経営やマーケティング、ブランディングなど、ビジネスを語る際に必要な論理的思考。その思考パターンを定型化し、誰でも使えるようにしたのが戦略フレームワークです。戦略フレームワークはビジネスのあらゆる分野で使われており、有名・無名を含めると、膨大な数が存在します。 戦略フレームワークを使うと、現状を論理的に構造化し、客観的に俯瞰できるようになります。また、いつもフレームワーク発想で考えるクセを付けていると、ヒアリングしたその場で企業が抱える問題点が見えてきたり、自分の主張や提案を、分かりやすく説得力をともなって伝えることができるようにもなります。 Web業界はテクノロジーの影響が非常に強い業界です。特に制作や開発に深く関わる業種・職種ほど、ビジネスの本質ではなく、技術的なトレンドに流された発想に陥りがちです。 しかし、戦略フレームワークの考えをマスターしていれば、技術トレンドに流されず、ビジネス
おじいちゃんの遺言でApple製品は使わない
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ポインタの裏話
ポインタの裏話 岡﨑 直観 okazaki at ecei.tohoku.ac.jp http://www.chokkan.org/ @chokkanorg ポインタの裏話 プログラミング演習Ａ 1 このような説明を 覚えていますか？ 知らなくても全く問題ありません ポインタの裏話 プログラミング演習Ａ 2 int x = 0; &xは変数xの「アドレス」 「番地」「住所」を返す 変数x 0 &x メモリ空間， 記憶空間 変数xのアド レス（住所） ポインタの裏話 プログラミング演習Ａ 3 ＿＿＿_ ／ ＼ 何言ってたんだこいつ？ ／ ⌒ ⌒＼ 番地 アドレス ぬるぽ ／ （●） （●） ＼ ＼ ／ | ､“ ﾞ)（__人__）" ） _＿＿＿＿＿＿＿＿_ ＼ ｡｀ ⌒ﾟ:j´ ,／ jﾞ~~| | | | ＿＿／ ＼ |_＿| | | | || / , ＼ｎ||
Intro textarea などに入力された文字数を、 JS で数えたい場合がある。 ここで .length を数えるだけではダメな理由は、文字コードや JS の内部表現の話を理解する必要がある。 多言語や絵文字対応なども踏まえた上で、どう処理するべきなのか。 それ自体は枯れた話題ではあるが、近年 ECMAScript に追加された機能などを交えて解説する。 なお、文字コードの仕組みを詳解すること自体が目的では無いため、 BOM, UCS-2, Endian, 歴史的経緯など、この手の話題につき物な話の一部は省くこととする。 1 文字とは何か Unicode は全ての文字に ID を振ることを目的としている。 例えば 😭 (loudly crying face) なら 0x1F62D だ。 1 つの文字に 1 つの ID が割り当てられているのだから、文字の数を数える場合は、この ID
Linux カーネルのメモリ管理方法について、勉強したことをまとめる。 メモリ管理はハードウェアに強く依存するため、x86_64 かつ OS起動後に 64bitプロテクトモード に移行したあとに話を絞る。また、OS は CentOS7.6、カーネルは次のバージョンを利用する。 ]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) ]# uname -a Linux localhost.localdomain 3.10.0-957.21.3.el7.x86_64 #1 SMP Tue Jun 18 16:35:19 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 概要 ノイマン型アーキテクチャ コンピュータの基本的な構成のひとつ。次の図が参考になる。 ほぼ全てのコンピュータが、このアーキ
Linux システムコール 徹底入門
Linux システムコールについて調べたことをまとめる。システムコールの仕組みを理解すると、 OS とアプリケーションがどのように連携して動いているのかを理解できるようになります。 システムコールは CPU に依存する処理が多いため、 x86_64 に絞ります。 検証環境]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 8.0.1905 (Core) ]# uname -a Linux localhost.localdomain 4.18.0-80.11.2.el8_0.x86_64 #1 SMP Tue Sep 24 11:32:19 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux ]# cat /proc/cpuinfo | head processor : 0 vendor_id : GenuineInte
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
