Clive
Removing (most of) the software stack from the cloud Clive is an operating system designed to work in distributed and cloud computing environments. It’s main design guidelines are: There is no software stack in the cloud. Applications and services are compiled along with libraries that permit them to run on the bare hardware.System nterfaces are designed along a CSP-like style. Applications and co
HakyllとpandocとMighttpdでサイトを作った話 - 純粋関数空間
このページについて ページのフッタに書いてあるので、お気付きの方もいらっしゃるかと思いますが、 このページは Hakyllと Pandocと Mighttpdにて運用されています。 完全なソースコードを https://github.com/tanakh/tanakh.jp から参照できます。 HakyllとはHaskellによる静的ページ生成ツールで、 Jekyllにインスパイアされて作られたものだそうです。 JekyllがRubyによって書かれ、Rubyによってページの構造を記述するのに対して、 HakyllはHaskellによって書かれ、Haskellによってページの構造を記述します。 Pandocとはいろいろなドキュメントフォーマットのコンバータです。 Haskellで書かれています。さすがにもうHTMLを手で書きたくはない、 かついろいろなブログの独自のフォーマットなんて覚えてい
Elastic Load Balancing（複数のターゲットにわたる着信トラフィックの分配）| AWS
Elastic Load Balancing ネットワークトラフィックを配信して、アプリケーションのスケーラビリティを向上させる
第58回 Cの配列をHaskellで利用する
Haskellでは、リストや配列といったデータ構造に対する処理を高速化するために様々な試みが行われています。しかし、残念ながら現在のHaskell処理系やライブラリの実装には性能面でまだまだ課題があります（参考リンク1、参考リンク2）。Cの配列をHaskellで直接利用するようにすれば、性能の向上を期待できます。 Cで書かれたOSやライブラリのAPIには、Cの配列（およびそうした配列を扱うCの関数）を引数に取るものもあります。HaskellのFFIを利用すれば、HaskellからCの配列を利用できます。今回は、その方法を紹介しましょう。 Cの配列を利用する方法 第22回で説明したように、HaskellのFFIではCのポインタをPtr型で表現します。Cではポインタを使って配列を参照するので、Ptr型を使えばHaskellでCの配列を利用できます。 ただし、ポインタを操作するStorableク
node/WebSocket/MongoDBを使ったリアルタイム掲示板·TorToi MOONGIFT
TorToiはnode製のソフトウェア（ソースコードは公開されていますがライセンスは明記されていません）です。 昔からのWebコミュニケーションと言えば掲示板やチャットではないでしょうか。ノスタルジックな雰囲気がありますが、最新の技術を組み合わせることで一気にこれまでと違った様相を呈することがあります。今回はnode、MongoDBを使ったリアルタイム掲示板TorToiを紹介します。 この一つ一つのウィンドウがスレッドになると思われます。 答えるをクリックするとテキストエリアが開きます。なぜか半分…。 五分五分でエビフライぶつけるぞとちょ、のコメントがデフォルトで入ります。時々英語版エビフライになるとのことです。 ウィンドウは動かせます。 ロゴをクリックして新しいスレッドを立てることができます。 TorToiはまだ開発中という雰囲気がありますが、スレッドを単なる一覧ではなく、画面中のXY軸
Linux/MySQL サーバーの パフォーマンスチューニング 松信 嘉範
1 Copyright 2009 Sun Microsystems inc The World’s Most Popular Open Source Database Linux/MySQLサーバーの パフォーマンスチューニング 松信 嘉範 (MATSUNOBU Yoshinori) http://twitter.com/matsunobu http://opendatabaselife.blogspot.com 2 Copyright 2009 Sun Microsystems inc The World’s Most Popular Open Source Database 自己紹介 • Sun Microsystems所属 MySQLコンサルタント • 2006年9月からMySQLコンサルタント として勤務 • パフォーマンスチューニング、 HA環境の構築、DBAトレーニング等 お気
TCMalloc : Thread-Caching Malloc
Sanjay Ghemawat, Paul Menage <opensource@google.com> Motivation TCMalloc is faster than the glibc 2.3 malloc (available as a separate library called ptmalloc2) and other mallocs that I have tested. ptmalloc2 takes approximately 300 nanoseconds to execute a malloc/free pair on a 2.8 GHz P4 (for small objects). The TCMalloc implementation takes approximately 50 nanoseconds for the same operation pai
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
脳とベイジアンネットＦＡＱ
脳の情報処理原理の解明の鍵となる技術が ベイジアンネットです。 しかし、大半の研究者は大脳皮質とベイジアンネットの鮮やかな対応について まだ知りません。 脳の情報処理原理に基づいた知能の高いロボットの実現に向け、 一人でも多くの神経科学者・計算機科学者に、 ベイジアンネットと大脳皮質の関係を知ってもらいたいと思います。 ベイジアンネットそのものについての質問 ベイジアンネットとは何ですか？ ベイジアンネット（ベイジアンネットワーク 、 Bayesian network） とは、確率論に基づいた推論を効率的に行うための技術です。 脳の機能の１つである直観と似た働きをします。 ベイジアンネットは、複数の事象の間の因果関係をネットワーク構造で表現し、 同時に因果関係の強さを表す数値も記録したものです。 このように表現された「知識」を用いれば、得られた観測データに基づいて 様々な事象の確率を ベイ
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Compiler::Lexer - Lexical Analyzer for Perl5 - metacpan.org
bookshelf.jp
fluent-agent-lite と fluentd agent の比較(1) 〜 Haikanko OSS化への道(2) : sonots:blog
GitHub - tokuhirom/UnQLite: Perl5 bindings for Unqlite.
IBM Developer