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 - はてなの告知
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
巨大なリポジトリ を Git で上手く扱う方法 | Atlassian Japan 公式ブログ | アトラシアン株式会社
git は、コードベースの発展過程を記録し、開発者間の協同作業を効率化する強力なツールです。でも、記録対象のリポジトリがとてつもなく巨大なものになったときは何が起こるのでしょうか？ この記事では、いくつかの異なる意味での巨大化に正しく対処するためのアイデアと手法を少し紹介してみたいと思います。 二種類の 巨大なリポジトリ よく考えてみると 巨大なリポジトリ が生ずる理由はおおまかに言って二つあります: 非常に長い期間にわたって履歴が積み上げられた (プロジェクトが非常に長い期間継続的に拡大を続けたために開発成果が積み重なった) 場合 巨大でしかも履歴の記録が必要なバイナリ データが存在し、それがコードに反映される場合 その両方の場合 即ち、リポジトリの巨大化は二つの異なる方向に向かって起こることになります。それは、作業ディレクトリのサイズ (即ち直近のコミットのサイズ) の問題と全体の履歴
もう巨大なデータをgitignoreしなくていい！ ~git-mediaの使い方~ - 3度の飯と最新技術
はじめに gitはコミットごとにレポジトリ内のファイル全てをスナップショットとして保存するというリッチな 設計になっている。 それがgitの便利さの所以なのだが画像データや音声データのようなバイナリデータを持とうとすると 少しの変更でもそのたびにコピーが生じてファイルサイズ分の容量が増えることになり、あっという間にレポジトリが 肥大化してしまう。 特に学習結果をファイルに保持してテスト等に使いまわすようなプログラムを管理しようとすると アルゴリズムのパラメータを少し変えるたびに100kB近い容量が増えていき、実にイケてない。 普通なら.gitignoreに*.xmlと書いてデータ自体は手動管理したり、シンボリックリンクにして別ディレクトリに置いてそれだけrsyncで同期するようにしたりするんだが 過去の実験時の状態に戻れなかったり、毎回rsyncするのは不便だった。 なんか無いかなーと思っ
開発用プロキシ、「CocProxy」が便利 - プログラマでありたい
CocProxyというツールがあります。名前の通りプロキシサーバーなのですが、用途が開発用です。置換プロキシと言うらしいですが、これがとっても便利です。例えば、クローラーの開発や、HTML,CSS,JavaScriptの修正をする際に、このCocProxyを利用するとダウンロード待ちのイライラが解消され、効率アップ間違いなしです。ローカルのみで完結するのと、Webへのアクセスが必要とするのでは、スピードが数十〜数百倍違います。一回だけでみたら、数百ミリSecの差ですが累積で考えると大きいですよ。 CocProxyとは？ Ruby製のProxyServerです。かつ標準ライブラリで動くことを目標としているので、Rubyの環境があれば、ダウンロードして直ぐに使えます。また基本的には1ファイルで完結するので、導入も簡単です。Ruby1.9をベースにしていますが、Ruby 2.0でも特に問題なく動
CocProxy | CodeRepos::Share – Trac
CocProxy めんどくさいことしない置換プロキシー 使い方 http://svn.coderepos.org/share/lang/ruby/cocproxy/proxy.rb をダウンロード `files' というディレクトリをつくる 置換したいファイルをてきとうにつっこむ ruby proxy.rb ポートとか表示されるのでブラウザの設定を変える デフォルトだと、 #{File.basename(req.path_info)}", #{req.host}#{req.path_info}", #{req.host}/#{File.basename(req.path_info)}", .#{req.path_info}", がスキャンされ、ヒットしたら置換されます。 例えば、http://example.com/test/foo/bar.css にアクセスすると files/bar.c
Gitが連想配列記憶装置であることを低レイヤーな操作を通して体感しよう！ - Qiita
誤解を恐れずに言えば、Gitとは一つの連想配列ストレージシステムです。 かっこよく言うと Key Value Storeです。 Gitがやっていることの本質は、あなたのコンテンツを圧縮してDBに保存し、あなたの要求に応じてDBから取り出して解凍する、ただそれだけです。 具体的には KVSでのsetにあたる命令がgit add,git commit KVSでのgetにあたる命令がgit checkout です。 そしてデータベースとは.git/object/ ディレクトリ配下にあるファイル群のことです。 さて今回はgit checkoutコマンドを使わずに低レイヤーなコマンドだけを使って同じことを実現してみましょう。 準備 新規レポジトリを作成して、"hello world"と書かれたファイルをコミットします。 git init dqneo echo hello world > hello.
