退職のお知らせ - naoyaのはてなダイアリー
本日8月31日をもって、はてなを退職しました。 入社は2004年9月1日でしたから、今日でちょうど6年です。6年間の間に、はてなブックマークをはじめとする各種サービスの企画開発やディレクション、インフラの構築、技術チームのマネジメント等々、色々な経験を積むことができました。その一方で、なかなか自分の思うようにはサービスを成長させる、会社を伸ばすことができず自分の力量不足を感じる毎日でもありました。その足りない能力と経験を埋め合わせる日々が、成長を促してくれたとは思います。 この6年は、はてなという会社が、個人あるいは家族のような繋がりから組織に変っていく過程でした。会社というものが何なのかを全然知らなかった自分が、Webサービスの開発と運営に、組織がなぜ必要かというのを体で知ることになりました。なかなかに得難い経験でした。 遠回りもありましたが、はてなは組織になりました。新サービスは日々ユ
エンジニアの不安と壁 - naoyaのはてなダイアリー
このところ、KLab×はてな エンジニア応援ブログコンテストというのを開催していまして、エンジニア人生に関するちょっとした小話をブログに書いていただくと、内容によっては、シリコンバレーに行けたり、iPad が貰えるかもしれない。という企画です。「え、ブログ書くだけでシリコンバレー? 」 なかなか太っ腹な企画です。 よい機会なので、宣伝がてら、自分もちょっと、昔話をしてみたいと思います。 振り返ってみると、自分がエンジニアとして経験を積むなかで、「ここが壁だったな」と思うところがぼちぼちありました。それが何で壁に感じたのかといま改めて考えると、いずれも体系的な知識がなかったために、それを乗り越えるための指針がなかったというのが大きかったように思います。 きれいなコードを書くにはどうしたらいいんだろう? 負荷分散って、どうやるんだろう? 溜め込んだデータをうまく活用するには、どうしたらいいんだ
シリコンバレーから将棋を観る - naoyaのはてなダイアリー
「シリコンバレーから将棋を観る」を読んだ。 はてなのオフィスが京都に移ってから一年以上が経った。はてなの米国オフィスが閉じてからシリコンバレーに行く機会は一度もなかったし、京都は東京よりも更にシリコンバレーには遠いこともあって、梅田さんと対面で話す機会は一頃に比べると少なくなった。そのためか、これまでの梅田さんの本を読むときとは少し違って、著者とのある程度の距離感と緊張を感じながら読み進めることになった。 書名どおりテーマは「将棋」だ。私は将棋は小中学生の頃に少し遊んだぐらいで、ほとんど素人だ。だから、梅田さんが将棋の本を執筆されたと最初に聞いたとき、これまでとは違って、自分は読者対象から外れるのだろうか? などと思ったりもした。とは言え「梅田望夫が"シリコンバレーから"を書名に冠した」というだけでも、自分にとって購入するのに十分な動機はあった。 まえがきと第一章とを読んで「なるほど」と思
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
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
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YAPC::Asia 2日目 「はてなブックマークのシステムについて」 - naoyaのはてなダイアリー