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第8回Amazon Elastic MapReduceのパフォーマンスをモニタリングする 小林隆 2011-05-12

先日お伝えしたとおり、多くの紆余曲折があったものの、GNOME 3が正式リリースされた。旧バージョンからのUIの大きな変更にとまどうユーザも少なくないようだが、すでにネット上ではGNOME 3を便利に使うためのtips集などが多く公開されており、Linuxデスクトップ環境のデフォルトとしての地位を固めるのもそれほど遠くない日なのかもしれない。 今さら言うまでもないことだが、GNOMEを含むOSSには世界中の開発者がコントリビュータとして関わっている。その数は膨大すぎて、プロジェクトのトップメンバーや有名ハッカーでもない限り、たとえばバグフィクスやマニュアルの翻訳を担当するコントリビュータが多くの人の記憶に残ることはほとんどない。とりわけ、GNOMEのような巨大プロジェクトの場合はなおさらだ。だが、今回紹介するAdrian Hands氏の場合、彼の最後の仕事の反響が大きすぎて、世界中のGNO

UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要

今回は、前回導入したNumpy、そしてグラフを描画するmatplotlibを使って、いくつかの代表的な分布を紹介していきます。 第5回「「よく使う分布」はどうしてよく使う？」の項でも代表的な分布が紹介されていました。そこでは、“⁠この状況（モデル）では、この分布を使う⁠”というパターンを想定する、それが“⁠よく使う分布⁠”がいくつも存在する理由と言及されていましたが、どのような状況でどのような分布を使えばいいのでしょうか？ 実際、どのような状況のときに、どのような分布を使うと説明しやすいかを考えながら、みていきましょう。 matplotlibのインストール matplotlibはpythonとNumpyのための高機能なグラフ描画ライブラリです。今後もグラフを描画することがあるかと思いますので、ここでインストールしておきましょう。 公式サイトのダウンロードから各OS向けのパッケージを入手して

今回は第3回の冒頭で紹介した、Numpyの導入方法と簡単な使い方について説明します。次回で様々な分布を扱うためにNumpyの準備をしておきましょう。 Numpyの導入 Numpyはオープンソースの拡張モジュールで行列や多次元配列と、それらを操作するための数学関数ライブラリを提供しています。Numpyの内部はC言語で実装されているため、普通にPythonで実装した時と比較するとはるかに高速に実行することが可能です。 ここではインストールの仕方とNumpyの簡単な実行例を確認しておきましょう。 インストール WindowsとMacOSXのPCにNumpyをインストールする場合は、NumpyのサイトのDownloadのページの上の方にあるNumPyのProjectからインストール先のマシンのOSに対応したファイルをダウンロードして実行してください。 しかし、MacOSXにデフォルトでバインドされ

今回から始まった「ゼロから学ぶOAuth⁠」⁠。全4回の特集にて、これからのWebサービスを開発する上で不可欠な技術「OAuth」について取り上げます。初回は、OAuthの概念について取り上げます。 はじめに はじめまして、iKnow!改めsmart.fmの真武です。現在smart.fmでは、OAuthやOpenID、OpenSocial、Semantic WebやActivity Streamなどといった新しい技術の導入を積極的に行いサイトを活性化させるとともに、smart.fm APIを通じて我々の技術を外部のデベロッパの方々にも提供しています。 smart.fmは日本最大のOpenID Relying Partyであるだけでなく、国内では数少ないOAuth Consumer（後述）およびOAuth Service Provider（後述）を兼ねるサービスとなっています。こういった背景

Wicketとは WicketはApache Software Foundationで開発されている、Webアプリケーション開発用のフレームワークです。フレームワークにもさまざまなものがあり、それぞれ用途が異なります。Wicketの行うことは、ブラウザからのリクエストを受け付け、処理を振り分け、ページを生成してブラウザにレスポンスを返すことです。位置づけとしては、Apache Strutsと同じと考えれば良いでしょう。 Wicketの特徴 Wicketには他の多くのWebフレームワークとは異なる、大きな特徴があります。多くのWebフレームワークが、リクエストからレスポンスまでのフロー（流れ）をどのようにコントロールするか、という方針で作られているのに対して、Wicketは「Webページをページというオブジェクトとして扱い、オブジェクトを組み立てることでアプリケーションを構築する」という考え

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第42回PostgreSQL 9.0に見るSQLインジェクション対策 大垣靖男 2011-05-19

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次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも

第6回iPhoneのUstream Live Broadcasterで生中継してみよう［実践編］ 境祐司 2009-12-29

はじめに NoSQL（Not Only SQL）という言葉が注目を集めています。これは「RDBMSが得意なことはRDBMSで、不得意なところにはRDBMSにこだわらず、用途に合ったデータストアを使いましょう』という考え方です。最近では、いわゆるNoSQLデータベース （⁠key-valueストアや各種データベース⁠）⁠ が次々と登場してきています。 そこで今回から数回に渡り、それぞれのNoSQLデータベースの特徴や具体的な使い方について紹介していきます。 RDBMSの強みとは そもそも、MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSの弱みを補うため、様々なNoSQLデータベースが登場してきたわけですが、RDBMSにはたくさんの強みがあることも忘れてはいけません。 RDBMSの強み データの一貫性 （⁠トランザクション） 更新時のコストが少ない（JOINが前提でテーブルが正規化されている）

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はじめに コンピュータ将棋の分野では、年々ソフトウェアの棋力が向上しており、10年以内にソフトウェアが平手でプロ棋士を破る日が来るのではないかと予想されている。 しかしその一方で、人間の「直観」による高度かつ高速な計算力は、未だその詳細が明らかになっていない。 人間の意図を計算機に伝えるためのプログラミング言語の世界においても、脳の直観を最大限に活かすには、現代のプログラミング言語はいずれも単純すぎると言えるだろう。 しかし最近では、これを逆手に取って、人間同士が戦うボードゲームのルールや戦略を抽象化し、プログラミング言語の世界にフィードバックする試みが実用化され始めている。有名なところでは、Google社のプログラマの手による囲碁をモチーフにしたプログラミング言語が一般公開されたのも記憶に新しい。 ModanShogiはこのようなトレンドをいち早くキャッチし、日本のポピュラーなボードゲー

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Ubuntu 24.04 LTS（noble）の開発 / Ubuntu 24.04 Testing Week⁠⁠、CanonocalとUbuntuの20周年 OS・デスクトップ 吉田史 129 2024-03-15