Twitterの裏技“Hashtags”
先週、記事の中で記者のTwitterアカウントを公開したところ、100人以上の方にフォローしていただいた。同時にフォローもした。記者のFollowers、Followingは200人を超えた。それでどうなったのか？ タイムラインをまったく追えなくなったのだ。記者にとってTwitterでコミュニケーションを取ることは楽しいし、有益な情報を得られることも多い。どうにかならないものか。 特に先週は都内で「Developers Summit 2009」（デブサミ）があり、記者のタイムラインはさまざまなポストで常にあふれかえっている状態だった。ふと気付くとタイムラインに未読のポストが数十個貯まっている。外出していたりすると数百個だ。有益な情報を見逃していないか、不安を覚えることもあった。 Twitterクライアントの中には自分がフォローしているユーザーをカテゴリに分けてコメントを効率よく読めるような
Hemiolia.com is for sale | HugeDomains
Working with hugedomains.com was a quick and easy process. We got to speak to multiple real people located in Colorado without having to wait on hold! Our only complaint was we felt we had to overpay more than this particular domain was worth, and we weren't able to negotiate it down to a level that we felt was fair. However, payment and delivery were seamless, and within a few hours we had all of
動画：朝日新聞デジタル
宇宙ベンチャー「スペースワン」（東京）は9日、和歌山県串本町で予定されていた小型ロケット「カイロス」初号機の同日の打ち上げを13日以降に延期すると発表した。延期した理由は、警戒区域に船舶が入ったため。ロケット自体に問題は起きてい... [続きを読む]
GMail フィルターのエクスポート機能を使って振り分けルールを最適化
メールへの対応の時間を最少限にするためには、そもそも受信箱にはいるメールの数を削減しないといけません。GMail を使っているならば、「フィルター」はそのために欠かせない機能です。 「フィルターで自動的に対応できるメールが「受信箱」に残っているのは恥！」とまで思い詰めるのはどうかと思いますが、私もその一歩手前くらいにはフィルターのチューニングを日頃から心がけています。 そういうわけで先日 GMail の Labs 機能としてフィルターのエクスポート機能が追加されたのはとても嬉しいニュースでした。 この機能を使うと、選択したフィルターを簡単な XML 形式でエクスポートとし、編集してからまたインポートすることが可能になります。 この XML 形式ですが、Atom 形式を拡張したもので entry タグに囲まれている部分が一つ一つのフィルターに対応しています（右の図は一部抜粋したもの）。 編集
第7回 関数脳のつくり方 First Season
大手SIベンダにてSEやPMやアーキテクトとして勤務したのち，現在は株式会社豆蔵のチーフコンサルタント。主に超上流のプロセスである要求開発やオブジェクト指向，アジャイル開発のコンサルタントとして活躍中。開発の現場にこだわり，開発の現場を少しでもよくしたいと日夜奮闘している。要求開発アライアンス 執行委員。著書に『オブジェクト脳のつくり方』や『eXtreme Programming実践レポート』（ともに翔泳社発行。後者は共著）などがある。 この連載も「刺激的」な内容が続いたと思いますので，今回は関数型のコーディングに普段なれていない皆さん向けの内容をお届けします。 そんなことを書くと，まるで私も関数型バリバリ…みたいですが，全くそんなことはありません。今までは仕事はJavaばかりで，昨年羽生田さんがやっているScalaに興味を持って取り組んで以来，ずっと「関数型」の考え方がよくわからなくて，
[ThinkIT] 第2回：データベースのスケールアウト（前半） (1/4)
前回はシステム部品としてのデータベースの特徴、データベースの性能がどのようにして決まるか、なぜデータベースを単純に並べただけではスケールアウトできないのかを説明しました。今回は、データベースをスケールアウトさせるにはどうすればよいのかを解説します。 スケールアウトとは、何台もサーバを並べて全体で処理能力を上げる方法です。WebサーバやJavaのアプリケーションサーバの場合には、共有データが必要ない場合が多いので、単純にサーバを増やして、負荷分散装置（あるいはサーバと不可分散ソフトウェア）を使えばスケールアウトが可能でした。 一方データベースは本質的に共有データを扱うソフトウェアなので、そうは簡単にはいきませんが、図1に示すように、2つの方法のスケールアウトが考えられます。
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以下の記事を見ると http://www.asahi.com/national/update/0304/TKY200903040170.html たった2000万円献金で、100億円の仕事の受注を得たように見えますが。…
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