営業、受注、制作、納品、運用と、ウェブ制作の活動は長期に渡り、そのタスクの種類と量は膨大です。だからこそ、基本的なプロセスや使用するドキュメントなどを明確に定義しておかないと、サービスの品質が担当者により大きく変わることになります。 ベイジは社員がまだ5名の頃、各人に委ねた進め方によって以下のようなトラブルが頻発していました。 ミスが発生しても「次から気をつける」と精神論で終わらせてしまう 担当するディレクターやクリエイターによってタスクの抜け漏れが起きる 担当者それぞれが属人的な進め方をしてて品質が安定しない 役割が不明瞭なグレーゾーンのタスクが放置されてしまう 創造的な仕事の時間が、ルーチンや計画にないタスクに奪われてしまう 新しい社員が入る度に同じことを教えないといけない これら問題を解決するため、2014年頃からワークフローを整備するようになりました。ちなみに私が入社したのはこれ以
RailsアプリとかをAWSのレガシーシステムからGCPのイケイケシステムに移行した話 - nownab.log
はじめに Railsアプリケーションを中心とするシステムをAWSからGCPに移行しました。本記事ではその過程をできるだけ赤裸々に公開します。 本プロジェクトではインフラ移行と同時にアーキテクチャも刷新しました。AWSがレガシーでGCPがイケイケという意味ではなく、移行対象システムのアーキテクチャがレガシーからイケイケになったという意味です。 技術的な内容については詳細は省いて概要の説明にとどめています。AWS、GCP、Docker、Kubernetesあたりの知識があるとスッと読めると思います。 書きたいこと書いたので長い記事になってますがぜひお付き合いください。 レガシーシステムとイケイケシステム まず、移行前のレガシーシステムと移行後のイケイケシステムについて軽く説明します。 タイトルをキャッチーにするためこうしましたが、特別レガシーでもイケイケでもないのでご了承ください。ちょっと前と
IT未経験からMLエンジニアになるまでの2年半でやったこと - MLaaSS - Machine Learning as a Self-Satisfaction
はじめに 自身の転職活動にあたり皆さんの転職エントリが非常に参考になったので、私も同じ境遇の方の参考になればと思い、書き残すことにしました。（ただ、本当に私と似た境遇の方にはなかなかリーチしづらい気がしていますが・・・） TLDR; 30歳でIT未経験からMLエンジニアに転職 約2年半独学で勉強（ほとんどkaggleしてただけ） 無関係に思えた現職での経験もなんだかんだ転職で役に立った 目次 自己紹介 現職について 転職の理由 勉強したこと 転職活動 終わりに 1.自己紹介 かまろという名前でTwitterなりkaggleなりをやっています。kaggleでは画像やNLPといったdeep learning系のコンペを中心に取り組んでおり、2019年の9月に金メダルを獲得しMasterになることができました。 恐らくここが他の転職エントリを書かれている方々と大きく異なる点かと思うのですが、現職
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
クリーンアーキわからんかった人のためのクリーンじゃないけどクリーンみたいなオニオンに見せかけたSOLIDの話
依存関係逆転則含む諸原則に苦しめられた方々，いかがお過ごしでしょうか． 今回はアプリ設計の話です．と言っても，前回「クリーンアーキわからんかった人のためのオニオンアーキテクチャ」というZenn記事を書いて，反響が大きかったのでリメイクしたいなという気持ちになり執筆することにしました． 前回同様，調べていく上で誤解していた部分や理解しにくかった部分を語った上で，オニオンアーキテクチャという，クリーンじゃないけどクリーンみたいな玉ねぎについて紹介するのですが，今回はわかりやすい図解であったり，実際にどのような実装をしていくべきなのかを話の話題として加えていければ良いかな？って思っています． これは前回の記事である「クリーンアーキわからんかった人のためのオニオンアーキテクチャ」の記事の裏話的な話を一つさせてください． 今年の11月初め頃に，サポーターズという企業の学生が登壇できるLT会があり，私
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
Amazon SQS は可用性やスケーラビリティの高いメッセジキューサービスであり、AWS の代表的なサービスの 1 つと言えるでしょう。ところが、本番の運用に耐えられるアプリケーションにしようと思うと考えることが意外に多いものです。本エントリーでは簡単なサンプルアプリケーションをベースに、本番で運用するために考慮すべき点・注意点について見ていきます。題材として扱うのが SQS なだけで、SQS 以外を使ったアプリケーションにも応用できる内容もあるでしょう。 なお、SQS には Standard queue と FIFO queue がありますが、Standard queue を使う前提とします。 アジェンダは次のとおりです。 サンプルアプリケーション 1. ログ 2. At-least-once delivery と visibility timeout 3. デプロイ 4. 異常系 5
100行のCプログラムでWebチャットを実装する方法 - mixi engineer blog
