ツイッターのウェブクライアント「HootSuite」が高機能すぎてヤバい！！ - ネタフル
「HootSuite」というウェブベースのツイッタークライアントを試してみたのですが、これが高機能すぎてすごいことになっています！ 「HootSuite」が高機能ですごい 「HootSuite」はウェブベースなのにそんなことまでできるの！？的な、まるで専用アプリケーションソフトのようなつくりになっています。 基本的な特長としては、次のようなものがあります。 ・タブ管理 ・タブ内のコラム管理 ・マルチユーザ対応 ・コラムはカスタマイズ可能 ・コラムの内容はウェブに貼り付け可能 ・トラッキングの統計機能もあり ・RSSフィードを読み込める すごい！ すごすぎる！ 「HootSuite」の機能 まずはつぶやきのウィンドウです。 写真、ファイル添付はもちろん、URLの短縮もできます。さらに！ 「Send Later」として、つぶやく時間も指定することができます！ これがメインのタイムラインとリプラ
クックパッドとHadoop - クックパッド開発者ブログ
はじめまして。今年の5月に入社した勝間@さがすチームです。 入社してからは、なかなか大変なことも多いですが、最近はお酒好きが集まって月曜から飲み合う 「勝間会」なるものも発足して、仕事面でも仕事以外の面でも密度の高い毎日を過ごしています！ さて、僕は「さがす」チーム所属ということで、普段はレシピを「さがす」ユーザの満足度を上げるために、 クックパッドの検索まわりについて、いろいろな開発を行っています。 一方で、ユーザの「さがす欲求」について深く知るために、大規模なデータ解析を行い、欲求の分析を行う機会も増えてきました。 ところが、クックパッドのログは膨大な数があるので、一口のデータ解析と言っても通常のバッチ処理だと間に合わないため、 分散処理環境の必要性が高まってきました。 そこで、まずは手軽に試せる分散処理の王道ということで、最近ではHadoopを使ったデータ解析環境を整備しています。
Segmentation Fault の調べ方
プログラムを書いていると，Segmentation fault や Bus error に なってしまうことがよくあります．このようなエラーの原因はどのようにして 探ればよいのでしょうか？ 例えば，このようなプログラムがあります． #include <stdio.h> #define MAX 10 int main(){ int *p; int buf[MAX]; int i; p=buf; for(i=0; i<=MAX/2; i++){ buf[i*2+1]=0; } printf("%d\n", *p); return 0; } これは配列 buf の添字が奇数であるものに 0 を代入します。 また、ポインタ変数 p は配列 buf の先頭要素 を指し、プログラムの最後に先頭要素を表示させています。 ところが，これを実行すると Segmentation fault になります。 $
幸せなエンジニアになるための仕事術/まつもとゆきひろ＆平鍋健児 - tmtms のメモ
幸せ 平鍋: 1. 技術的な困難を達成。 2. お客様に感謝された。 最初は1だったけど最近は2。 まつもと: 理不尽な目に合わないこと。 思うようにツールが動かない→自分でつくる。 OSSは自分で手を入れられる。 平鍋: 自分一人の幸せじゃない。 プロジェクトが終わっても続く人間関係。 人のつながり。信頼。 まつもと: 通勤が3時間。理不尽→地方。 納得行かない変更が顧客から言われたくない 平鍋: エンジニアで不幸せな人へ。仕事は選べる。極端なこと言えば辞めればいい。 ワークライフ・バランス実現の戦略（例：地方に住むこと） 平鍋: 1995.子供を育てられるかを考えたときに自分の中での都会の価値がさがってきた。 田舎に帰ってから、世界のことを考えた。JUDE,アジャイルをやり始めた。 まつもと: 鳥取→つくば→島根 1997. OSSビジネスを始めようと声をかけてもらって島根へ。 理不尽
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
Hatena Relate - 数学猫の生活と意見
Bayseian Setが面白そうだったので、これを使ってはてなブックマークの最新人気エントリをグループ分けするプログラムを書いてみました。ブックマークしたユーザーを属性と見て分類します。起動するとはてなブックマークから最新エントリを取得して、HTMLを標準出力に書き出します。Rubyプログラムです。 class AttrVector attr_reader :name def initialize(name) @name = name @attrs = Hash.new(false) end def add(attr) @attrs[attr]=true end def remove(attr) @attrs.delete(attr) end def each @attrs.each_key{|key| yield(key)} end end # require 'test/unit'
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Android 1.6公式発表、対応端末は10月にも登場へ