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ブックマーク / postd.cc (11)

  • 2016年、C言語はどう書くべきか (前編) | POSTD

    (訳注:2016/3/2、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (訳注:著者のMattより、「文中で明言はしていないが、この記事の内容はx86-64 Unix/Linux/POSIXでアプリケーションをプログラミングする場合にフォーカスしている。他のプログラミング領域では、対象とするシステムに応じた(例: 8-bitの組み込みシステム、10年前のコンパイラ、多くの異なるCPUアーキテクチャで動く必要のあるアプリケーション、Win/Linuxでのビルド互換性など)特有のアドバイスが必要」との補足を頂いております。) 以下の文章は2015年の始めに書いたドラフトで、今まで公開していませんでした。私のドラフト用フォルダの中で誰の目も引かなかったため、大部分が書いた時のままです。公開するにあたり、単純に2015年を2016年に変更しました。 必要な修正、改善、苦情があり

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    river2470 2016/02/19
  • 100Mにスケーリング:Key-ValueストアとしてMySQLを使い、NoSQL以上のパフォーマンスを出す | POSTD

    100Mにスケーリング:Key-ValueストアとしてMySQLを使い、NoSQL以上のパフォーマンスを出す MySQLはNoSQLよりも優れています。Key-ValueストアといったNoSQLのユースケースを考えてみると、パフォーマンスや使いやすさ、安定性の点でMySQLの方が合理的です。MySQLには、オペレーションや障害に関することからレプリケーションや異なる使用パターンまでと、多くのオンラインマテリアルが用意されおり、堅実なエンジンです。こういった理由から、比較するまでもなく、MySQLは最近のNoSQLエンジンよりも優れていると言えます。 ここ最近では、NoSQLエンジンが主流になってきています。多くの開発者が、MongoDBやCassandra、Redis、HadoopといったNoSQLエンジンをアプリケーション構築の第一候補としており、それらが全て昔からのSQLエンジンを上回

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    river2470 2016/01/16
  • R vs Python:データ解析を比較 | POSTD

    主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま

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    river2470 2015/10/29
  • Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD

    (訳注:2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト(クリック誘導)記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms(ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える) はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの を書きました。

    Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
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    river2470 2015/10/04
    Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | コンピュータサイエンス | POSTD
  • Goで毎分100万リクエストを処理する | POSTD

    Malwarebytes は、驚くべき成長を見せています。1年以上前にこのシリコンバレーの会社に入社して以来、私の主な仕事は急成長するセキュリティ企業の力となるシステムの設計と開発です。日々数百万人が利用する製品をサポートするために必要な、全ての基盤をつくります。私は12年以上、アンチウイルスとアンチマルウェアに関わるいくつかの会社で働いてきました。毎日処理する膨大なデータのせいで、これらのシステムがどれだけ複雑なものになるかを理解しています。 面白いことに、ここ9年ほどで私が携わったWebのバックエンド開発のほとんどは、Ruby on Railsが使われていました。誤解されないように言っておきますが、私はRuby on Railsが大好きですし、すばらしい環境だと思っています。しかし、Rubyでシステムを設計し始めると忘れてしまうのは、マルチスレッド化や並列化、高速化、メモリオーバーヘッ

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    river2470 2015/08/18
  • データサイエンティストのためのEmacs | POSTD

    Robert Vescoは、ニューヨーク市で開催されたInsightプログラム、2015年1月期のメンバーです。彼は最近、メリーランド大学で経営学の博士号を取得しました。以下の記事は彼の個人 ブログ に元々投稿された記事で、データサイエンティスト向けのツールとしてEmacsを紹介したものです。彼は現在、Bloomberg LPでデータサイエンティストとして働いています。 RやPython、SAS、Stata、SQL、そして、ありとあらゆるデータサイエンスのプログラミング言語に対応したエディタが欲しい。IDEライクな機能を持つエディタが欲しい。全てのプラットフォームやターミナルで機能するエディタが欲しい。文芸的プログラミングのファンである。高度なカスタマイズが可能で、ほとんどのエディタが消え去ってしまった後でも存続するようなエディタが欲しい。こういった希望を満たしてくれるエディタはEmacs

