kimutanskのブックマーク / 2015年8月4日

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2015年8月4日のブックマーク (6件)

GitHub - Netflix/s3mper: s3mper - Consistent Listing for S3
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kimutansk 2015/08/04
S3上にあるファイルのメタデータをDynamo上に保持して結果整合性に対応するAspectコンポーネントと。Dynamoにはパスをキーにしたレコードとepochをキーにしたレコード、２種類を持つと。

s3

Netflix

DynamoDB
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【後編】トレジャーデータCTOと紐解く。日米で異なるCTOの役割とは？
＜前編のあらすじと後編のお話＞本企画のホストである伊藤直也氏（以下「naoya」）が広尾の寿司屋に招いたのは、現在『トレジャーデータ株式会社』のCTOとして活躍している太田一樹氏（以下「kzk」）。弱冠20歳にしてCTOとしてのキャリアをスタートさせ、様々な出会いを経てシリコンバレーでの起業を果たしたkzk氏だが、決して常に順風満帆だったわけではなく、資金調達に奔走し、「寝られなくなるくらい辛かった」という過去もあったのであるー―。 ⇒【前編】の記事はこちら【後編】となる今回は、セールス主導の会社と決め、様々な施策を行っているリアルな話や、日米のカルチャーギャップに悩まれている現状、そしてそもそもkzk氏のポジションは日本でいうCTOではない？など興味深い内容が次々と明らかにされていきます。そして、久しぶりの帰国というkzk氏をもてなすべく、いよいよ絶品の握りも登場します。 — nao
kimutansk 2015/08/04
「プロダクトは顧客のモノ」と。いい言葉ですね。やたらとレベルや敷居が高そう、というか実際に高いということは事実だとは思いますが。

CTO

Treasure Data
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ECSと他のDocker�管理サービスの比較
2015/07/27 JAWS-UGコンテナ支部 #1
kimutansk 2015/08/04
実際ECS単体では出来ることは限られていて、Consulなりと組み合わせないと厳しいのが現実。あとdocker runコマンドをECSが実行するので色々制約あるんですよねぇ

aws

ECS

Docker
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SR-Tree
2003年から2009年までの間、 SR-tree ライブラリをメンテナンスできない状態が続きました。 GCC 4 への対応などを約束しておきながら、約束を反故にしてしまう非礼も少なからずありました。この時期は、私の研究者キャリアにおける暗黒時代であり、研究に割ける時間がほとんどありませんでした。ご迷惑をおかけした皆様に、心よりお詫び申し上げます。概要発表文献ライブラリ <2010/03/09> ビデオ <1998/11/18> オンラインデモ関連研究概要 SR-Tree とは？ SR-Tree は高次元点データに対する最近接検索を高速化するためのインデックス構造です。用途は？特徴ベクトルに対する類似検索が代表例です。画像データに対する内容検索の実現法として、特徴ベクトルを類似検索する方法が広く使われていますが [FSN+95,WKS+96]、その際に必要となる
kimutansk 2015/08/04
R-treeの派生形（？）として包囲球を用いるS-treeと両方用いるSR-treeがあると。

R-tree

index
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”私の環境で”大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablog
大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablog を書きましたが、awk file > file より cat file|awk > file が速い環境は稀なようなので、私の環境でなぜ cat file|awk > file のほうが速いのか調べてみました。プロセススケジューラが関係しているようです。 ↑はPerf + Flame Graphs で、awk file > file 実行時のコールスタックと所要時間を可視化したものです。結論(たぶん) SSDの暗号化・復号をカーネルスレッドで行なっているのと、プロセススケジューラが awk とカーネルスレッドを同じ CPU にスケジューリングしていた(他に空いている CPU があるのに)。 awk file > file では暗号化データを復号するカーネルスレッドと awk のプロセスをプロセススケ
kimutansk 2015/08/04
なるほど・・　ただ、何故awkプロセスはKernelと同じCPU上で動作してしまうんでしょうねぇ。

linux
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高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ
(図書館学系の話題でもあるからちょっと悩んだけれど、文献読解全般に関する内容だからこちらへ) 既に日々論文をバリバリ読んでいるひとには今更な記事だろうけれど、分野ごとの違いもあって興味深かったのでざっくり記録する。論文を大量に読む際に、頭から几帳面に読んでいると時間がどれほどあっても足りないし、後から「こんなことが書いてあった論文なんだったっけ？」という問題も発生してしまう。研究者の皆様はMendeley などの文献管理ツールをを用いていることが多いかとは思うが、それでも論文の読み方そのものに工夫をすればインプット/アウトプットの効率が圧倒的によくなるので、やってみるにこしたことはない。その工夫とは何かというと、論文を読むときに「特定の問いに集中して読む」というものだ。学術論文は分野ごとの違いはあれ、必ず特定の流れに従って構成されている。そこで要点のみに注目して読み、他の事項を捨てる
kimutansk 2015/08/04
まずこれで概要をまとめておいて、詳細が確認したければ読み込んでみる、というのはよさそうですね。

論文

研究
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- 2015年8月6日
- 2015年8月4日
- 2015年8月3日