と言われる現在において、全世界で3000万枚以上をセールスするという驚異の売り上げを記録。先行シングル「Hello」は既に各国でナンバーワン・ヒット。こちらも物凄いダウンロード数や再生数を更新している。 iTunes Ama

最近SQLiteを触っています。 基本的な構文などはMySQLと同じですが、 決まりごとの違いや若干のクセがあるので、メモしておきます。 SQLiteのデータベースはファイルとして生成される SQLiteはデータベースをファイルとして生成します。 なので、「ファイルを消す=DBを消す」ことになります。 SQLiteをインストールしたら（最近のLinuxはデフォで入ってるぽい）、 以下のコマンドで、DBができあがります。 sqlite3 dbname.sqlite3 上記の「.sqlite3」の部分は何でもいいです。 しかし、拡張子がないと、 のちのち何のファイルか分からなくなる可能性があるので、 慣習的に「.sqlite3」とするようです。 しかし、DBを作成しただけではファイルが作成されません。 DBを作成し、さらにテーブルを作成しなければ、ファイルが生成されないようです。 「DB作った

JavaScriptでページ遷移用のナビゲーションを作っていたのだが、リンクと半角スペース(テキストノード)とを交互に挿入するような実装にしていると、なぜか異様に時間がかかってしまう（数百個程度のノード挿入に、数秒要する）。 どうやら、ナビゲーションのノードがDOMツリー上にあるとこうなるようで、いったんDOMツリーから切り離した状態で作成し、最後にDOMツリーに戻すようにすると、ほとんど時間はかからない。でもなぜ……？ さんざん悩んだが、結局はとある拡張機能が原因だった、というオチ（今回の場合ははちまバスター）。 もっと早くに、シークレットウィンドウで調べておくべきだった……。 【追記】なお、はちまバスターは早々に改修された。 テスト function test_add_nodes( options ) { if ( ! options ) { options = {} } var pa

iPhone を iOS9 にしたら今までできてた「iCloud でのバックアップ」ができないと言われてしまったときの対処方法 2015-09-22-1 [iPhone][iPad] 今まで、 iPhone/iPad を iCloud でバックアップしていて、かつ、写真のバックアップをオフにしていたユーザに要注意。iOS 9 にアップデートしたときに、写真のバックアップが勝手にオンになってしまいます。その影響で、アップデート後に英語で「iCloud でのバックアップができない」うんぬんのメッセージが出て、バックアップが止まってしうことがあります。 そんな状況のときの対処方法をメモ。 「設定」→ 「ストレージとiCloudの使用状況」→ 「ストレージを管理」→ 「このiPhone」→ 「フォトライブラリ」→オフ。 iOS9 にアップデートする前に問題がなかったのなら、これで大丈夫なはずです。

Red Hat Enterprise Linux のリリース日と収録カーネルの一覧 - Red Hat Customer Portal 関連 Oracle Linux のディストリビューションとカーネルバージョンを調べる方法 - ablog

Clojure記事紹介<百日修行>では、英文で書かれたClojureの記事を要約してひたすら紹介していきます。モットーは「質より量」です。 紹介記事 Writing Friendlier Clojure 他の言語と同様、Clojureにおいても、気づいたらわかりにくいプログラムを書いてしまうことはよくあります。特に、REPL上で試行錯誤しながら少しずつ書き進めたコードだと、そうなりがちです。そこでこの記事では、とあるClojureのコードを取りあげ、それをリファクタリングする過程を通して、わかりやすいClojureコードを書くコツが紹介されています。 例題となるコード この記事で取りあげられているコードは、redditのClojureスレから持ってきたそうです。 (defn markov-data [text] (let [maps (for [line (clojure.string/s

Reducing Memory Access Latency by Satoru Moriya (Hitachi LTC) が素晴らしすぎるのでメモ。 まとめ vm.swappiness = 0 により、解放可能なページキャッシュがあるうちはプロセスのメモリ(anon page)をスワップアウトしないようにできる*1。 swappines=0 にしても 解放可能なページキャッシュがあるのにプロセスのメモリがスワップアウトされる問題があったが、この資料を書いた守屋さんのパッチが Kernel 3.5 にマージされている → mm: avoid swapping out with swappiness==0 extra_free_kbytes で kswapd がページ回収を開始する閾値を上げ、direct reclaim が発生しにくくできる Kernel 3.2 以降、direct rec

AWSのNACLを試してみたのですが、 ネット上を調べたところ日本語の実例情報がそれほどなかったため、 とりあえずまとめておこう、ということでまとめてみました。 1. NACLとは？ 下記のページにもありますが、 「サブネットのインバウンドトラフィックとアウトバウンドトラフィックを制御するファイアウォールとして動作するセキュリティのオプションレイヤー」です。 docs.aws.amazon.com セキュリティグループと何が違うのか、というのは下記のページにあります。docs.aws.amazon.com 簡単にまとめてしまうと、こんなイメージかと。 セキュリティグループ NACL インスタンスレベルで動作 サブネットレベルで動作 ステートフル: ルールに関係なく、返されたトラフィックが自動的に許可 ステートレス: 返されたトラフィックがルールによって明示的に許可 2. どんなネットワーク

blog.okazuki.jp 先日書いた記事にReduce使うとRらしいよ！っていうコメントいただいたので試してみました。 x <- Reduce(rbind, lapply(list.files(pattern = "namelist[0-9].csv"), read.csv)) これで、ファイル名のリストをとってきて、data.frameに変換して結合してくれるとか素敵。