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    river2470 2015/07/27
  • ファミコンのグラフィックスの省メモリ化テクニックとは? | POSTD

    1983年に発売されたNintendo Entertainment System(NES、日での商品名は「ファミリーコンピューター」、以下「ファミコン」)は安価なのに高性能だったため、大ヒット商品となりました。独自設計のピクチャー・プロセシング・ユニット(PPU)を使うことで、当時としては驚きの映像を生み出すことができました。そして、今でも特定の環境で視聴すればとてもきれいな映像が楽しめます。一番の業績はメモリの利用効率です。グラフィックスを最小限のバイト数で作成することに成功しました。それと同時にファミコンは、開発者に便利で使いやすいツールを提供しました。その点でも、それまでのテレビゲーム機とは一線を画した製品でした。ファミコンのグラフィックスの生成方式を理解すれば、システムの技術的な優れた能力のありがたみが分かるはずです。そして、現代のゲーム製作者が現在のマシンではどれだけ簡単に作業

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    river2470 2015/06/04
  • 超高速なJSON APIをElixirフレームワークのPhoenixでビルドしてテストしよう | POSTD

    連絡先リストの役割を果たすJSON APIをビルドしてみましょう。ElixirとPhoenixを使って書きます。 Phoenix はElixirベースのフレームワークで、記述の高速化と、低遅延のWebアプリケーションをできる限り楽しく作成する目的で作られています。ElixirやPhoenixのインストール手順についてはここでは触れません。まず初めに Phoenixのガイド を読んでください。 なぜElixirとPhoenixなのか Erlangは、ポンコツの板金にくるまれたフェラーリのようなものです。ものすごいパワーを持っていますが、見た目が悪いと感じる人が多いのです。WhatsAppはこれを使って膨大な数の接続を処理していますが、見慣れないシンタックスとツールの不足のせいで多くの人が苦労しています。 Elixir はそこを改善したものです。Erlang上に構築されていますが、美しくかつ楽

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    river2470 2015/05/14
  • 開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD

    システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPython技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ

    開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
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    river2470 2015/03/01
  • 邪魔をしないでください | POSTD

    Do Not Disturb (2014-11-04) by Uri Bram Uri Bramは、4冊のベストセラー作家です。その1つに、“学び続ける人の厳選ビジネス書99”の1冊に選ばれた、Josh Kaufman(世界的なベストセラー『Personal MBAーー学び続けるプロフェッショナルの必携書』の著者)お勧めの『Thinking Statistically』があります。 こんな経験はありませんか? あなたはデスクに向かい、この一週間仕事を滞らせ続けている1つの問題を解決するため、考えを巡らせています。頭の奥底で、他の誰もが思いつかないようなアイデアや可能性を構築している最中です。識別した概念の数々を積み重ねたり、ひっくり返したり、引っ張ってみたり、またはすき間に入れてみたりします。あと少しで、時代を超えて立ち続けるような強靭な石のアーチが出来上がります。しかし、まだ完成していな

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    river2470 2014/12/29
  • Dockerコンテナ内でsshdを実行してはいけない理由 | POSTD

    Dockerを使い始めた人がよくする質問といえば、「どうすればコンテナに入れますか?」です。その質問に対して、「コンテナ内でSSHサーバを起動すればいいよ」と答える人たちがいますが、これは非常にマズいやり方です。なぜその方法が間違いなのか、そして代わりにどうすればよいのかをこれから紹介します。 注:記事へのコメントやシェアは、 Dockerブログ にアップされた標準版から行ってください。よろしくお願いします。 コンテナでSSHサーバを起動すべきではない …もちろん、コンテナ自体がSSHサーバである場合は除きます。 SSHサーバを起動したくなる気持ちは分かります。それはコンテナの”中に入る”簡単な方法だからです。この業界の人ならほぼ全員がSSHを一度は使ったことがあります。多くの人がSSHを日常的に使用し、公開鍵や秘密鍵、パスワード入力の省略、認証エージェント、そして時にはポート転送やその

    Dockerコンテナ内でsshdを実行してはいけない理由 | POSTD
    river2470
    river2470 2014/09/11
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