GoogleのHTTPロードバランサーの破壊力があり過ぎる #gcpja - Qiita
そもそもGoogle Compute Engineのロードバランサー、GCE LBは、1インスタンス・1グローバルIP・ウォームアップなしでいきなり100万リクエスト／秒を捌けてしまう謎性能を備えていて、既存の他社クラウドのLBだけこれで置き換えたい！ という声もちらほら聞かれるほどの強力LBサービスであった。 From Compute Engine Load Balancing hits 1 million requests per second! そして今回、正式公開ではないLimited Preview版ではあるものの、GCE LBの新機能としてHTTP Load Balancingが発表された。その性能と機能の破壊力があり過ぎるので、GCPブログ記事のリンクをシェアするだけではあまりにもったいない！ と思い、要点を訳してみた。 DNSに頼らない、1グローバルIPによるUS、EU、A
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
PythonでPostgresデータから決定木を構築する | POSTD
今回は、任意の人物の所得を人口統計データを使って予測する手法をご紹介します。使用するのは 20年前の人口統計データ です。 この例を用いて、関係データベースの情報から予測モデルを導き出す方法と、その途中で起こり得るトラブルについて触れたいと思います。 このデータの優れた点は、データの作成者が下記のようなアルゴリズムの精度をデータに添付している点です。こうした数値はスモークテストの結果評価に役立ちます。 Algorithm Error -- ---------------- ----- 1 C4.5 15.54 2 C4.5-auto 14.46 3 C4.5 rules 14.94 4 Voted ID3 (0.6) 15.64 5 Voted ID3 (0.8) 16.47 6 T2 16.84 7 1R 19.54 8 NBTree 14.10 9 CN2 16.00 10 HOODG
Node.jsのコールバック地獄をPromiseやGeneratorを使って解消する | POSTD
下のようなコードが、親しみをこめて「コールバック地獄」とか「死のピラミッド」とか呼ばれているのはご存じですよね。 doAsync1(function () { doAsync2(function () { doAsync3(function () { doAsync4(function () { }) }) }) この状態がコールバック地獄かどうかは、意見の分かれるところでしょう。ネストがいくら深くても全く問題がないコードもあるからです。非同期のコードでフロー管理ができないほど複雑になってしまった場合は悪夢ですが。自分のコードがどの程度”ひどい”状態に陥っているかを確認するには、こう自問してみてください。「 doAsync1 の前に doAsync2 が実行された場合、リファクタリングにどこまで労力がかけられるか」と。ここでのゴールはネストの階層を減らすことではなく、モジュール化された（も
Jenkinsで誤って削除したジョブを復旧する - Qiita
誤って意図しないジョブを消してしまった、そんなときの復旧方法のメモ。 前提 設定変更履歴の閲覧、ジョブ作成ができること Jenkinsサバへsshログインでき、sudo使えること 復旧方法 以下の3ステップでできた。ジョブ連携している場合は後述の注意点を参照。 1. 削除直前のジョブの設定を取ってくる Jenkins > 設定の変更履歴 > Show all configs を選択 すべての設定履歴のシステム設定/ジョブ設定 から [削除したジョブ名]deleted[日時] を選択 Job Deletion HistoryのShow Fileから、削除した一つ前のXMLをRawで表示、保存しておく (最新のXMLは空なので、削除直前のものにする) 2. 削除したジョブを再作成する Jenkins > 新規ジョブ作成を選択 ジョブ名に削除したジョブ名を入力 フリースタイルのプロジェクトを選択
チェビシェフの不等式について発表しました - ほくそ笑む
先日行われた第40回R勉強会＠東京(Tokyo.R)にて、「チェビシェフの不等式」というタイトルで発表させていただきました。 大数の法則の証明にも使われるチェビシェフの不等式ですが、現実問題への適用例として、実際にあった事例をデフォルメして物語形式で発表してみました。 スライドは下記にアップしています。 チェビシェフの不等式 from hoxo_m また、この発表に対する補足資料を RPubs に上げています。 http://rpubs.com/hoxo_m/19776 無味乾燥と思える数式でも、実際に使われた事例を知ると、急に親近感がわいてくることもあるかと思います。 楽しんでいただけたら幸いです。 それでは、また。 関連 第40回R勉強会@東京に参加してきた - INPUTしたらOUTPUT!
ヒカルのGo 資料 Webアプリケーションの作り方
FINAL FANTASY Record Keeper用に作ったツールのGolang実装についていろいろ。
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