まとまった集中時間を確保するために - yaotti's diary
Rebuild: 32: How We Work Remotely (Naoya Ito)でのremote workの話で「どう自己管理して集中できる環境を作るか」みたいな話が少しあったので，今の自分の環境をまとめておく．ぼくは割り込みや誘惑にとても(!!!)弱いので，色々と工夫した結果それなりにうまく回るようになった． デスクトップ環境 普段の工夫 ブラウザ(プロファイルとfacebook) ポッドキャストでmiyagawaさんが触れていたけれど，ぼくもGoogle ChromeのProfileを仕事用とそうでないものとで分けている． 特にFacebookが問題で，仕事でFacebookメッセージをよく使うため仕事中にfbメッセージを返す→そのままFacebookをしばらく見てしまう→気が付いたら延々Facebook見てた，ということが頻発していた． そのため，今はFacebookは基本
Cross 2014メモ(1) 現場に聞くパネル - mad-pの日記
2014/01/17にベルサール新宿グランド行われた、Cross 2014に行ってきました。当日取ったメモを公開します。間違いや発言意図と違うなどありましたらご指摘お願いします。 現場に聞く！テスト/CI/DevOps、実際のところどうなの セッション概要 togetter ustream 参加者 直也さん @naoya_ito 石橋さん @iandeth KAIZENプラットフォーム 調整さんを作った人 調整さん知名度高い 舘野さん @hotchpotch secondlife クックパッド 環境回りの整備 伏井さん @hakobe はてな アプリケーションエンジニア テーマ CI/DevOps gist:naoya/8451019 Github, プルリク 直也さん: github+プルリク開発のブログ記事を書いたときは、決して「最新の」とは言わなかったが、いろんな反論があった。「そん
デブサミで、『インパクトマッピング』のお話をしました！：An Agile Way：オルタナティブ・ブログ
Impact Mapping from Kenji Hiranabe 今日、11年目のデブサミにて、「インパクトマッピング」の講演をしました。その資料をアップロードします。 インパクトマッピングは、イギリスの Gojko Adzic (『Specification by Example』の著者)の近刊です。 製品やWebサービスを開発するとき、ビジネス企画の意図をどのように開発に伝えますか？仕様書を書く？それで伝わりますか？ビジネスの変化に追従できますか？ インパクトマッピングは、ビジネス視点と技術視点、さらにはデザイナーという異なる文化をもつ人間どうし会話をするために、目標とそれを達成するための仮説をビジュアルにマインドマップで表現して、企画の意図を共有します。 中心(WHY) = ビジネス目標。 第一レベル(WHO)＝アクター。目標を達成するために、誰に働きかけるか。 第二レベル(HO
The C10M problem
Scalability. It's the question that drives us. It's an anomaly inherent to the programming of the matrix. It's time for servers to handle 10 million simultaneous connections, don't you think? After all, computers now have 1000 times the memory as 15 years ago when the first started handling 10 thousand connections. Today (2013), $1200 will buy you a computer with 8 cores, 64 gigabytes of RAM, 10-g
公開資料 - 日本仮想化技術株式会社
セミナーで発表した資料等は、本ページからダウンロード可能です。 また、slideshareでも同時に公開しています。 HP ProLiant DL360 Gen9ベンチマーク検証 結果報告書 (2015/9/11) HP ProLiate DL360 Gen9は、CPUにインテルXeonプロセッサー E5-2600 を搭載し、1CPUあたり最大18コア、45MBのキャッシュを搭載など、前世代と比べて大幅な性能向上を実現しています。また、HP SMARTキャッシュテクノロジーによるストレージアクセスの大幅な高速化、電源モジュールの小型化、AC/DC変換効率の向上などの対策により、高密度で高性能を必要とするワークロードに最適な1Uラックマウント型サーバーです。 今回、2006年10月に発売開始され、OSにWindows Server 2003を利用しているユーザーが多いと思われるHP ProL
CentOS 6.4 で libvirt を使って CUI で仮想マシンを管理する
CentOS 6.4 と libvirt を使って CUI で仮想マシンを管理するやり方について、自分なりにまとめておく。 まずは必要なパッケージをインストールする。 $ sudo yum install libvirt python-virtinst qemu-kvm bridge-utils -y インストールしたら libvirt のサービスを動作させる。 $ sudo service libvirtd start $ sudo chkconfig libvirtd on 次に VM を作るための準備としてイメージファイルを作る。 これは要するに VM が使うハードディスク的なもの。 $ sudo qemu-img create -f qcow2 /var/lib/libvirt/images/samplevm.img 5G 次に virt-install コマンドで VM をインス
Raspberry PiでFluentdを立ち上げてTDにデータを流してみた話 - komamitsu.log
一ヶ月程前に同僚である @doryokujin 先生からRaspberry Pi（面倒なので以下Pi）を頂いたのだけど、Piに必要なSDカードが手元に無くてすっかり放置していたのですが、満を持してSDカードを買ってきたのでちょっとPiを立ち上げてみた。という話を備忘録的に。 必要なもの（というかこれで間に合った、的なもの） USBケーブル RCAケーブル USBキーボード LANケーブル SDカード（SDHD 8GB） startxとか叩かなければUSBマウスは要らない。 Piの立ち上げ 準備に使った環境はMac OX 10.8.5 SDカードは挿してある状態 SDカードの/dev/disk番号を確認してunmount $ diskutil list /dev/disk0 : /dev/disk4 #: TYPE NAME
Clojure/Incanter/clj-mlでデータマイニング入門 - あんちべ！
概要 Clojureでデータマイニングに必要な各手法を解説する記事です。 本記事を読むと、全くClojureを知らない方でも データ抽出・集計 可視化 機械学習（決定木、ランダムフォレスト、k-meansクラスタリング) をClojureで実行できるようになります。 はじめに ClojureとはJVM上で動く（つまりOSを問わず沢山の環境で動く上に Java資産をそのまま使える）Lisp系の言語です。 Clojureではデータマイニングを行う際、 Incanterとclj-mlという2つの便利なツールがあります。 Incanterは統計処理用の専門ライブラリで、 単体で様々な統計分析を行ったり集計を便利にしたりする機能が沢山用意されています。 clj-mlはwekaという機械学習系のツールをClojureで簡単に使えるようにしたラッパーで、 決定木やランダムフォレストなどの分類器や 各種ク
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