Git submodule の基礎 - Qiita
この記事は Git Advent Calendar 6日目の記事です！ Git submodule って最初わかりにくいと思うので、基本的な説明をしようと思います。 git submodule とは git submodule は、外部の git リポジトリを、自分の git リポジトリのサブディレクトリとして登録し、特定の commit を参照する仕組みです。 Subversion でいうところの、external と似ています。 さて、解説のため、手元に、リポジトリA (/path/to/a) とAの submodule として、よく使う例として Bootstrap (元Twitter Bootstrap) を登録してみます。 git submodule を理解するうえで重要なのは、 リポジトリAが指し示すsubmoduleとしてのBootstrapのcommit 現在のBootstr
Git の仕組み (1) - こせきの技術日記
目次 はじめに Git を使ったことがない方へ 生のデータが見たい方へ Git の全体像 .git の中身 Git オブジェクトデータベース 4種類のオブジェクト リファレンス リファレンスのリファレンス 大きなツリー Git オブジェクトの ID と 中身 ハッシュ関数 SHA1 の簡単な説明 tree と blob オブジェクト tree と blob の参照関係 ルートツリーの ID でツリー全体を識別する commit オブジェクト リファレンスとブランチ ブランチ ブランチ先頭を指すリファレンス HEAD リファレンス detached HEAD 2種類のタグ 一時待避 (stash) インデックス キャッシュとしての役割 マージ Fast-Forward マージ non Fast-Forward マージ rebase reset 2種類のブランチ 各リポジトリが自分のブランチを
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
C++ Testing Framework の Catch を使ってみた
C++のユニットテストには Google Test を使ったことがあるが、今は Catch というのが評判いいらしい。 https://t.co/B5eCeGq27Z — MIURA Masahiro (@Dubhead) 2014, 3月 4 というわけで、試した。 チュートリアルまずは、簡単なサンプルを書きました。 Catch は github から clone してきたのを使用しました。Catch はヘッダーのみで使えるので、ライブラリのビルドは不要。パスを通して include するだけで OK です。 #define CATCH_CONFIG_MAIN // main の定義を catch に任せる #include <catch.hpp> int f() { return 1; } TEST_CASE("Test", "[sample]") { CHECK( f() == 2
ちょっと待った! Railsのgitリポジトリから Gemfile.lockとdb/schema.rbを除外してはいけない｜TechRacho by BPS株式会社
2014.02.07 ちょっと待った! Railsのgitリポジトリから Gemfile.lockとdb/schema.rbを除外してはいけない こんにちは、hachi8833です。 Railsをgitで管理するのであれば、ログファイルや、パスワード入りdatabase.ymlなどの登録したくないファイルを.gitignoreに記載してリポジトリから除外するのが普通です。しかし実際の案件では、除外すべきでないファイルが除外されていることがたまにあります。言うまでもないような話ですが、心当たりのある方は念のためチェックしてみましょう。 gitリポジトリから除外すべきでないファイル 以下では、誤ってgitリポジトリから除外されがちなGemfile.lockとdb/schema.rbについて説明します。代表的なものであり、すべてを網羅しているわけではないのでご注意ください。 Gemfile.lo
毎日コードを書くこと - snowlongの日記
ワザノバで紹介されていたKhan AcademyのJohn Resigが投稿した Write Code Every Dayの翻訳です。 訳がおかしいなどの指摘をいただけると大変助かります。 去年の秋、自分のプロジェクトのコーディングを始めたんだけど、あまり進捗がよくなくてKhan Academyの仕事の効率を犠牲にすることなしに作業をすすめる方法を見つけらずにいた。 自分のプロジェクトへの取り組み方にはいくつかの問題を抱えていた。 私は週末にプロジェクトに取り組むことを優先し、平日の夜は時々といった具合だった。 自分にとってはその戦略は効果的ではなかったことが今ではわかっている。 週末の間も仕事と同じくらいの高いクオリティでプロジェクトに取り掛かり完成させるという作業は信じられないほどのストレスだった。（そして、うまく行かなかったら失敗したような気分だった。） 週末にいつも予定が空いている
