Node.js の Heroku 環境におけるパフォーマンス - hakobera's blog
Heroku で Node.js を動かしても絶対的なパフォーマンスは得られないのだけれど、最近仕事で Node.js on Heroku をやっているので、実際にどれくらいのパフォーマンスがでるのか測ってみました。 今回調べたのは、主に3点。 2X Dyno （CPUとメモリが2倍のDyno。ただし、コア数は4のまま）を使うと速くなるのか？ Cluster に効果はあるのか？ Dyno 数はどれくらいが良いのか？ ベンチマークは Node.js v0.10.9 を対象とし、全て siege のベンチマーク機能の結果です。ベンチマーク対象のコードは、Node.js 本家トップページに載っている例のHTTP サーバで、AWS の us-east-1 リージョンの EC2 m1.large インスタンスで実行した結果です。 $ siege -b 60S -c 100 http://server
INSIGHT SIGNAL（インサイトシグナル） | DATA Service | 今週の分析
今週は、テレビＣＭの認知率を、放映量（合計視聴割合）と重複して放映した割合（同一番組内で２回以上放映があった割合）で回帰分析した結果です。 フリークエンシーとテレビＣＭ認知率の関係については、ＮＲＩシングルソースデータをもとに、以前の「今週の分析」の中で分析しました。今回は、５月〜６月に実施した調査の中で、出稿量が多く、比較的この時に新しく放映が始まった23本のテレビＣＭを事例に分析を行いました。集計したデータは以下の通りです。 �@ＣＭ認知率 テレビＣＭを覚えている割合 �A合計視聴割合 各テレビＣＭの出稿があった番組について番組単位の視聴割合を集計したもの。１番組で２回以上の出稿があった場合は、出稿回数分だけ視聴割合をカウント �BＣＭ放映重複率 全放映回数のうち、同一番組内で重複して放映された回数の割合。 �@ＣＭ認知率と�A合計視聴割合の間には正の相関があります。すなわち、テレビ
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
データサイエンティストを「口説ける」か？ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
私は、数学や計量経済学をやってきたような地頭のいい人材に、是非我々のマーケティングコミュニケーションの世界に入ってきて欲しいと思っている。こうしたことが出来る頭脳は、従来の広告屋を鍛えてどうにかなるレベルではなく、「データ取扱い者免許」みたいのを持っている人に、「広告コミュニケーションって面白いでしょ？」「このベースラインというブランド力みたいな訳の分からない部分を可視化してみないか？」のような甘言を用いてこちら側の世界に連れ込みたいと思っている。 （ブランド力の可視化とデータサイエンティストを「口説く」こと） 大変面白いブログ記事を拝読しました。ええ、これものすごく大事なことだと思います。「データ取扱者免許」というキーワードもなかなかにキャッチーで良いですね。今度からぜひこの表現拝借して色々なところで使わせて頂こうと思います（笑）。 なお、僕は「地頭」という言葉にはどちらかというと否定的
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