例の冷却ファンを修理してもらいに秋葉原に行ったのですが、最近の同人ゲームのクオリティはすごいなあと感心していたら、その二階はもっととんでもないことになってて、ひとつ大人になってしまったmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテンプレート直列化機能を駆使して、たった100行のCプログラムでWebチャットシステムを実装してみます。 古式ゆかしいWebチャットシステム 10年くらい前にCGIスクリプトでチャットシステムを作るのが流行していたのを覚えている方も多いと思います。チャットログは現在のようにデータベースサーバに転送して格納するのではなく、ローカルファイルシステム上のファイルにCSVやTSVなどのフォーマットで格納したり、同じくローカルのDBMファイルに格納するのが主流でした。２ちゃんねるの「datファイル」もそのようなデータファイルの一種と言えるでしょう。 その頃から、CGI
1ms 以下のリアルタイムオブジェクト検出/画像処理を目指して Goの配信サーバサイドで通知ぼかしを実装してみたこと - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 今回は以前iOSのクライアントサイドで実装していた通知ぼかし機能をサーバサイド(配信サーバ)上に再実装した事を書きたいなと思います 今回はかなり内容を絞りに絞ったのですが、長くなってしまいました、、 目次機能があったのでつけてみました、読み飛ばして読みやすくなった(?)かもしれません 目次 目次 通知ぼかし機能とは サーバサイド通知ぼかし プロトタイプの実装 苦労の始まり その1 画像処理速度 苦労の始まり その2 データ量 さらなる計算量の削減を求めて さらなる最適化へ Halide の世界へ 簡単な halide の紹介 苦労の始まり その3 いざ リリース リリースその後 We are hiring! 通知ぼかし機能とは 通知ぼかし機能は、ミラティブ上での配信中に写り込んでしまったiOSの通知ダイアログをダイアログの中身を見えないようにぼかし処理をしてあげる
先日のShibuya.pm #9のLightening Talkで「gdbでXS on mod_perlをデバッグ」という話をしてきました。XSを使い出すと、従来のPerl的デバッグだけでは不十分なのでgdbをうまく使って、効率的にデバッグしましょう、という話です。実は、はてな社内では1年近く前に勉強で話したネタだったのですが、ようやく公開することができました。 Shibuya.pmでは5分という枠があったのでショートver.でしたが、ここでは制限はないので、本来のロングバージョンの資料をアップします。ちょっと公開できない情報が混っていたので、xxxで隠していますが、ご了承ください。 ちなみに、Rubyとかでも似た感じでデバッグできると思うので、そちらの人も参考にしてください。長いよ!という人は、最後の「これは設定しておけ的gdb初期化マクロ」だけでもどうぞ。かなり便利です。 (資料公開が
リンカ
ついに、リンカの説明をするときが来た。 ここに至るまでに、何度「リンカのところで説明する」と書いただろうか？ ここまで読んできた人ならば、 リンカというものが、なにやら色々やっているんだな、というのはわかってきたのではないかと思う。 筆者が常々思っていることのひとつに、「C言語に関する書籍は、リンカの説明をおざなりにしすぎだ」というのがある。 多くのC言語の書籍は、 コンパイラがソースコードをアセンブリコードに変換します アセンブラがアセンブリコードを機械語に変換します リンカが機械語をリンクして実行ファイルが作られます と、いう解説がなされがちである。この説明を見たら、多くの人が、「え、リンクってなんですか？」と、思うに違いない。 アセンブラには、「人間が読めるニーモニックを、機械が読める機械語に変換する」みたいな、最低限の説明が付くものの、 リンカの説明は「リンクをします」のひとことだ
タイトルは「C言語 ポインタ完全制覇」。 このページの書籍化とはいえ、内容の大半は書き下ろしですので、 既にWebで読んでおられる方にも決して損はさせません。 詳細はこちらへどうぞ。 「C言語 ポインタ完全制覇(第2版)」書籍情報 「C言語 ポインタ完全制覇」書籍情報(旧版) 技術評論社さんによる書籍案内はこちら。 第2版 旧版 修正履歴は、このページの末尾にあります このページについて 全くもって僭越ながら、恐れおおくも偉そうにも、 こんな文書をWWWで公開させていただくことにしました。 この文書は、もともと社内向けの教科書として作成したものです。 私は、一介の文系出身プログラマであり、 特に情報関係の教育を受けたわけでもなく、 プログラミング言語に深い造詣を持っているわけではありません。 この文書にも多くの誤りや、誤解を招く表現があるかと思います。 そのような記述を見付けられた方は、ぜ
LVS構築における最強の手順書を残してみました。 はじめに ロードバランサ（LVS）の需要は間違いなくあると思うのですが、いかんせんネットに情報が少ない。 かの有名な「サーバ/インフラを支える技術」が出版された2008年あたりがピークの感がある。(Klabさんの記事には大変お世話になりました) Googleで調べてもまとまった情報がなかったりするので、最初は大変でした。 普段インフラ周りで仕事しているので、そこで培ったノウハウを出したいと思います。マイブログ史上最大の情報量。 今回は「CentOS6.4 x86_64マシン」に「最新版keepalived-1.2.7を導入」で「割りと本番運用に耐えられる手順」を解説。もちろん定番のIPVS + Keepalived のDirect Server Return(DSR)構成。 ※是非コメント欄でもさらに有益な情報がありましたら歓迎です。 内容
