Apache Kafka, Purgatory, and Hierarchical Timing Wheels | Confluent
Apache Kafka has a data structure called the “request purgatory”. The purgatory holds any request that hasn’t yet met its criteria to succeed but also hasn’t yet resulted in an error. The problem is “How can we efficiently keep track of tens of thousands of requests that are being asynchronously satisfied by other activity in the cluster?” Kafka implements several request types that cannot immedia
Small Arms Imports / Exports by Google Ideas - Experiments with Google
New! This project is now open source: https://github.com/dataarts/armsglobe This data visualization was produced by Google as part of the 2012 Google Ideas INFO (Illicit Networks, Forces in Opposition) Summit with support from the Igarape Institute and data provided by the Peace Research Institute Oslo (PRIO) small arms database. The data includes annual customs report data providing >1 million da
Re:dash - Make Your Company Data Driven
Redash helps you make sense of your dataConnect and query your data sources, build dashboards to visualize data and share them with your company. “Redash is as essential as email to my company. We love data but accessing the data is a pain without Redash. Any company I go to, I get them hooked on Redash. It’s an easy sell :)” by Ben Dehghan, Co-Founder of Data Miner Read what our users say → Write
World countries in JSON, CSV, XML and YAML.
Any help is welcome! Project maintained by mledoze Hosted on GitHub Pages — Theme by mattgraham World countries in JSON, CSV, XML and YAML. Countries data This repository contains lists of world countries in JSON, CSV and XML. Each line contains the country: name - common - common name in english - official - official name in english - native - list of all native names - key: three-letter ISO 639-
プログラマーが効果的な可視化を作成する （中編） - Qiita
(9/2/2014 追記：何故か後編の記事が削除されていましたので、分割後修正して再アップしました。） はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの第二回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド わかりにくい可視化 昨夜寝る前に気づいたのですが、前回のプログラマ向けのニッチな記事をはてなブックマークのヘッドラインで見かけて驚きました。そしてその中に鋭いコメントを発見しました: この手のグラフ系の可視化で本当に知見が得られたの？って思ってしまうな。わかりにくい。 これはまさにその通りで、これこそ私がこの記事をまとめようと思った理由の一つです。身も蓋もない事実を申し上げますと、
venturescanner.com - このウェブサイトは販売用です！ - venturescanner リソースおよび情報
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YAPC::Asia Tokyo 2015での発表 - Go ahead!
YAPC::Asia Tokyo 2015 今年で最後となるYAPC::Asia Tokyoで，データ分析基盤まわりについて発表してきました．部屋は満席だったようで，聞きに来てくれた皆さん，ありがとうございました．会場はD言語erにふさわしくD会場でした． データ分析基盤を支える技術 - YAPC::Asia Tokyo 2015 これが今どきのデータ解析基盤だ！初心者のためのデータ解析講座 #yapcasia #yapcasiaD - Togetterまとめ どういう展開にしようか悩んだんですが，データ分析基盤の構築に使われる様々なソフトウェアが，どういう問題を解決するために導入されているのか，またその一方どういう問題を持っているのか，を一からデータ分析基盤を作るという流れで話していくことにしました． 既にガリガリやっている人向けではなくて，これからやろうとしている人，やってるけど現状の
Jason Davies - Freelance Data Visualisation
Jason Davies is a freelance software developer based in London, UK.
データマイニング・機械学習関連 の国際会議
Transcript 1. データマイニング・機械学習関連 の国際会議 神嶌 敏弘（産業技術総合研究所） http://www.kamishima.net/ グリッド協議会 第45回ワークショップ『国際会議における技術動向報告』 国立情報学研究所，2015.2.6 1 2. 目次 機械学習・データマイニング関連の国際会議の概要 機械学習，データマイニング，および人工知能などと，これらに関連 する分野を俯瞰した後，主な分野について大まかに紹介 近年のデータ分析技術 ここ10年にわたって機械学習・データマイニング分野の進展について の私なりの考え 2014年の国際会議報告 昨年度私が参加してきた KDD, ECMLPKDD, RecSys, NIPS につい ての報告 2 3. 機械学習・データマイニング関連 の国際会議の概要 3 4. ICML NIPS UAI BigData KDD SI
世界のスマートフォン利用に関する大規模調査 2012 年の調査結果を発表
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Hashed and Hierarchical Timing Wheels: Data Structures for the Efficient Implementation of a Timer Facility | the morning paper
The Data Visualisation Catalogue
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