プログラマ（30代前半男性）の口コミ 残業・休日出勤について 部署によりますが残業時間は多いです。 ３６協定を如何に守るために、どうするかという議論が行われています。 休日出勤な...続きを読む
ビジネスSNS キャリコネ:Career Connection
プログラマ（30代前半男性）の口コミ 残業・休日出勤について 部署によりますが残業時間は多いです。 ３６協定を如何に守るために、どうするかという議論が行われています。 休日出勤な...続きを読む
Vim で窓分割
Vim で窓分割 下準備 1 つの画面で複数の窓を表示するので, 小さくても読みやすいフォントを探します. M+ の 12 ドットは私には小さすぎたので, 東雲 の 14 ドットを選択しました. Vim の設定 .vimrc: nnoremap <silent> <c-l> <c-w>l nnoremap <silent> <c-h> <c-w>h nnoremap <silent> <c-j> <c-w>j nnoremap <silent> <c-k> <c-w>k nnoremap + 4<c-w>+ nnoremap - 4<c-w>- nnoremap { 4<c-w>< nnoremap } 4<c-w>> nnoremap = <c-w>= com! Vbn vert<space>sbn com! Vbp vert<space>sbp com! -nargs=? -comp
次元が高い場合に関してのsimhashの計算 - tsubosakaの日記
最近simhashの実装を行っていて、データの次元が高いとsimhashを計算するのに必要なランダムなベクトルをメモリ上に乗らないという事態が生じたのでad hocな方法で回避していたけど、論文[1]をよく見直すとほぼ同じ方法でより計算コストが少ない方法が紹介してあったので少し解説を行ってみる。ちなみに以下の解説では低次元のビットベクトルに縮約した後にハミング距離が近いものをどうやって探索するかについては述べないです、それに関しては[1],[2]を参照してください。 ちなみに自分が実装したのは各ビットごとに次元に対するハッシュ関数を定義して計算する方法でした。この方法だと以下で開設する手法よりもf倍の回数ハッシュ関数を計算する必要があるので実行時間が割とかかる。 解説 simhash[3](文献によってはLSHと呼ぶこともある[2])は次元削減の手法の一つで、高次元のデータを低次元のビット
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
第4回 memcachedのCASとmixiでの運用動向 | gihyo.jp
今まで簡単に触れてきたmemcachedのCAS（Compare and Swap）機能ですが、今回はその具体的な使用例や、プロトコルの違いによる特徴を紹介します。また、mixiでの今後のmemcached運用動向を紹介します。 CASの概要 memcachedには特定のデータに対してアトミックな更新を試みる機能が存在します。この機能の仕組みは単純で、クライアントは特定のコマンド（テキストプロトコルの場合は“gets”）を実行することにより、サーバから特定のレコードとその状態を表すユニークな識別子を与えられます。 この識別子はレコードが何らかの手段によって更新されると変更され、クライアントが保持している識別子とは別の値になります。したがって、クライアントは与えられた識別子を更新命令と一緒に送信することで、サーバはレコードをアトミックに更新できるかを確認することができます。もし識別子が
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