YAPC::Asia Tokyo 2013: 「本当にあったレガシーな話」と最近のlivedoorBlogの改修 : D-7 <altijd in beweging>
はい、というわけで自分のトークです： 昨年12月頃から関わってるlivedoorBlogのコードを触っていた時の憤りをスライドにぶつけてみました。 追記：スライドに「ログにマーカーをつける」というのは、（コード読んでないけど）多分こちらのエントリにあるLog::Minimal::Indentとだいたい同じ感じのヤツです ところでWeb上で見かける感想の中でこんなのがありました： 今年個人的に一番衝撃的だったのはやっぱ、livedoor blogのPlack化です。技術的な側面もさることながら、ああいう近視眼的には何のメリットもないし、逆にデメリットの方が大きそうな案件にリソースを割くジャッジができる会社としての姿勢が本当に凄いなと。 実はビジネス的にも意味はあるんだなー。 なかなか書くことができなかったんだけど、その内容というのがこちらと→ ブログのお引っ越し機能を大幅に強化しました！ （
キッチン・コックピットから - kobeniの日記
皆さんは料理が好きですか？ 私はもともと料理が苦手で、20代の頃は外食ばかりしていた。子供が生まれてから、さすがに外食ばかりではまずかろう、食費もバカにならないしと、ようやく重い腰をあげて、自炊に向き合うことにした。とはいえあまり気持ちが前向きでないので、かなりいきあたりばったりで料理をする日々。献立を考えるのもおっくうだし、レシピを覚えて「自分のものにしよう」という気持ちもないため、いつまでも腕が上がらない。決まった献立で食材を送ってくれる食材宅配「ヨシケイ」を使っていたこともある。けれどヨシケイは、基本の夕食献立が「三品ワンセット」だ。仕事を終えて保育園へ息子を迎えに行き、帰宅してから調理にかけられる時間はせいぜい30分。そんなタイムショック状態の我が家にヨシケイは、たとえば「スカイツリー完成記念！」と称し、ハンバーグと目玉焼きをツリー状にしたエクストリームレシピを提案してきたりする。
FluentdとRedisを使ったランキング機能の実装 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロの大平です。ごくろうさまです。 Redisは高速で、かつデータの永続化や、複数のデータ型によるストア(list,set,sorted set等）も対応しており、機能的が豊富ということから愛用者の多いKVS実装の一つだと思います。 特に私のようなアプリケーションエンジニアの人間にとってはデータ型のバリエーションの豊富さが便利さを感じる部分で、たとえばlistを用いてタイムライン的な情報や履歴情報の管理、sorted setを用いてランキング情報の管理、などのようにアプリケーションの需要の多くにRedisが対応することができます。 これらの情報を登録する際のフローとしては自作のアプリケーションから直接、というケースが多いと思いますが、せっかくFluentdのような便利なlog collector実装があるので、FluentdとRedisを組み合わせる事でカジュアルに情報の蓄積を行いたい
StormがApache Incubatorプロジェクトになりました！ - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 最近台風が多かったから・・・というわけではありませんが、久々のStormのニュースです。 Stormについて嬉しい発表がありました。 Stormが2013/09/18にApache Incubatorプロジェクトになりました！ ページも出来ています。 http://incubator.apache.org/projects/storm.html 最近StormのリードコミッタのNathanさんが事業を立ち上げてそちらに時間を使っているせいか、 不具合対応バージョンの0.8.3やZeroMQを使わず、新機能が追加されてモジュールも整理された0.9.0の WIPバージョンばかりが積み重なっている状態になっていました。 そのため、Apache Incubatorプロジェクトとして安定的に開発が進む土壌ができたというのは非常にありがたいですね。 Storm自体は
Resilient Distributed Datasetsに関する論文まとめ（１章〜５章 - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Resilient Distributed Datasetsに関する論文 「Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing」 （http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf） について、概念と動作概要が書かれた１章〜５章を読んだので、１投稿にまとめます。 基本的には以前見たスライドの詳細化版なんですが、一部スライド見ているだけだとわからない情報もあり、参考になりました。 Sparkが対象とするような「基本的には全データに対して同じ演算を行う」アプリケーションにおいては 読み取り専用というRDDの性質がマイナスにならないこと、読み取り専用であることで 一貫性考慮が簡略
Twitter drops Ruby - The Bullshit | Carlos Becker
This post is about the Twitter change from Ruby to Java, some years ago, fact that, sadly, is still being used by some people to say that Ruby sucks and Java is the best language in the world. Before you read that, a little background on me would be good: Java is the first language I worked with. I started 4 years ago and I’m still using it every day; No, I don’t hate Java, it is just not my favor
「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
先日の記事はおかげさまで好評をいただいたんですが、勉強中の身で教科書を確認せずに書いたこともあり多数ツッコミをいただきました。ツッコミをいただけるというのはもちろん大変良い勉強の機会になるということで*1、今回もひとしきり勉強してみました。 ということで、自戒も込めて備忘録的に勉強したことをまとめておこうと思います。今回はあまり広く読んでもらう内容ではないので、不親切かもしれませんがごめんなさい。ただし、あまりにも理論的側面ばかり色々書いても何なので、インターネット広告業界の言葉で喩えて言うなら「クリック数*2をモデリングしたい場合」と「コンバージョン数*3をモデリングしたい場合」とに分けた、と理解してもらえたら良いかなと思ってます。 今回も参考文献は久保本です。一般化線形モデルまわりではこの本より分かりやすい本は依然としてないと思います。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線
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Fanless Pico-ITX SBC runs Linux on Atom E6xx