YouTube ライブなどで生放送を行っている人を見ると、配信者の背景にゲーム画面など別の画面を映し出していることがあります。この撮影を行うにはクロマキー合成などを使用することで実現可能ですが、あらかじめ背景となる部分にグリーン一色の壁を張り巡らすなど、手間のかかる準備が必要です。そこでGoogleはこのような手間のかかる準備をなくすため、撮影中のリアルタイムの映像から背景のみを除去する技術を開発したとのことです。 Research Blog: Mobile Real-time Video Segmentation https://research.googleblog.com/2018/03/mobile-real-time-video-segmentation.html Googleによると、この人物と背景を分離させる「セグメンテーション」技術は「畳み込みニューラルネットワーク(CNN
先の記事でも書いたように、Mac OS X v10.5 “Leopard”の「辞書」アプリケーション（辞書.app / Dictionary.app）用の辞書はユーザーが追加できるようになっている。そこで、定番の英和辞書「英辞郎」を変換するツールを作ってみた。英辞郎は、現時点で最新のv108を使用している。 使い方は以下の通り。 ・OS Xのインストールディスクに含まれる開発ツールをインストールする（「Optional Installs」→「Xcode Tools」→「XcodeTools.mpkg」を実行） ・「/Developer/Exmaples/Dictionary Development Kit/project_templates」フォルダ（OS X 10.7以降は「/Developer/Extras/Dictionary Development Kit/project_temp
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
Apache(Linux)に、Windowsドメイン認証を利用して、シングルサインオンを実現する詳細手順 - 元RX-7乗りの適当な日々
Linuxで稼動させているApacheにて認証が必要なWebサービスに、Windowsドメイン(Active Directory)の認証情報を使って、シングルサインオンを実現させるまでの手順を備忘録として残しておきます。 今回、ブラウザは、IEとFirefoxにて動作確認を行いました。 Windowsドメインログオンをしているクライアントから、上記2種類のブラウザを使うと、NTLM認証※を利用しているWebサービスには、認証済みのドメインログオンの情報を利用することができ、ユーザ名やパスワードを入力する必要の無いシングルサインオン環境が実現できます。 ※NTLM認証（NT LAN Manager authentication）とは - IT用語辞典 e-Words 前提 今回利用した構成は以下のような感じ。 Webサーバ CentOS 5 Apache 2.2 + mod_auth_ntl
最終更新日: 2004-10-08 (公開日: 2004-10-08) UNIX USER誌 2004年8月号 に掲載された記事の元の原稿です。 本文中の「原稿執筆時点」は「2004年 6月半ば」を指します。 wxWidgets は Linux, Windows, Mac OS X など多くのプラットフォー ムに対応したオープンソースの GUI ツールキットである。本稿で は wxWidgets を用いてクロスプラットフォーム対応の GUI アプリ ケーションを開発する方法を紹介する。 はじめに Unix の大きな魅力のひとつに、強力なコマンドライン処理がある。 zsh などのシェルと perl などのワンライナーを組み合せて、大量 のファイルを一気に処理するときなどは、「これぞコマンドライン の醍醐味」と感じる瞬間である。 一方、Unix の大きな不満のひとつに、凶悪なコマンドライン書法
GDBで歴史をさかのぼれるように!なりました! GDB 7.0 の新機能Reverse Debuggingを使ってみた - 日記を書く [・w・] はやみずさん
Twitter上で、@alohakun が言及していた GDB の reverse debugging の機能を使ってみました。 GDB にトレースと逆実行機能入ったのか。 http://www.gnu.org/software/gdb/news/reversible.html http://twitter.com/alohakun/status/4481139191 まずは簡単な使い方を説明したあとに、インストール方法を説明します。 こんなときに便利 「変なこと」が起きている大体の場所がわかっているとき デバッグ中に、大体どこで変なことが起きているかはわかっているけど、細かい場所は特定できていないとき、reverse debuggingが効果を発揮します。 GDBでステップ実行をしていて、「しまった!行きすぎた!」という経験はよくあると思います。こういうとき、今まではプログラムの実行を最