大体いい感じになるKeynoteテンプレート「Azusa」作った - MEMOGRAPHIX
いい感じのスライド、作るのむずいので、大体いい感じになるKeynoteテンプレート作った。ここからダウンロードできる。 Azusa - 大体いい感じになるKeynoteテンプレート解説サンプルも兼ねた解説スライド作った。 Introducing Azusa // Speaker Deckだいたいスライドに書いたけど要約すると下記のようなことを考えた。 スライド作るの難しい色とか難しいかっこよくしたいAzusaっていうのを作ったAzusaは、大体いい感じになるKeynoteテンプレートです Azusaの特徴大体いい感じになるカラースキーム大体いい感じになるフォント大体いい感じになるマスタースライド色カラースキーム考えた 白っぽい色（白っぽいクリーム色とか白っぽいねずみ色） 黒っぽい色（赤っぽい黒とか青っぽい黒とかそういうの） 緑とか青とかピンクとかのアクセントカラー1色 原色すぎないほうがイ
KH Coderで内容分析 : メディア・リサーチ
テキストマイニングのソフトを初めて使ってみた。KH Coderという、立命館大学の先生（樋口耕一・准教授）が開発されたソフトだ。使い方は、至って簡単。わずか２時間で、基本をほとんどマスターすることができた。「青空文庫」に収録された、福沢諭吉の『学問のすすめ』を使って、ちょっといじってみたので、簡単にご紹介したいと思う。 (1)分析対象のテキスト化 青空文庫をダウンロードする。テキスト形式のファイルでダウンロードする。 ダウンロードしたファイルには、ルビが含まれているので、これを秀丸を使って削除する。 また、余計なタグなどもあり、これも秀丸で削除する。 (2)KH Coderを起動 「新規プロジェクト」を選び、さきほどのテキストファイルを指定する。 (3)前処理の実行 (4) 「ツール」「抽出語」「抽出語リスト」で出現頻度の高い語をリストアップ 自動的にエクセルファイル形式で、出現頻度の高い
【D3.js】デザイナーにお勧め「インタラクティブ・データビジュアライゼーション」感想
これは、プログラマではない人々を対象としたデータビジュアライゼーションのプログラミングについての本だ。あなたがビジュアルのスキルはあるものの、データやコードをいじったことがないアーティストやグラフィックデザイナなら、この本はあなたに打ってつけだ。あなたが大量のデータを持っているが、ビジュアルやコードを相手にしたことがないジャーナリストや研究者なら、やはりこの本はあなたのためにある。 発売前からたびたびお勧めしているのですが、改めて。 本書はD3.jsの初心者向けオンラインチュートリアル「D3 チュートリアル」を書かれたスコット・マレイさんがオンラインチュートリアルに追記する形で出版された参考書です。 著者自らが、D3の使い方を身に付けていったプロセスに沿って章立てられいるので、読者もステップバイステップでD3の扱い方を学んでいくことができます。 本書のなかでも何度も繰り返し説明がありますが
Rによるtwitterテキストマイニング 〜テキストに対する学習とは〜 - あんちべ！
あんちべのすべらない話〜俺のツイートがこんなにウケないはずがない〜 View more presentations from AntiBayesian 自分のtweetがウケるか滑るかをpostする前にrandomForestで判別してみよう！ LTは制限時間10分だったため、詳細は意図的に省きました。 本記事では皆さんにも実践頂けるよう、学習データの作り方についてスライドより詳しく説明したいと思います。 ●そもそも「学習する」とは？ 今回の目的は、自分のツイートがfav(面白い), non(普通)のどちらになるか分類することです。 そのためには「favになるツイートはどのような特徴を持っているか？」を明らかにしなければなりません。 特徴が明らかになっていれば、 ・このツイートはfavの特徴を強く持っている→favに分類 ・このツイートはfavの特徴を殆ど持っていない→nonに分類 という
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https://learn.thoughtbot.com/test-driven-rails-resources/rspec.pdf
Yet Another 仕事のツール (50) KH Coderとコーディング・ルール | マイナビニュース
Better CI results visualization with Jenkins, Dashing and Groovy black magic - Andrey's blog a.k.a. Brain Dump Point
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