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唐突に流行り始めたマストドンの現状について記録しておく。 現在、日本語がメインのインスタンスはmstdn.jp(ユーザ数85k、個人運営→ドワンゴ入社)、pawoo.net(ユーザ数78k、pixiv運営)、friends.nico(ユーザ数10k、ドワンゴ運営)、の3つが主な勢力となっている。 「マストドンは分散型SNSなんだからどこのインスタンスにいようと同じだろ」と思うかもしれないが、それは正しくない。というのも、「マストドンをどう使っていいのか」が、現状ではまだ誰にもわからないからだ。少なくとも現在は「ローカルタイムラインを使用したチャットツール」としての使われ方をしているため、どのインスタンスに所属するかで、かなり印象が違ってくる。 たとえばpawoo.netはハイレベルな変態の集会所となっている。昨日の深夜、男の娘ママについて熱く語り合っていたのを見たときは、「人類は衰退しまし
Fukuoka.php vol22にてMastodonについて話してきました。 Mastodonは最近盛り上がってる分散型SNSですが、その仕組みに興味をもったので調べてみたのが今回の話になります。スライドの中で主に説明しているのは、Mastodonが実装している分散型SNSを実現するためのプロトコルOStatusについてです。 OStatusはAtomフィードを核とした仕様です。ユーザーのつぶやきをAtomフィードで表現し、さらにそれをコンタクト情報を形式化するPortable ContactsとSocial Network上の活動を形式化するActivity Streamsで拡張しています。フィードだけだと、リモートのサーバはポーリングする必要があるため、それを補うためにPubSubHubbubでAtomフィードの更新をほぼリアルタイムに受け取ることができるようにしています。また、Fo
この話の続き systemd-nspawnに移行した 以下詳細とか雑記 ファイルの差分管理がそもそも不要docker commitもdocker diffも使わないし、要らない 要らないだけならまだしも、aufs、overlayfs周りでトラブル可能性がありむしろ邪魔 イメージの差分管理はファイルシステムの層でやるのが素直でコンテナ管理にくっついてるのに違和感がある Dockerじゃないと今までのエコシステムが云々言ってるやつこういう事言うやつは本質をまるで理解してないやつ Docker特有の機能をフルに使ってる奴ならまだしもコンテナ動かすだけなら何使っても変わらねーよw Docker Hub からイメージダウンロードしてtarで解凍すりゃ良いだけじゃねーか composeだって容易にコンバート可能だし、composeで何が起きるかわからない状態で本番運用とか口にしないで欲しい 実際sys
そもそも意味あるのかちゃんと考えてる? 「単体テストを書けばバグが減ります!」 「単体テストのお陰で精神的安定を保てます!」 馬鹿じゃねーのかw? テストコードのメンテなんてデバッグの手順書メンテしてるのと大して変わらねーよw その単体テストが本番と同一の動作をテストできてる保証はねーって気づけボケが 本番と同じ動作をテストしたかったらデバッグしろよ なんで別のコード書き始めちゃうの?無駄じゃん馬鹿じゃん それと「テストコードがあるから安全です」なんて寝言まだ言ってるの? プロジェクトが進むにつれソースも依存ライブラリも変化する以上 いつも同じ結果になるわけじゃねーだろが、(保守しないって選択はあるけど金入ってこないだろ) 本番でもテストコード動かしますってやつら以外無理して単体テスト書く必要ないんじゃねーか? お前らが欲しいのは軽いデバッグモードであって単体テストじゃねーだろ? 工数削っ
単一ホスト内での Docker のネットワークの仕組みをまとめてみる。 全体像 まず、Docker のネットワークは以下の図ような構成になっている。 ざっとポイントをまとめるとこんな感じ。 * ホストには docker0 という仮想ブリッジが作成される * コンテナは veth を介して仮想ブリッジに接続される * コンテナ内からは eth0 というNIC があるように見える(実体は veth) * コンテナ内の eth0 には、空いているIPアドレスが自動で割り当てられる(なので、IPアドレスは不定)。 * コンテナからホストの外部に通信するには、NAT(IPマスカレード)が使われる * 単一ホスト上のコンテナ間の通信は、仮想ブリッジを経由して行われる(なので、コンテナ内で見える 172.17.0.0/16 のアドレスを使って通信できる) もう少し詳しく 分からないところを調べてみた。
2017/04/24 追記 Angular CLIを使わずにAngularを始める系の記事、もう古すぎるので参考にしないほうがいいです。 | Angular2 on TypeScriptの最小構成をつくってHello Worldするまでのみちのり https://t.co/XjZafjJ6u4— OKUNOKENTARO (@armorik83) April 22, 2017 参考 GitHub - angular/angular-cli: CLI tool for Angular Angular2によるモダンWeb開発 TypeScriptを使った基本プログラミング 作者: 末次章出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2017/01/18メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る 以下原文 Angular2のquickstart、たしかにその通りにやれば動くんだけど、開発
JavaScriptの学習メモ。 今日は『確かな力が身につくJavaScript「超」入門』の第3章を読んでみます。 jsstudy.hatenablog.com 3.9 算術演算子 FizzBuzzとは? サンプルコード 実行結果 算術演算子 剰余演算子 % 冪乗演算子 ** まとめ 3.9 算術演算子 (p.119) FizzBuzzというゲームをプログラムで実現してみましょう。 これまでも +、-、*と、計算のための記号をあまり詳しく説明せずに使ってきましたが、この実習でも新たに割り算の余りを算出する%記号を使います。 FizzBuzzとは? FizzBuzzとは、何人か組になって、「1」「2」と順番に数字を言っていき、3で割り切れる数字のときは「Fizz!」、5で割り切れるときは「Buzz!」、3でも5でも割り切れるときは「FizzBuzz!」と叫ぶゲームです。 Fizz Buzz
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
たまには仕事をしているぞアピールをします。技術的に何をやったのか話すと長くなるので今度の機会にします。それとこの記事はただのポエムで、深い意味はありません。 pixivというサービスのHTTPS化をしました。現在ではスマートフォン版・PC版共にHTTPSになっています。 やったぞ!!!!!誉めて!!!!!!https://t.co/GNsISNXC9D— エイってやってバーン (@catatsuy) 2017年4月18日 歴史あるサービスのHTTPS化のコツは『エイってやってバーン』って感じです— エイってやってバーン (@catatsuy) 2017年4月18日 今年に入ってからずっとやっていたので、実に4ヶ月近くかかりました。人数としては自分が中心になって、去年の新卒エンジニアと2人で行いました。もちろん手伝ってもらった人は他にもたくさんいます。関わってくれた人は全員HTTPS化の必要
年次有給休暇(以下、「有休」という。)は労働者の権利だ。 6か月以上の継続勤務や、対象期間の労働日の8割以上出勤などの要件はあるが*1、そうした要件さえ満たせば、どの企業でも付与される。 法律上当然に付与されるし、就業規則などに有休を与えない旨の定めを置いてもそんな定めは無効だから、「我が社には有休制度はない」などの主張は通らない*2。 ただ、そうはいっても有休を取りたいと言い出せなかったり、申し出ても一蹴されたりして、有休を消化できていない労働者が多いのが現実だ。 有休をきちんと消化させない企業でも退職時には消化させる例が多いようだが、退職時にさえ消化させない悪質な企業もある。 しかし、有休を与えないという悪質な労務管理をされても黙っている労働者が多いのは、社内での立場が悪くなると困るからだろう。退職時には立場を気にする必要はない。 例えば、全く有休を取れておらず勤続期間が7年半以上に及
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
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