そういえばやってなかった。 print関数で出力できるっぽいです。 print("Hello world") で以下のように出力されます。 [1] "Hello world" Hello worldを出力するgreet関数は以下のような感じで定義できます。 greet <- function() { print("Hello world") } greet() 出力結果は当然同じです。関数の定義は関数を変数に代入(<-)するという形で定義するみたいですね。

名前指定してHello ○○!ってしてみたいですよね。ということでやってみました。 greet <- function(name) { print(sprintf("Hello %s!", name)) } greet("tanaka") 引数はこんな感じで定義できます。sprintfで書式付き文字列で文字列を組み立ててprintで表示してます。 実行結果は以下のような感じ [1] "Hello tanaka!"

Rで関数を呼び出すときは、引数を順番通りに指定することができます。 そのほかに名前で指定することもできる。例えば以下のように。 greet <- function(name) { print(sprintf("Hello %s!", name)) } greet(name = "tanaka") ちなみに、関数の引数はデフォルト値を持たせることもできる。 greet <- function(name = "default") { print(sprintf("Hello %s!", name)) } greet() ふむ。便利。

R言語で関数に戻り値つけたかったらreturn()をすればいいみたい。 calc.add <- function(x, y) { return(x + y) } print(calc.add(10, 2)) これで、12と表示される。

if文とかもちゃんとあるんですね。 judge <- function(x) { if (x == 10) { print("ten!!!") } else if(x == 8.1) { print("update ten!!") } else { print("...") } } judge(10) judge(8.1) judge(7) if (条件) { } else { }でさくっと書けます。実行結果は以下のような感じ。 [1] "ten!!!" [1] "update ten!!" [1] "..."

ExcelのIF文みたいに使えます。 ifelse(1==1, print("true case"), print("false case")) ifelse(1!=1, print("true case"), print("false case")) 実行すると以下のような感じ。 [1] "true case" [1] "false case" ベクトルに対しても使える点が便利っぽいです。 val <- c(1,2,3,1,2,3,1,2,3) x <- ifelse(val==1, "true case", "false case") print(x) 実行すると以下のような結果になります。 [1] "true case" "false case" "false case" "true case" "false case" "false case" "true case" "false

stringrパッケージにある、str_splitでできます。第一引数に分割したい文字列、patternに分割する区切りを表す正規表現を指定できます。カンマか-で分割したい場合は以下のような感じになります。 require(stringr) x <- "a,b,c-d-e-f" y <- str_split(x, pattern = ",|-") print(y) 実行結果 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f"

同じ型をまとめて管理するものでc()関数で作るらしい。 x <- c(1,2,3,4,5) print(x) 出力結果 [1] 1 2 3 4 5 1～5みたいに規則性のあるものは、開始:終了といった感じでかけるみたい。 x <- 1:5 print(x) 出力結果は同じ。 Rはベクトルに対する演算が便利になってる。具体的にいうと単純に掛け算をするだけで、全要素に掛け算をしてくれる。ループいらない！ x <- 1:5 x <- x * 10 print(x) 出力結果 [1] 10 20 30 40 50 ベクトル同士の掛け算もOK。同じ長さなら単純に掛け合わせて、違う長さなら短い方を再利用しながら掛け算してくれる。 x <- c(1,2,3) y <- c(10,20,30) z <- x * y print(z) 出力結果 [1] 10 40 90 長さの違うもの同士の掛け算のケース

はぁ…数学苦手…。 R言語って統計解析がお得意なんですって。 すべての数字を合計して数で割った平均と、ソートして真ん中の値を取り出す中央値くらいは知ってるけどそれ以上はちょっと…という感じですね。 平均と中央値を出す関数はmeanとmedianという関数として用意されてます。 x <- 1:100 print(mean(x)) # 平均 print(median((x))) # 中央値 んで、次に出てくるのが分散ってやつらしいです。分散って名前からわかる通り、どれくらい値が散らばってるの？というものらしい。求め方は、各値から平均値を引いて2乗して、要素数で割る。R的に書くとこんな感じ。 x <- 1:100 v <- sum((x - mean(x))^2) / length(x) print(v) 実行するとこんな感じ。 [1] 833.25 個人的にはこれを見てもぱっとどれくらい分散し

2つの数字データがあって、相関ってあるの？っていうのが知りたい。そんなときに使えるのが相関係数というものみたいです。 相関係数を求める前に共分散というのを求める必要があります。共分散というのは、2つのデータの偏差(平均と引いた数)を掛け算して平均をとったものみたいです。R的に書くとこんな感じ。 x <- 1:10 y <- 101:110 z <- mean((x - mean(x)) * (y - mean(y))) 1～10と101～110までという、とても強い正の相関を持った数字で試してみました。zが共分散です。zには8.25というとても数字が入りました。数字的にも正の相関がありそうですね。 共分散だと、同じような相関のありそうなデータでも単位が変わると値が変わっちゃうという欠点があります。 x <- c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1)