デスク配線がスッキリ。Ankerの全部入り12 in 1モニタースタンドが突然8,250円OFFされてた #Amazonセール
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多くのカードローン、ないしはキャッシングの時は利息がとられますが、無利息キャッシングだと、決まった期限内に返したら、利息は生じません。 低い金利のカードローンは、大きめの資金の借り入れを希望する場合や、頻繁に借りる必要がある時には、月の返済額を相当少なくすることが可能なカードローンだといわれています。 5万円~10万円という、一括にて返せる大した金額ではないキャッシングだったら、利用しやすい無利息サービスを標榜しているキャッシング会社に申し込みをすれば、利息を徴収されることはないのです。 少しでも早く現金が必要なら、「借入申し込み額を50万円未満」にするようにしましょう。50万円以上のキャッシングのケースでは、借り入れる方の「収入証明書」が要求されるから、少々面倒です。 近頃ではクレジットカードでも、手軽にキャッシングできるようになっているものが出ているので、手っ取り早くキャッシングの申込
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GoogleがWeb全体のスピードアップにいよいよ本格的に着手, 一社だけではできないと強調 からリンクのあった、 http://code.google.com/intl/ja/speed/articles/optimizing-javascript.html が日本語かと思ったら日本語じゃなかった・・・・。 いやー、意外とというか文字列については、全然知らんかった。 Closureって便利だし、「おぉ〜俺って使ってるジャン」みたいな気になれるからついつい使っちゃうんだけど、高コストなのね・・・・。反省。 ということで、超適当翻訳。どっかの誰かが書いてるかも。 前おき 著者: Google Chromeのエンジニア Gregory Baker, Software Engineer on GMail & Erik Arvidsson 推奨される経験:JavaScriptの実践的な知識 クライ
Getting started Download Page Speed. Run Page Speed against your web pages. Read about the Page Speed performance best practices. What is Page Speed? Page Speed is an open-source Firefox/Firebug Add-on. Webmasters and web developers can use Page Speed to evaluate the performance of their web pages and to get suggestions on how to improve them. How does Page Speed work? Page Speed performs several
はじめに 「新はてなブックマーク」になったということで、とっても便利になったのですが、ブックマーク一覧ページ*1が若干 JavaScript に時間が掛かっているみたいです。 というわけで 調査してみたいと思います。調査して、改善できそうなところは後で纏めて「はてなアイデア」にでも登録しようと思います。 この日記は調査しながら、過程を書いていくつもりです。 準備 まずは、人のサイトの JavaScript を書き換えて試してみるための環境を作ります。 作業用ディレクトリを作る とりあえず、ホームに HatenaJS というディレクトリを作ります。 $ mkdir HatenaJS $ cd HatenaJS CocProxy をダウンロードしてくる 以下から CocProxy というツールをダウンロードしてきます。 http://coderepos.org/share/wiki/CocPr
IEでもFirebugについてくる処理時間計測用のProfileという機能が欲しくて作ってみた。 IE8からはFirebug相当のデバッグツールがついてくるのでいいけど、IE6,IE7あたりでは結構使えるかも。 他のBrowserでも使えるはず。 FirebugのProfileのように勝手に計測してくれるのではなく、計測部分にコードを埋め込まないといけないのはしかたがないと思って欲しい。 以下、ソースとその後に使い方。 /* ================================================================================ Name : profiler In : [none] Out : [none] Note : 処理時間を計測する ----------------------------------------------
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、Yahoo!ニュースのデザイナーの黒田・由衛です。 Yahoo!ニュースが2009年4月27日にリニューアルしました。今回のリニューアルでは、お客様に快適にサイトを利用していただけるよう最速でページを表示させることに重点をおきました。 お客様がウェブを閲覧するのは1日の中のほんの限られた時間です。その貴重な時間を割いてYahoo!ニュースに来ていただくわけですから、1ページでも多くの記事を「読みやすく」「ストレスなく」見ていただけるようにするのが、Yahoo!ニュースがお客様にできる最高のおもてなしだと考えています。そこで、今回のリニューアルでは、サイトデザイン側からのアプローチとして以下の2点の施策を行いました。 1
本来のオプティマイズでは難しいAJAXを多用するサイトの高速読み込みを実現する技術をdiggの開発者がMXHRとして発表した。いままではページのどのパーツも同等の重要度で扱われ、ページがレンダリングされるたびにすべてのパーツからHTTPコネクションのリクエストが送られていた。またdiggのような掲示板のようなページでは大量のキャッシュが必要で、クライアントによって実際にどれくらいのコメントが見えるかの差が非常に大きい。MXHRはこれらの問題を解決するためにデザインされたもので、サーバーとクライアント間で、ただひとつだけのHTTPコネクションを開く。これによりサーバーがページのどのパーツを先行して読み込むかをコントロールすることが可能になり、ユーザーにとってはページ読み込みがほぼ一瞬で済むことを意味する。コードはdiggのブログで公開されており、MXHRが発展していけばAJAXの利便性にスピ
