育児のストレス、の一番て結局これじゃないか？と思ったこと。 - スズコ、考える。
少し前にTwitterで「育児の一番のストレスは自分の思うように時間が使えないこと、だれかの時間軸に合わせて動くこと」というのが回ってきたのを見て、そうだなぁ、それは確かにすごいストレスだよね、と思った。 でも、一番か？と考えたとき、それで爆発するほどではないなぁと私は思ったのですね。確かにすごいストレスなの。トイレも自分の都合では行けない。子供中心、子供の時間軸に合わせていろんなことをセッティングしたり、予定したことがスムーズにいかなかったり。 でも一番か、と言われたら、も～～ってはなるけど今までマックスに爆発したときの要因にだったかと思い返すとなんか違うなぁと。 で、今日この記事が回ってきたんですね。 育児には積極的なつもりだったが… 妻が家を出た理由 ：日本経済新聞 まだ前編だけなのでこの記事の内容についてはいろいろ言えないのですが、これを読んでいて奥さんがなんで耐えられなくなったん
最近の仮想化界隈を知る：VMWareからCoreOSまで | 射撃しつつ前転
仮想化の分野はどんどんと新しいものが出てくる。全部を実際に試すことは出来なくても、筋が良さそうなものについては、どういうものなのかある程度把握しておきたい。最近はちょっと忙しくてあまり情報収集ができてなかったので、追いつこうと思ってちょっと調べてみた。 ハイパーバイザ型仮想化とコンテナ型仮想化 仮想マシンの歴史をたどると、メインフレームの方では随分と昔から使われている技術である、と出てくる。一方で、x86の世界ではそれほど歴史は長くなく、1999年にリリースされたVMwareがおそらく実用的な初の仮想マシン技術だろう。 VMWareはハイパーバイザ型仮想化と呼ばれる技術で、上に乗るOS（ゲストと呼ばれる）に対して仮想的なハードウェアを提供する。ハイパーバイザ型も、どのレイヤで仮想的なハードウェアを提供するかで更に細分化されるらしいが、よく知らないので、ここではそこまでは踏み入らない。ハイパ
今さら聞けない Immutable Infrastructure - 昼メシ物語
Immutable （不変な） Infrastructure は、サーバを一度セットアップしたら二度と変更を加えないという運用スタイルのことを指します。 クラウド環境では、必要に応じてすぐにサーバを用意し、不要になったら簡単に破棄することができます。Immutable Infrastructure は、このようなクラウドの特性を活かす運用スタイルとして、注目されつつあります。 背景 Immutable Infrastructure が提唱された背景にある技術として、 Auto Scaling や Blue-Green Deployment*1 などがあります。 Auto Scaling Auto Scaling は、負荷に応じて自動的にサーバ台数を増減させる技術で、 AWS では標準で提供されています。常に必要な台数だけ起動していればいいので、コスト削減になるというものです。 Auto S
Chefのレシピは上から下に実行されるという誤解 | Engine Yard Blog JP
Engine Yardを含むさまざまな場面で利用が広がったChefですが、その動作原理やアーキテクチャについてご存じない方もいることに気が付きました。細かなアーキテクチャを理解しなくても使うことができるというChefの長所を示しているともいえますが、細かな挙動を制御する際にはやはり動作原理などの知識があると役立ちます。 今回は表題のとおりレシピが実行される際のサイクルについてあまり知られていない部分を紹介します。 Chefの実行サイクルとリソースコレクション Chef(Chef Client、Chef Solo)が実行された際には直ちにサーバの設定が始まるわけではなく、さまざまなステップ毎に処理が実行されます。大まかには下記のようなステップになります。 Chef Serverとの通信、認証処理 Chef Serverからのクックブック、データの取得 クックブックのコンパイル ノードの設定
Configuring & Optimizing WebSocket Compression - igvita.com
By Ilya Grigorik on November 27, 2013 Good news, browser support for the latest draft of “Compression Extensions” for WebSocket protocol — a much needed and overdue feature — will be landing in early 2014: Chrome M32+ (available in Canary already), and Firefox and Webkit implementations should follow. Specifically, it enables the client and server to negotiate a compression algorithm and its param
Droonga
Droongaについて Droongaは、ストリーム指向の処理モデルを採用した分散全文検索エンジンです。検索、更新、集約などの多くの操作がパイプラインを通じて行われるこのモデルにより、Droongaは高い柔軟性と拡張性を備えています。また、Droongaは既存操作の組み合わせによる複雑な操作にも対応しています。ユーザーはRubyでプラグインを開発して、独自の操作をDroongaに加える事ができます。 詳細は概要をご覧ください。 将来のDroongaについてはロードマップをご覧ください。 ドキュメント Droongaをより効果的に使うために、以下のドキュメントが役立つでしょう。 インストール手順：Droongaのインストール手順の説明です。 チュートリアル：Droongaの使い方を実例を通して解説します。 リファレンスマニュアル：詳細な仕様についての説明です。 コミュニティー：Droonga
Yotaro Watanabe - ChaPAS: Yet Another Japanese Predicate Argument Structure Analyzer
chapas-0.742.tar.gz (全ファイル, size: 1.13GB)ChaPASはフリーソフトウェアです。修正BSDライセンスに従って利用または再配布することができます。ただし、付属のモデルファイル（models以下）、解析に利用している京都大学格フレームver1.0 （resources/kucf以下）、ALAGIN文脈類似語データベース付属の確率的クラスタリングの結果データ（resources/sw以下）、大規模コーパスから得られた確率的クラスタリングの結果データ（resources/ncv以下）はこのライセンスには含まれません。 モデルファイルは、ipa品詞体系のデータで学習したものです。 確率的クラスタリングの結果データは、オリジナルから30%以上改変したものです。 chapas-models.tar.bz2 (学習済みモデルファイルのみ, size: 125MB)c
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