F.Y.IDCF IDCフロンティアのコーポレートブログです。 当社に関するお知らせや情報を発信しております。 ioDrive搭載のベアメタルサーバーを巡るDBの頂上決戦 「サバフェス！2015 Spring」（主催：IDCフロンティア）が3月22日に閉幕しました。サバフェス！な人々の最終回を飾るのは、熱き戦いを制した「zzz」チーム オーナーの「＠ttkzw」さんです！ ＠ttkzwさんこと株式会社ハートビーツMSP事業部 運用エンジニア 滝澤隆史さんにサバフェス実行委員会のメンバーである技術開発本部サービスディベロップメントグループの渡邉がお話を伺いました。 ■普段のお仕事滝澤さん: 「業務ではお客さまからサーバーをお預かりし、構築・運用をしています。LAMP構成のサイトがメインですね。」 委員会: 「ioDriveもよく触られていたんですか？」 滝澤さん: 「3年ほど前から触り始めま

If you're willing to go and use immutable-js for your data interaction, it can be quite easy to use it. Should you use it? Pros: Immutable.is() makes checks for changes to props trivial Easy to just compare references instead Easily converted into vanilla JS objects Don't have to use React.addons.update and its ugly syntax Merging objects is trivial Simple, easy to understand API Immutable Ability

「週5日つかうユーザーが70～80％」DeNAのオタク選抜がつくったニュースアプリ「ハッカドール」が驚異的なアクティブ率を保てる理由。 今回はアニメ・マンガなどの情報を届けてくれるニュースアプリ「ハッカドール」さんにお話を聞いてきました。なにげに「驚異のアクティブ率」が出ているアプリの裏側の仕組みとは？ ※株式会社ディー・エヌ・エー　ハッカドール プロデューサー　岩朝暁彦さん 「ハッカドール」が出来た経緯とユーザーデータ 「ハッカドール」はどのような経緯で出来たのでしょうか。 岩朝： 元々DeNAの「美少女Mobageチーム」の立ち上げからはじまった企画で、このチームは社内のアニメ・漫画好きのエンジニアを集めてつくった「DeNAのオタク選抜」なんです。 そして、ハッカドールの企画は「自分たちがユーザーとして困っていることは何か？」から考えました。 例えば、「あるアイドルアニメ」が大好きだっ

そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ

The document summarizes recent research related to "theory of mind" in multi-agent reinforcement learning. It discusses three papers that propose methods for agents to infer the intentions of other agents by applying concepts from theory of mind: 1. The papers propose that in multi-agent reinforcement learning, being able to understand the intentions of other agents could help with cooperation and

はじめに JMeter のテスト結果を Grafana とかで見れたら幸せになれそうだなーって思っていたら Backend Listener を使えばレスポンスタイムを InfluxDB と Grafana で可視化出来るよーって @muramasa64 さんに教えて貰ったので早速試してみた。 このグラフでも悪くはないんだけど...。 参考 Apache JMeter - User's Manual: Live Statistics 手順 準備 JMeter 2.13 をダウンロードしてインストール（今回は MacOS X にて試す） 負荷を掛ける対象のアプリケーション（PlayFramework）が動いている Docker コンテナを用意 InfluxDB と Grafana が動く Docker コンテナを用意 Docker コンテナの構成 % docker ps CONTAINER

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■ 社内の GitHub Enterprise を OpenStack に移行した 勤務先のペパボでは GitHub Enterprise(GHE) を全社員使っていて、コードやアイデアや作業記録をすべて集約するようにしているのだけど、全社員となると導入した当初に用意したリソースではどうしても厳しくなってきた。さらに使用していた VirtualBox は GHE 2.x シリーズはサポート対象外となってしまい、未来に向けてなんとかしなくてはいけないということでなんとかした。 取りうる選択肢としては、AWS にのせるとか ESXi をインストールしてその上にのせるなどがあったのだけど、弊グループでは大規模な OpenStack 基盤の運用ノウハウがあるということと、ペパボでもアプリケーション・サーバーは積極的に OpenStack の上に載せていくという動きがある(と言っても動きを作っている

最近 Stop using tail -f (mostly) や 「tail -f」を使うのは情弱、情強は「less +F」を使う などless押しな記事が幾つか上がっているんだけど、タイトルが煽り気味なのか若干反感を呼んでいるようなのでless派が職場で肩身の狭い思いをしないようにもう少し便利な使い方を紹介したい。 tail -fの様なScroll forward less +Fで起動またはless起動中にF 元記事にもあるtail -fと同様の振る舞い。正直この機能と検索だけでいいのであればtailで十分。lessの便利なところは様々な機能との組み合わせにあって、これから紹介する機能は基本的にこのモードと組み合わせが可能だ。あと、less開いてFのほうがタイプが面倒くさくないのでおすすめ。 1行で表示する (改行しない) less -Sで起動またはless起動中に-Sr(-Sでモード切

私のように、Reactを使ってより進んだことがしたいと考えたなら、おそらく Flux に注目した経験があると思います。ざっと目を通してタブを閉じ、JavaScript開発者としての自分の人生を見直したことでしょう。 もしReactになじみがなければ、私の記事 「React入門」 を読んでみてください。 Fluxとは？ Fluxは、遠目には始めるために複雑な手順を踏まなければいけないように映ります。しかし、 GitHubにあるexample を見てみれば、これがどのように機能するのかが実に明確になってきます。 簡単に言うと、Fluxは美化された 出版-購読型モデル のアーキテクチャです。データはシステム内を一方向に流れ、そこから様々な利用者が必要に応じてデータを取得します。これについて考えるには、私たちの体に例えてみると簡単です。 イベント – 血液 血液は私たちの体内を一方向に流れています

Linux（63.8%）、Tomcat（39.5%）、Samba（29.1%）、MySQL（26.5%）の利用率が高い IT専門調査会社 IDC Japan 株式会社（所在地：東京都千代田区九段北1‐13‐5、代表取締役：竹内正人、Tel代表：03-3556-4760）は、企業におけるオープンソースソフトウェア（OSS）の利用実態調査結果を発表しました。本調査では、国内の企業および組織のIT部門を対象としたアンケート調査を2015年1月に実施し、1次調査で1,782社、2次調査で309社から有効回答を得ました。 1次調査では、自社の情報システムにおけるOSSの導入状況について調査を行いました。OSSを「本番環境で導入している」と回答した企業は31.5％となりました。さらに、「試験的に導入している」は5.2％、「導入に向けて検証している」は4.1％、「これから導入を検討する」は10.0％とな