STLport のハッシュ・コンテナ 標準C++ライブラリが提供するコンテナは、vector, list, deque, set, multiset, map, multimap の7種です。 これらコンテナから特定の要素を検索するとき、その時間計算量は vector, list, deque では O(N), set, multiset, map, multimap では O(logN) となります。 これ以上に高速な検索が可能なコンテナとしてハッシュ表(hashtable)を利用すれば、適切なハッシュ関数を与えることによって検索に要する時間計算量をコンテナ内の要素数に関わらず O(1) に近づけることができますが、残念ながら標準C++ライブラリにはハッシュ表で実装されたコンテナ(ハッシュ・コンテナ)を提供していません。 SGI(Silicon Graphics社)のSTL実装をベースに
=head1 概要 本プロジェクトでは、Perl programming における、パフォーマンスチューニングの要諦について書く。 =head2 チューニングの原則 可読性/メンテナンス性とのトレードオフを意識し、メンテナンス性の低下をひきおこすようなチューニングは気をつけておこなうこと。 =head2 無根拠なチューニングはしない マイクロオプティマイゼーションにおいて、ベンチマーク結果のみにたよったチューニングはできるだけ避け、「どうしてこちらの方が高速なのか」を常に意識するよう心がけるべきである。 =head2 ツール =over 4 =item Benchmark.pm Benchmark.pm は、Perl における標準のベンチマークモジュールである。cmpthese, timethese, timeit などを場合によって使いわけるようにする。本稿でも主にこれを用いる。 =it
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか?半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
ユーザーがページをロード開始してから閲覧できるようになるまでのロード時間はユーザーが自分のページを快適に閲覧できているかどうかを示す重要なファクターです。Google Analyticsのイベントという機能を使用することで、ユーザーの実際の体感速度を可視化することができます。 たとえば、このブログのある期間における体感速度のグラフはGoogle Analytics上で以下のように出ています。 44.84%のユーザーは100〜499msでロードできており、1秒未満でロード完了しているユーザーは合わせて73.49%であるとわかります。また、3秒以上かかっているユーザーも7.42%居ることも分かります。3秒以上ロードにかかるようだと離脱率も高くなるので、7.42%のユーザーに対して何かの施策が必要であるということも分かります。 このように、ユーザーが実際感じている体感速度を可視化することで、この
画像周りの速度メモ - #生存戦略 、それは - subtech 大量に同じ画像を表示したいとき - 0xFF もっと高速にする方法。 background-repeat and clientX <!DOCTYPE HTML> <html><head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8"> <meta charset="utf-8"> <title>background-repeat and clientX</title> <style type="text/css"> #star{ width: 0; height:10px; background:url('http://s.hatena.ne.jp/images/star.gif'); background-repeat: repeat-
画像周りの速度メモ - #生存戦略 、それは - subtechの件。 最終手段として、CSSを使う。 .hatenastar{ display:inline-block; width:11px; height:10px; background:url('http://s.hatena.ne.jp/images/star.gif'); } (function(){ var now = new Date*1; for (var i = 0; i < count; i++) { var span = document.createElement('span'); span.className = 'hatenastar'; container.appendChild(span); } document.title += ' css:' + ((new Date*1) - now); })();
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Reply to はてなブックマークのコンテンツの JavaScript を高速化する - IT戦記 「重い箇所2:HatenaStar.js 1738 行目」で取り上げられていた Hatena.Star.Button.reateButton ですが、Flyweight パターンのアイデアと Element.cloneNode() を利用したところ、手元の環境(WinXP,Fx3.0)で7.7倍速くなったのでお伝えしておきます。 修正コード /* Hatena.Star.Button */ Hatena.Star.Button = new Ten.Class({ createdButton: {}, createButton: function(args) { var src = args["src"]; if (!this.createdButton[src]) { var newimg
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世界最大の写真共有サイトFlickrの技術マネージャーが、急成長するWebサイトのキャパシティプランニング(容量計画)の秘訣を披露。日々トラフィックが増加し、管理するデータ量が膨張するWebサイトでは、いかにダウンさせずに運用し、急成長に対応するかが最重要課題です。本書では、現状を分析し、限界を予測し、そして無駄なく適切にリソースを配置して対応するためのテクニックを紹介。変化に強いWebサイトの構築・運用方法を指南します。Web関連企業のみならず、すべての企業の参考となるヒントが満載です。 はじめに 本書執筆の理由 重点事項と主題 対象読者 本書の構成 本書の表記法 コード例の使用 連絡先 謝辞 1章 キャパシティプランニングにおける目標、課題、およびプロセス 1.1 間に合わせの計算 1.2 いつシステム障害が発生するかを予測する 1.3 システム統計データに「話をさせる」 1.4 物品
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