Springを利用したアプリケーションに対する�テスト/セキュリティ対策の最新動向(2015)Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」 #jjug_ccc #ccc_f3日本Javaユーザーグループ
FiNC DDD第一回勉強会
ドメインロジックに集中する。ソフトウェアの中核課題は、ドメインオブジェクトの分析設計。モデル、要件定義、仕様記述という分析活動を実践するための３つの技法（DDD,RDRA,ICONIX）を簡単に紹介。
Jenkins 再入門
Jenkinsをカオスにしないための運用についての発表資料です。 まもなくリリースのJenkins 2.0についてもまとめています。Read less
Gitはじめの一歩
SlideShare上の本資料は現在メンテされていません。 ↓↓↓SpeakerDeck版をご覧ください！（時々アプデしてます）↓↓↓ https://speakerdeck.com/ihcomega56/githazimefalse-buRead less
スマートフォン対応、気をつけたいトラブル JavaScript編
Flutterでscroll viewとexpandedを併用してsign in sign up画面 などの レイアウトを作成する
LANケーブル工作実習
7. IEEE 802.3(Ethernet) いわゆる「有線LAN」の仕様を定めている規格 1972年にXerox社 パロアルト研究所で開発された「Alto Alohaネットワーク」が 前身 これをBob Metcalfeが「Ethernet」と名付けた 19世紀に光の媒質と考えられていた「エーテル(ether)」から名前をとった Ethernetが通信する様子が情報伝搬における媒質に似てると考えた エーテル自体は1887年にマイケルソン・モーリーの実験で反証されている 高校物理でやります 灘校パソコン研究部 2014年夏合宿 3日目 8. 1000BASE-T(IEEE 802.3ab) 今回は1Gbpsで通信が行える1000BASE-Tが動作するようなケーブルを制作する 確認:1Gbpsは1秒間に1Gビット 以下の仕様を満たしたケーブルを要求
めんどくさくない Scala #kwkni_scala
怖くない Scala 勉強会での発表資料です。 http://connpass.com/event/3420/ Read less
JavaアプリケーションサーバでThreadLocal利用時の注意点 - yamadamn’s blog
本日はJava EE Advent CalendarとJPOUG Advent Calndarの14日目です*1。 さて、先日11/9のJJUG CCCで話してきた内容で、Javaアプリケーションサーバでは、アプリケーションからThreadLocalは極力利用しない方がよいとのスライドを載せていました。 しかし、当日は時間がなく、また参考情報程度でしたので、説明を省いていました。 これについて、このエントリでは少し丁寧に説明をしたいと思います。 Javaアプリケーションサーバ 構築・運用の勘所 from Takahiro YAMADA 実は、上記スライドは、当日話した内容から以下の修正を加えています。 「極力利用しない」→「注意して利用」に変更 「再利用前提のスレッドに紐づくため、アプリで明示的に破棄」を追記 これがサマリにはなるのですが、説明していきましょう。 ThreadLocal ま
５年後のデータサイエンティスト
2. お前誰よ ところてん – http://twitter.com/tokoroten 大学時代 – – – – – 電子透かしの研究(B2~B4) コンシューマゲーム会社で9ヶ月のインターン(B3) 自然言語処理を利用したPhishing対策(B5~M2) 半導体計測器開発ベンチャーでバイト、C++と光学設計(B4~M2) IPA未踏ユース(M1)、学生ベンチャー起業(M2) 社会人 – 某通信会社の研究所(3年弱) – コンピュータウィルスの収集、分析 – クラウド、ビッグデータ関連の研究 – ドリコム(2年目) – インフラ → プロモーション分析 → アプリ分析 – 現在はソーシャルゲームのデータ分析 兼 企画含めた何でも屋 Copyright Drecom Co., Ltd All Rights Reserved.
愛せないコードを書くには人生はあまりにも短い
愛せないコードを書くには人生はあまりにも短い Dec 16, 2012 @ DevLOVE 2012 Read less
800万人の"食べたい"をHadoopで分散処理
Hadoop is an open-source software framework for distributed storage and processing of large datasets across clusters of computers. It allows for the distributed processing of large datasets across clusters of nodes using simple programming models. Hadoop is highly scalable, running on thousands of nodes, and is designed to reliably handle failures at the hardware or software level.Read less
Hadoopの紹介
3. 謝辞 以下のホームページを参照＆資料を貸していただきました http://hadoop.apache.org http://developer.yahoo.net/blogs/hadoop/2008/02/yahoo-worlds-largest-production-hadoop.html http://www.techcrunch.com/2008/01/09/google-processing-20000-terabytes-a-day-and-growing/ http://codezine.jp/article/detail/2448?p=1 http://www.slideshare.net/kakuda/hadoop/ 4. outline what is Hadoop? Hadoop distributed file system Hadoop mapreduce H
ちょっとHadoopについて語ってみるか（仮題）
35. public class WordCount { public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { //Map } public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { //Reduce } public static void main(String[] args) throws Exception { JobConf conf = new JobConf(WordCount.class); conf.setJobName("wordcount"); conf.s
Hadoopを業務で使ってみた
Hadoop is an open-source software framework for distributed storage and processing of large datasets across clusters of computers. It was inspired by Google's MapReduce and GFS papers. Hadoop allows for the distributed processing of large data sets across clusters of commodity hardware. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and sto
COOKPADでのHadoop利用
This document discusses Hadoop and its usage at Cookpad. It covers topics like Hadoop architecture with MapReduce and HDFS, using Hadoop on Amazon EC2 with S3 storage, and common issues encountered with the S3 Native FileSystem in Hadoop. Code examples are provided for filtering log data using target IDs in Hadoop.Read less
Hadoop入門とクラウド利用
This document discusses Hadoop and related technologies. It introduces Hadoop, its components MapReduce and HDFS, and how they work together. It also briefly mentions related Apache projects like Mahout and how companies like Amazon, Yahoo and Facebook use Hadoop in their systems. Finally, it covers Amazon's Elastic MapReduce service, which allows running Hadoop jobs in the cloud.Read less
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Elasticsearch+nodejs+dynamodbで作る全社システム基盤
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