社内研修「JavaScript基礎」の資料を公開します！ - mixi engineer blog
どうも、新卒2年目エンジニアでJavaScript委員会の重田です。 帰省がてら鳥取砂丘や小豆島に行ったらだいぶ日に焼けてしまいました。 さて、もう４ヶ月ほど前になってしまったのですが、新卒研修でJavaScript基礎の講師を担当したので、そのときの資料を公開します。加えて、JSを学ぶ上で押さえておくとよいポイントを解説します。 研修資料 https://github.com/mixi-inc/JavaScriptTraining JavaScript初心者向けの資料になります。 JavaScriptに触れるのがはじめての人でも、配属後すぐに活躍できるようになることを目指して研修を実施しました。 デベロッパーツールで素早くトライ＆エラーを繰り返し、JSを学ぶ 去年ぼくはこの研修を受ける立場でした。今年の講師を担当するにあたって、研修の進め方で最も変えたのはデベロッパーツールを積極的に使う
mixiのサーバOS移行のお話 - ビルド&Kernel編 - mixi engineer blog
こんにちは。年末と年度末になるとブログを書きたくなる運用部アプリ運用グループの清水です。 気づけば前回の記事から3ヶ月が経過してしまいました… 今回は、ビルド&Kernel編と題して、Fedora 17向けにおこなったパッケージのビルドや、KernelのConfig、TCP周りの変更点について紹介したいと思います。 パッケージのビルド OSが大幅にバージョンアップすると、依存しているライブラリに大きな変更が入ったり、RPMの仕様変更もあるため、Fedora 8時代のパッケージのリビルドなど、多くのRPMパッケージを作りなおさなければなりません。 mixiでは、Fedora標準パッケージとは別に150個以上のパッケージを、 configureなどビルドオプションを変える Fedoraで提供されないパッケージを作る ディストリビューションに依存しない構成のパッケージを作る(あとで紹介するPer
Jenkins はじめました + ほか3つ - mixi engineer blog
こんにちは。加藤和良です。 まずあの話を書いて、それを前提にあの話を書いて、みたいなキューが筆者の中にはあったのですが、正直キューの先端につまってる話はだんだん個人的な関心および記憶がうすれてきました! 昔のはなしですからね。 というわけで、最近のまとめをさらっと書いて、新しいネタをすぐ書ける状態にリセットしたいと思います。 Jenkins mixi ではバージョン管理システムとして Subversion を使っています。安定した、いつでもリリースできるバージョンを trunk に、開発中の機能は branches 以下に作業ブランチをつくり、レビューや QA などの後に trunk にマージする、という運用です。 Buildbot はこのうち trunk だけを追っていたのですが、徐々に「このブランチも Buildbot で追うようにして、結果をこの IRC チャンネルに書きこんでほしい
Buildbot で継続的インテグレーション - mixi engineer blog
こんにちは。パートナーサービス部の加藤和良です。 前回、mixi における開発者テスト について説明しました。だいぶ間があいてしまいましたが、今回は、そのテストを定期的に実行する 継続的インテグレーション の仕組みを紹介したいと思います。 テストが遅い 実は、mixi のテストは「遅い」という大きな問題を抱えています。 Micheal Feathers は『レガシーコード改善ガイド』のなかで、単体テストが高速に実行できることの重要性を解き「単体テスト」を厳しく定義します。 次に当てはまるものは単体テストではない。 データベースとやり取りする ネットワークを介した通信をする ファイルシステムにアクセスする 実行するために特別な環境設定を必要とする (環境設定ファイルの編集など) 上記に該当するテストが悪いというわけではない。多くの場合において、そのようなテストを書く価値はあり、しばしばテスト
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
京都収納棚：DBMの率直な壱実装 - mixi engineer blog
飲み屋に行くとかなりの確率で荷物を忘れて帰るmikioです。さて、今回はここ2ヶ月ほどで急ピッチで開発した軽量データベースライブラリ「Kyoto Cabinet」について紹介します。 開発の動機 以前から軽量データベースライブラリとしてご好評いただいているTokyo Cabinetですが、DBMとして必要十分な機能と性能を備えていてなかなか良いものだと自負しております。ただ、開発を進める中でいくつか不満な点があったのも事実です。端的に言えば、全てC言語で記述して、標準ライブラリ（とzlib/bzip2）以外の機能は全て自作しているので、最適化がしやすい反面、メンテナンスの難易度が高くなってしまっているというのが不満です。 そこで、多少性能が悪くなってもいいから、私自身としてお気楽に開発およびメンテナンスができて、移植性も高いような実装を作ってみようと思い立ったのが昨年10月頃。様々な検討を
転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
PerlとRubyで省メモリなハッシュを使おう - mixi engineer blog
サボっていた早朝ジョギング＠駒沢公園を再開して2週間たち、やっと抜かれる数より抜く数の方が増えてきたmikioです。今回は、PerlやRubyのハッシュの代用としてTokyo Cabinetを使うことでメモリ使用量を激減させられることを説明します。 抽象データベースAPI Tokyo Cabinetには抽象データベースという機構があり、先日、そのPerlとRubyのバインディングをリリースしました。それを使うと、各種言語のハッシュとほぼ同じような共通したインターフェイスで、以下のデータ構造を利用することができます。 オンメモリハッシュ：各種言語に標準のハッシュと同じく、メモリ上でkey/valueの関係を表現する。 オンメモリツリー：メモリ上の二分探索木としてkey/valueの関係を表現する。 ファイルハッシュ：いわゆるDBMとして、ファイル上でkey/valueの関係を表現する。 ファ
DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog
正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです（厳密にはリレーショナルデータベースではありません）。 TCの基本となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ（数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値）しか格納することはできません
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
