Operaは今後同社が開発するWebブラウザのレンダリングエンジンにWebKitを採用することをブログで発表しました。最初にWebkitベースになるのはスマートフォン向けの製品で、その後デスクトップ向けやその他の製品にも適用されるとのこと。 ブログ「300 million users and move to WebKit」の冒頭で同社のBruce Lawsonは次のように書いています。 On the same day as announcing that Opera has 300 million users, we're also announcing that for all new products Opera will use WebKit as its rendering engine and V8 as its JavaScript engine. 3億ユーザーに到達した発表と
//Automate Excel Process data with Python, not VBA - or by hand. Do you need to work with a database or a website? Python has libraries for that. //Build better spreadsheets Build live streaming dashboards and complex mathematical models, all in Excel. You can use DataNitro to turn a spreadsheet into a database GUI - or a web server backend. //Interactive Shell >>> CellRange("A1:A10").value = [x**
Kotlinは、ロシア・サンクトペテルブルクにある、ジェットブレインズの研究所で生まれた。 ジェットブレインズ社は Java、Ruby、Python などのプログラミング言語による開発環境などを開発して販売してきた。Kotlinは、同社の経験を活かしJavaをもっと簡潔・安全になるように改良した産業利用向け汎用言語として開発され、2011年7月20日に発表された。 Java仮想マシン上で動作するため、Javaで書かれたプログラムと同程度に速くコンパイルされ同程度に速く動作するとしている。 Javaに望まれている機能であっても互換性を保つために実現できていない機能や、将来のJavaの仕様で実現が予定されている機能から、有用と思われる機能を採用した。また、Java仮想マシンで動く点で似ているスクリプト言語 Groovy や関数型プログラミング言語の要素が強い Scala から、機能や簡易記法(
tornado と redis を連携したアプリを heroku で動かしてみた。 前提 以下はすんでいるものとする。 heroku アカウントは作成済み SSH の鍵は登録済み クレジットカード情報は登録済み virtual env はインストール済み redis はデフォルトポート(6379)で起動済み ローカル開発環境に heroku toolbelt をインストール heroku にデプロイするときなどに利用するツール群、heroku toolbelt をインストール オフィシャルのドキュメントに従い、インストール $ wget -qO- https://toolbelt.heroku.com/install-ubuntu.sh | sh This script requires superuser access to install apt packages. You will
This library is the reference implementation of the Python wheel packaging standard, as defined in PEP 427. It has two different roles: A setuptools extension for building wheels that provides the bdist_wheel setuptools command A command line tool for working with wheel files It should be noted that wheel is not intended to be used as a library, and as such there is no stable, public API. Document
高速リレーサーバ「Cuenote SR-S」の魅力 顧客向けの案内メールなどのように一度に大量のメール配信を行う場合、正しく配信されなかったり、遅れて配信されたりするケースが多々ある。代表的な原因としては、配信先の増加によってメール配信システムの時間辺りの配信数の上限を超えてしまうケースや、無効なアドレスを正しく管理できていないケースなどが挙げられる。また携帯電話向けに配信する場合などには、同じドメインから同時に大量のメールを送るとキャリア側の制限によって配信が中断されてしまうことも多い。 リレーサーバであるCuenote SR-Sの魅力は、これらの問題を既存の配信システムに改修を加えることなく導入できるという点である。簡単に説明すると、Cuenote SR-Sはメール配信のためのネットワーク経路上に配置し、他のメールサーバやメール配信システムからメールの文面を受け取って、登録された配信先
課題だった実行速度は、入念なプロファイリングとC言語化で解決へ ネットワーク処理に強みを見せる一方で、Erlangの使用には大きな課題もあったという。その一つが言語の処理系そのものの実行速度だ。ネットワーク処理や並列処理は高速だが、その他の通常の処理に関してはC言語に比べるとはるかに低速で、全体としてのパフォーマンスが確保できないのだ。 そのため、ボトルネックになっている箇所はC言語で実装しなおすという方針をとった。ところがここにも大きな問題が立ちはだかっていた。当時、Erlangから外部のC関数を呼び出すための主な手段としてポートドライバを利用する方法があったが、オーバーヘッドが大きくて性能が悪かった。そこで佐野氏は、C言語化したい部分をBIF(Built In Function)として実装し、Erlangから呼び出せるようにしたとのこと。BIFはErlangに備わっている組み込み関数群
確実にメリットは全くないんですが何を血迷ったか、JSX でコンパイルした javascript を mongo shell に食わせて実行してみようかとふと思いついたのでやってみました。mongo shell は SpiderMonkey を使っているので、javascript が普通に動きますとのことなので、まずは試してみました。 $ mongo > console.log("hello") Tue Feb 12 02:20:25 ReferenceError: console is not defined (shell):1 動きませんでした。。。print()関数しかないそうなので、とりあえずこういう逃げ。 > var console = { log : function (args) { print(args); } }; > console.log("hello") hello
Announcing Topaz, an RPython powered Ruby interpreter Hello everyone Last week, Alex Gaynor announced the first public release of Topaz, a Ruby interpreter written in RPython. This is the culmination of a part-time effort over the past 10 months to provide a Ruby interpreter that implements enough interesting constructs in Ruby to show that the RPython toolchain can produce a Ruby implementation f
自然言語処理の技術が盛んに研究されており,検索・翻訳・自動応答・校正など,さまざまな分野での実用化が進んでいる。IBM Research(基礎研究部門)における当分野の取り組みとして,2011年に米国のクイズ番組において人間と対戦した質問応答システム「Watson」のほか,大量の文書からビジネスに有用な知識の発見を補助するテキストマイニング技術「TAKMI」などがある。これらの成功に共通する点は,人間が苦手とする処理をコンピューターに代替させたこと,人間が持つ言語に関する知識をコンピューターに与える手段を確保したこと,そして人を驚かせる結果を出したことである。情報が日々増大する中で,どのような技術を研究開発し,また活用していくべきか,計算言語学の研究者の観点から論じる。 電子化されたテキストデータの量が増大している中で,それらの情報をコンピューターによって自動的に処理する技術に対する期待が
自然言語処理の技術が盛んに研究されており,検索・翻訳・自動応答・校正など,さまざまな分野での実用化が進んでいる。IBM Research(基礎研究部門)における当分野の取り組みとして,2011年に米国のクイズ番組において人間と対戦した質問応答システム「Watson」のほか,大量の文書からビジネスに有用な知識の発見を補助するテキストマイニング技術「TAKMI」などがある。これらの成功に共通する点は,人間が苦手とする処理をコンピューターに代替させたこと,人間が持つ言語に関する知識をコンピューターに与える手段を確保したこと,そして人を驚かせる結果を出したことである。情報が日々増大する中で,どのような技術を研究開発し,また活用していくべきか,計算言語学の研究者の観点から論じる。
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