![GDBで歴史をさかのぼれるように!なりました! GDB 7.0 の新機能Reverse Debuggingを使ってみた - 日記を書く [・w・] はやみずさん](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5525a2830381c6797ff7950668c3d6fe91891b31/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127128184977%2F17680117127128190416%2F1557447110)
Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
Archived: Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages by Christoph Gohlke. Updated on 26 June 2022 at 07:27 UTC. This page provides 32 and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source extension packages for the official CPython distribution of the Python programming language. A few binaries are available for the PyPy distribution. The files are unofficial (meaning: inform
インフラエンジニアがSegmentation fault をなんとか治してみる - メモとかそんな感じなやつ
普段Webサーバを運用していて、めんどくさいトラブルのひとつに「Segmentation fault」があります。 あれー？なんか500エラーがでるなーなんて思ってログを見るとSegmentation faultになってるときは死にたくなります。 そもそもSegmentation faultはメモリ上にあるデータに対して不正が行われたときに起こるもので、 インフラエンジニアにとってはなかなか手がだせないところでもあります。 それでもなんとかして治さないといけないわけなので せめてどのプログラムが悪さしてるかどうかぐらいは調べ上げてみます。 apacheでのログ apache + mod_perl での環境です。 こんな感じでエラーがでます。 #tail error_log [notice] child pid 26028 exit signal Segmentation fault (11
Unify Seamlessly track and unify data across product, marketing, sales and support touchpoints with custom tracking and 50+ integrations. Learn more Analyze Customer Journeys, Trends, Retention, Segmentation and more. Whatever the question, there’s an analytics report with answers. Learn more
ヴォイニッチ手稿ハッカソンという謎のイベントが開催されるので主催でもなんでもないけど勝手にそれ向けの資料をまとめていく。 計算言語学の論文を書いた時に、ネタでVoynich manuscriptとRongorongoも一緒に計算対象にしたりして、サーベイをしたのでその時の知見をまとめて行く。書いた論文は別に未解決文字にフォーカスした論文ではなく面白いかどうかはわからないけどかなり真面目な内容の奴なのであしからず。 voynich maniscriptとは 謎の文字と気持ち悪い絵がいっぱい書かれた変な本。何らかの未知言語で書かれているかもしれないし、適当にそれっぽく作って詐欺に使われた道具かもしれない。個人的には、アラビア語系の言語で書かれたなんらかの文書をもとに適当に作ってそれっぽい絵を付けた美術品だと思ってる。 以下のページが、これまでの歴史的経緯について詳しい http://www.v
それ、非再帰で書けます - Qiita
この記事は再帰自体を全否定する趣旨ではありません。 両方の良さを理解した上で非再帰で書きたいと思ったときの参考にしていただければと思います。 まだ再帰関数書いてるの？ 再帰関数はプログラミング言語の有用な機能で、深さ優先探索をベースとする様々なアルゴリズムの実装として有用です。 その一方で、関数呼び出しはオーバーヘッドが大きく、定数倍が弱くなります。また、JavaやPythonなどのスタック領域の制限が厳し目の言語では深すぎる再帰のせいでRuntime Errorが発生する場合があります。 C++などのコンパイル言語ではインライン展開によって関数呼び出しのオーバーヘッド解消されることもありますが、再帰関数は中でもインライン展開の難易度が高く、深い再帰ではそのまま実行せざるを得ない状況になります。 ところが、再帰関数は生のスタックを自分で用意するなどして非再帰に書き直すことができます。（「停
