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2014年3月4日のブックマーク (6件)

  • これはヤバイ!月額500円からNatureが読める!!新しくなったiOSアプリが素晴しい - アレ待チろまん

    2014-03-04 これはヤバイ!月額500円からNatureが読める!!新しくなったiOSアプリが素晴しい 科学 ガジェット NatureJournalsNature Publishing Groupニュース無料Nature JournalsのiOSアプリが刷新されました。このアプリ、「Natureを安く読みたい非アカデミックの人」にオススメです。それについて簡単にご説明致します。 紙媒体の90%off?!Natureの個人定期購読代は、月々払いで4,650円、年間払いで53,500円です。また各号の単品購入は12,186円、論文一報の購入は3,500円です*1。個人で払うにはちょっと厳しすぎます。ところが今回のiOSアプリからアクセスすると、なんと月額500円、年額で3,600円で読むことが出来ます。え、これ当に?! 月額500円 当に500円でNaureが読めた!安すぎて不安

    kazuya030
    kazuya030 2014/03/04
    PDF保存したいけど、贅沢ってもんかー
  • 清水誠メモ

    最新機能をフル活用してセキュアで爆速、SEOも最高のサイトを(ほぼ無料で)実現する考え方と方針についてはGatsbyとNetlifyを使って爆速サイトを2時間で構築をどうぞ。早くCMS画面でコンテンツを修正できるようにしたいので、今回はNetlify CMSを設定し、コンテンツの編集に着手します。 Continue reading

    kazuya030
    kazuya030 2014/03/04
  • 柔軟なログ収集を可能にする「fluentd」入門 | さくらのナレッジ

    複数台のサーバーやクラウド環境を組み合わせてのサービス運用においては、ログの収集方法に工夫が必要となる。こういった場合に有用なのが、さまざまなログの収集手段を提供するfluentdだ。今回はfluentdのアーキテクチャやそのインストール/設定方法、基礎的な設定例などを紹介する。 さまざまな方法でログを収集できるfluentd 今回紹介するfluentdは、Treasure Dataが開発するログ収集管理ツールだ(図1)。オープンソースで公開されており、Linuxや各種UNIXで動作する。 図1 fluentdのWebサイト ログ収集のためのソフトウェアとしてはsyslogdやsyslog-ngなどが有名だが、fluentdがこれらと異なる点としては、以下が挙げられる。 さまざまなソースからのイベントをさまざまな媒体に出力できる fluentdの大きな特徴としては、ログの収集方法やログの記

    柔軟なログ収集を可能にする「fluentd」入門 | さくらのナレッジ
  • トレジャーデータ | トレジャーデータ技術概要

    トレジャーデータはマネージドサービスのため、DBAやHadoopの専門家でなくとも使用できます。それでも、もし当社のインフラストラクチャの技術的な部分に興味をお持ちの場合は、ぜひこちらをご覧ください。ここでは、信頼にたる、スケーラブルでフレキシブルなTreasure Data Serviceの重要な要素をいくつかご紹介します。 データをクラウドに転送することは大きなチャレンジになる場合があります。 様々な形式で複数のソースからデータを集めることからデータを確実に転送することまで、データ収集がどれほど複雑で時間のかかるものなのか、当社は身をもって知っています。 主な機能 Treasure Agentによるほぼリアルタイムに近いデータ収集 Treasure Agentは、データをソースからTreasure Data Serviceまで転送するための最新のデータストリーム処理ツールです。これ

    kazuya030
    kazuya030 2014/03/04
    “Treasure Viewer”
  • Fluentd、Amazon RedshiftとTableauを用いたカジュアルなデータ可視化 | SmartNews開発者ブログ

    ゴクロ改め、スマートニュース株式会社の大平です。 巷間では「bigdata」の活用が叫ばれて久しいですが、弊社はまだまだ小さい規模のスタートアップのため少なくともデータサイズとしてhugeなdataの活用が行える環境ではありません。 であればデータの活用に対する要求が低いか、というとそうでも無く、サービスサイドでも自然言語処理や機械学習を中心としたデータ解析処理がサービスの生命線となっていますし、サービスの裏側でも戦略を立てる上で効果測定や諸々のデータの分析は非常に重要な位置を占めています。 記事では主にサービスの裏側で求められるデータ解析において、いかにカジュアルにデータを解析するか、の一例として、掲題のような組み合わせによるデータ可視化の事例を簡単にですがご紹介したいと思います。 データ解析基盤を作る側の視点からすると、システムとして求められる要件は以下のようなものだと理解していま

  • いいね!数1000を5分で自作自演する方法: いいね!数のカラクリとその見破り方 | 初代編集長ブログ―安田英久

    ですから、これを知っている企業さんは、できるだけシェアされ、そのシェア上でコメントが展開されるようなコンテンツを作るよう心がけているところもあるようです。 そのほうが、「いいね!」数が伸びやすくなりますからね。 でもこれは、次の2つがどちらも「いいね!」ボタン上では「1000」と表示されることを意味します。 いいね800回、シェア200回 = 表示いいね!数は1000いいね0回、シェア1回、シェアへのコメント999回 = 表示いいね!数は1000また、シェアは公開されている必要はありません。 だから、ボタンに表示される「いいね!」数を水増ししたかったら、水増ししたいURLをFacebook上で「自分のみ」でシェアして、そのシェアに自分でコメントを付けていけばいいのです。コメントの中身はなんでもいいのです。 5分もあれば、1文字コメントを1000件ぐらい付けられます。これで、「1000いいね

    いいね!数1000を5分で自作自演する方法: いいね!数のカラクリとその見破り方 | 初代編集長ブログ―安田英久
    kazuya030
    kazuya030 2014/03/04