終電＝定時だったわたしが勉強時間を確保するためにした1つのこと - インターネットの備忘録
仕事で多忙なときって勉強とか新しい知識の吸収がはかどるなあと思うので、忙しいときほどいろいろ詰め込みたいタイプです。 で、その性格もあって毎日24時23分の最終電車に乗って帰宅するほど働いていた頃、並行して興味があった業務外の資格を取得したことがあったのですが、本などでいろいろ言われている通り、ほんとにちょっとしたコツでけっこうやれるものだな、と実感しました。 具体的なポイントについてはkomokoさんが丁寧なエントリーを書かれているので、わたしは体験談を書こうかなーと思います。 仕事をしながら勉強を続けるための７つのポイント｜かみんぐあうとっ http://d.hatena.ne.jp/komoko-i/20110625/p1 会社帰りに毎日30分、マクドナルドで勉強した 当時は激務だったので、自宅に帰ったら即お風呂→即寝でした。 家に着くと1時を回っていて、ヘロヘロになりながら化粧を落
継続的インテグレーションについて、Ruby勉強会@札幌-18 で発表しました - 2nd life (移転しました)
先日行われたRuby勉強会@札幌-18で、Ruby勉強会にもかかわらず空気を読まず、継続的インテグレーションについて発表しました。 継続的インテグレーション - Ruby勉強会@札幌-18 View more presentations from hotchpotch 継続的インテグレーションは複数人開発ではやるべき価値がある手法だと思ってますが、実際に実践してみないと価値をなかなか体験できない物だと思っています。 継続的インテグレーションについて語る際に、言葉で伝えにくい部分がある。それは、継続的インテグレーションは開発全体に関わる「パターン」への移行をもたらすものだということであり、こればかりは、実地で体験してみないと理解しがたいのだ。 継続的インテグレーションの恩恵 スライドの中では、実際にクックパッドで継続的インテグレーションを行っていて感じた価値、その結果変わった開発サイクル・プ
プログラマだったら使うフォントにもこだわれ - プログラミング用フォント｢Ricty｣ | Act as Professional
1日中、文字を見ながら思考を続けるプログラマならば、使用するフォントにもこだわりを持とう。環境やプログラミングにあったフォントを使用することによって、目から入る情報量の認識率を高めれば、全角スペースとか、“見えなかった物”が見えるようになるかもしれない。目をこらしめなくても、すぐに気づく小さな間違えがあるかもしれない。 僕たちは人間だ。間違いを犯す。だが、間違うことを防ぐ努力をすることはできるはずだ。 僕が気に入って使っているのは、プログラミング用フォント Rictyだ。以前のバージョンは、TrueType フォントを直接配布していたのだが、ライセンスの関係で、現在は生成スクリプトを配布する形に変更されている。そこで、MacOSでこのフォントを生成する手順をお伝えします。 fontforge のインストール The MacPorts Projectを利用してインストールする。 sudo p
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（後編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 この記事は、「FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）」の続きです。 事例1 Titan（Facebookメッセージ） HBaseがFacebookでどのようなアプリケ－ションで使われているのかを紹介しよう。 Facebookの新メッセージ機能。
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか？ MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb
欧州版HTC Sensation向けリークRUUが公開、近々ソフトウェアアップデートが配信される？ | juggly.cn
2023年12月 (1) 2023年11月 (116) 2023年10月 (79) 2023年9月 (28) 2023年8月 (7) 2023年7月 (6) 2023年6月 (101) 2023年5月 (229) 2023年4月 (201) 2023年3月 (206) 2023年2月 (147) 2023年1月 (193) 2022年12月 (146) 2022年11月 (54) 2022年10月 (1) 2022年9月 (1) 2022年8月 (1) 2022年7月 (3) 2022年6月 (1) 2021年9月 (1) 2021年8月 (8) 2021年6月 (3) 2021年4月 (4) 2021年3月 (6) 2021年2月 (1) 2021年1月 (3) 2020年12月 (2) 2020年11月 (2) 2020年10月 (5) 2020年9月 (12) 2020年8月 (40
Rによるtwitterテキストマイニング 〜テキストに対する学習とは〜 - あんちべ！
あんちべのすべらない話〜俺のツイートがこんなにウケないはずがない〜 View more presentations from AntiBayesian自分のtweetがウケるか滑るかをpostする前にrandomForestで判別してみよう！ LTは制限時間10分だったため、詳細は意図的に省きました。本記事では皆さんにも実践頂けるよう、学習データの作り方についてスライドより詳しく説明したいと思います。 ●そもそも「学習する」とは？今回の目的は、自分のツイートがfav(面白い), non(普通)のどちらになるか分類することです。そのためには「favになるツイートはどのような特徴を持っているか？」を明らかにしなければなりません。特徴が明らかになっていれば、・このツイートはfavの特徴を強く持っている→favに分類・このツイートはfavの特徴を殆ど持っていない→nonに分類というモデルを作成可能
辞書にオブジェクトっぽくアクセスする - Keep on moving
はじめに pythonでは2.6以降ならばjsonライブラリを使ってjsonを簡単に使えて便利です。 jsonライブラリを使うと、json文字列をparseして辞書で取得することができるのですが、 jsonの階層が深いとオブジェクトっぽくアクセスできないかなーと思うときがあります。 既に同じようなことをやってる人がいそうですが、時間があったので軽く実装してみました。 ソース class DictAccessLikeObj(dict): """ >>> DictAccessLikeObj({"foo":"hoge"}).foo 'hoge' >>> DictAccessLikeObj({u"foo":[{u"bar":u"baz"}]}).foo[0].bar u'baz' >>> DictAccessLikeObj({u"foo":[[1,2,3]]}).foo[0][2] 3 """ d
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