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
ちょっと前の話なんですけれど，あたしが知ってる生身の人の中で，もっとも優秀なプログラマさんのコーディングを見せてもらうことがありました。知らないライブラリの使い方をたずねたのがきっかけなんですけれど，「ちょっと作ってみるから見てて」ってな話になったのでした。これがすごかった。 「よりそいプログラミング」というのは，ここで作った言葉で，単純に片方が寄り添う形で行うプログラミング方法です。片方がひたすらプログラミングして，それを傍から見るというモノ。ここで，似たような言葉のペアプログラミングは，もちろん製造工程の話だけれど，「よりそいプログラミング」は開発工程とは異なる，教育目的のプログラミングです。だから，生産性云々とかは，とりあえずさておいてください。 さて，そのプログラマさんのプログラミングを見ていたところ，とにかくペースがものすごい。傍から見ていると，言葉を出すのと同じ感覚で，考えたこ
PHPでのデバッグ方法
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog おひさしぶりです。オークション担当の山崎 賢です。 前回はPHP Serialize についてでしたが、 今回はPHPでのデバッグに関してお話します。 基本PHPはインタプリタ(厳密にはPHPは内部で一度コンパイルしていますのでインタプリタとは言い切れませんが) のデバッグではログ埋め込みが手軽です。 しかし、まれにSIGSEGVやSIGBUSなどでPHPスクリプトが落ちることがあり、途方にくれます。 地道にログを埋め込んでいき、箇所を特定するのも手法の1つですが、今回はgdbを用いたデバッグ方法を記載したいと思います。 ■STEP1 まずは、プログラムが落ちることを目的として以下のようなPHP Moduleを作成します。 ・ ・
Linux カーネルのプロセススケジューラの核である kernel/sched.c の schedule() を読み進めていくと、タスク切り替え(実行コンテキスト切り替え)はその名も context_switch() という関数に集約されていることが分かります。2.6.20 の kernel/sched.c だと以下のコードです。 1839 static inline struct task_struct * 1840 context_switch(struct rq *rq, struct task_struct *prev, 1841 struct task_struct *next) 1842 { 1843 struct mm_struct *mm = next->mm; 1844 struct mm_struct *oldmm = prev->active_mm; 1845 184
スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SREのkyontanです。Rubyが大好きなのでRubyの話をします。ちなみにリクルートはRubyKaigi 2024へGold Sponsorとして協賛しています! *1。ぜひ沖縄でお会いしましょう。 これはあるアプリケーションのメモリ消費量を示すグラフなのですが、まさかgemを入れ替えるだけでこんなに嬉しい変化が見られるとは思っていませんでした。今日はそんなgemの話をします。 話は遡って2023年4月のある日、インターネットを眺めていたところ、ShopifyがpitchforkというOSSを公開したという情報が目に留まりました。 調べてみると、どうやら著名なRackサーバー実装の1つであるunicornの派生版であり、メモリ使用量の削減に特化しているらしいのです。 github.com これはスタディサプリ小中高のあのリソースドカ食いマイクロサービス第一位である api
この記事はパーフェクトRuby Advent Calendar 2013 - Adventar の9日目です。 前の日のエントリーはパーフェクトRuby Advent Calendar 2013(8日目) Let's Sinatra Life - たちブログです。 まだ参加できますので、みなさまもぜひ。 パーフェクトRuby Advent Calendar 2013 - Adventar パーフェクトRubyRubyの仕様に大変詳しい同僚への献本をインターセプトして読ませていただきました。 さまざまな機能をまとめたとてもよい本だと思います。 著者のみなさまの苦労が偲ばれました。パーフェクトRuby (PERFECT SERIES 6)作者: Rubyサポーターズ,すがわらまさのり,寺田玄太郎,三村益隆,近藤宇智朗,橋立友宏,関口亮一出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2013/08/1
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