jruby sinatraでつくるスタンドアローンサーチエンジン - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
jrubyでさくさくrspecを実行する(Nailgun or spork) - たごもりすメモ
JRubyでコード書いてるとrspecを起動するたびに永遠にも等しい待ち時間が苦痛で苦痛で苦痛で。 素のrspecで5.6秒、rspecを実行するようにRakefileを書いた rake test で9.4秒、bundle exec rake test に至っては19.7秒という永遠にも等しい時間を必要とする。こうなると生きるのがつらくなってくる。 で、調べてたらsporkなるものがあるらしいんだけど試してみてもなんかいまいちうまくいかない。(うまく動いた、末尾の追記参照) んでさらに調べてたら、そもそもjvmの起動コストについてはNailgunという仕組みをつかってパスできるっぽい。世の中のRailsアプリだとRailsまわりのライブラリのロードがさらに辛いらしいが、まあそこは今の自分には関係ないのでパス。jvm起動コストだけなんとかなればいいや。 ということで、簡単。以下のようにする。
GREEにおけるJenkins, その6 | GREE Engineering
こんにちは、エンジニアの岡崎(@watermint)です。 今回は、Jenkinsを運用に使うテクニックを紹介します。 JRubyとgemをgitで管理 GREEのシステムではいくつもの管理系のスクリプトがあるのですが最近岡崎が管理している管理系スクリプトはすべてRubyで書いています。実行はRubyのJava実装であるJRubyを使っています。また管理系スクリプトと一緒に、JRubyのランタイムやGEM(Rubyのパッケージ管理システム)レポジトリ一式もgitで管理しています。これの狙いは二つあります。 どのSlaveでも動作する Jenkins SlaveもJavaで動いています。ということは、JRubyを実行するのに必要となるJavaは既にある訳で、Slave側のソフトウエア構成を気にせず実行することが出来ます。OSを選ばないのも大きなメリットです。 バージョンが指定できる すべての
Java屋がTomcatでRuby on Railsを試すには？（1/2）−＠IT
Ruby on RailsをJavaサーバで動かす4つのメリット まずは、JRuby on RailsをJavaのAPサーバ上で動かすメリットを考えてみましょう。その最大のメリットはJVM（Java仮想マシン）上で動作する点が挙げられます。JVMで実行することで、以下の4つのメリットを享受できます。 JVMはエンタープライズ環境での動作実績も多く、非常に安定した実行環境を手に入れることができる JVM上でJRubyを実行する場合、AOT（Ahead Of Time）およびJIT（Just In Time）方式でコンパイルする。従って、コンパイル後はインタプリタ形式よりも高速に動作する（※注1） Javaの豊富な機能を使い、さまざまな拡張が可能 JRuby on Railsが動作するAPサーバもTomcatやWebSphere上で動作確認が報告されている JDBCを使って対応DBを増やしたり
JRuby / Ruby Continuous Integration with Hudson
... finding time to write something useful is nontrivial ... Hudson is a great tool for your continuous integration needs. It's very easy to setup and can run/monitor multiple types of tasks. Some have used it for Python and this blog entry will show you how to get Hudson setup quickly for running your Ruby or JRuby tests. (including reporting) (This step-by-step is assuming you have Java installe
確率推定つきの SVM を libsvm.rb で試してみる - Relevant, Timely, and Accurate
libsvm には、"-b 1" オプションという、確率推定機能があります。これを試してみました。学習には libsvm 付属のコマンド svm-train を使い、分類は自作の libsvm.rb を通じて JRuby 上で行えるようにしました。 英単語とドイツ語単語を分類するという例題に取り組んでみた結果、良好な分類性能と、意味ありげな推定確率が得られました。 libsvm の確率推定機能 libsvm のコマンド svm-train 及び svm-predict には、以下のような確率推定オプションがあります。 -b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)この確率推定が何を意味しているいるのかを体感するために、適当な
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