もしインターネットの1秒が1年だったら - SunPro 2016技術書典
2016年、インターネットが日本中のあらゆる人間に行き渡るようになってから、すでに10年単位の時間が経過しています。今日においてインターネットを支えるネットワーク技術が重要であることは言うまでもありませんが、実際にネットワークでどのタイミングで何が起こり、どれくらいの時間が費やされるのかということを身を持って体感している人は、たとえネットワークに精通している人でも少ないのではないでしょうか？この記事では、1秒というわずかな時間を1年にまで拡大し、ネットワーク上で何が起こっているかを人間スケールでざっくりと解説していきます。 2.1 はじめに たぶんはじめまして。博多市(@hakatashi)です。今回は技術書典向けの小企画として、「インターネットの1秒がもし1年だったら」というだいぶ抽象的で怪しい記事を書こうと思います。 インターネットというのは光の速さを身をもって感じることができるメディ
師匠が会社を辞めました。 - SHOSATO blog
一昨日、師匠が会社を辞めました。 退職エントリならぬ退職されエントリです。 私が2011年4月にペパボへ入社した後、 デザイナーの研修期間で師匠になっていただいたのが、こちらのデミさんでした。 twitterはおかだ引越センター | @demiflare168 tumblrもすてき | demi365.tumblr.com SUZURIの忍者スリスリくん生みの親であり、 ほぼ一年中、サンタを生産しています。 研修期間が終わってからも、 「これ、どう思いますかデミさん」 「わからなくなってきたんですがデミさん」 「一体どうすればデミさん」 「このフォントなんですかデミさん」 「溶鉱炉の画像持ってませんかデミさん」 この『困ったら師匠（デミさん）に聞こう！』というスタンスはずっと変わらないまま、私自身はデザイナー歴6年になりました。 そんなわけで、 新卒で入社してきた何も知らない自分が、 約6
MySQL の "0000-00-00" は NULL？ - sakaikの日々雑感～(T)編
数日前に、とみたまさひろさんのこんなツイートがありました。 なんだこれ？ MySQLこわい… mysql> SELECT * FROM x WHERE datetime IS NULL; datetime 0000-00-00 00:00:00— とみたまさひろ (@tmtms) 2015, 12月 17 @tmtms ちなみにその '0000-00-00' は、 IS NOT NULL のときには含まれないんですか？— 坂井 恵(SAKAI Kei) (@sakaik) 2015, 12月 17 MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 12.3.2 比較関数と演算子 "NOT NULL として宣言された DATE および DATETIME カラムでは、次のようなステートメントを使用することで、特殊な日付 '0000-00-00' を検索できます" その後の t
放送大学と調べ物と私 - rokujyouhitoma's blog
pyspa Advent Calendar 2018 9日目を担当する池です。放送大学の選科履修生、科目履修生で2015年から学生になってもうすぐ4年経ちます。 なぜ「放送大学と調べ物と私」を書こうと思ったのか 2015年の上期から放送大学を活用しており、4期通ってみて知見が溜まってきたので知見を公開しようと思ったから。 小難しい話は後半に書いており、前半はCons/Pros（メリット/デメリット）を書いてる。 放送大学のPros/Cons（メリット/デメリット） 体感したPros/Consをざっと洗い出してみた。 Pros・メリット - 基礎教養を体系だって、比較的安価に学ぶことができる - 放送大学附属図書館のデータベースが利用可能になる - 身分は学生。学生証、ac.jpメアドが貰える - 各種学割が受けられる - 学習センターが使える Cons・デメリット - 多少なりとも金銭的な
処理の遅さを感じさせないUIデザインのひと工夫──楽観的UIの基本 ｜ブログ｜root｜芯を問い、成長に貢献する
この記事はUX PlanetのライターでブロガーのIgor M氏の記事を公式に許可をいただき翻訳したものです。 今回は、楽観的UIについて話しましょう。 楽観的UIって？楽観的UIとは、処理が完了するのを待たずに最終状態にアップデートするUIのことです。すぐに最終状態に切り替え、実際の処理が進行しているあいだは偽データを表示します。 文章で説明してもよく分からないかもしれませんね。では、まず例を見てみましょう。以下のアプリは架空のメッセンジャー「Cotton Candy」です。 メッセージの送信をどのように表現するか、二つのアプローチを示しています。 非楽観的（左） vs 楽観的（右）なメッセンジャーのUI つまり、楽観的なUIではアプリが実際の処理を終わらせる（もしくは始める前）に最終状態を表示します。 手品みたいだけど、そもそもどうして必要なの？おしゃれな名前の背景にあるコンセプトは非
【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
好きか嫌いか - Really Saying Something
私は情けないことに、何かしらの制作物について（音楽でも、映画でも、文章でも）、好きか嫌いかを表明するということを本当に最近教わりました。人生比で。合うか合わないか、は割とよくジャッジする機会があったし、中身について喜怒哀楽を表現することはかなりあるけど、個人の好き嫌い、特に「嫌い」をどこかに出すのはよくないことです！みたいな小学生のような論理で長いこと生きてきたわけです。 なんでそうなってしまったかというと、私が「嫌い」だと感じる何かには私が、私の能力のせいで気づけない「良さ」があるはずだ、という思い込みがあったし、今も割とそう思っているのです。でもそれって単に、自分の「嫌い」という感情（または判断）を無視しているだけで、「良さの有無」とはまったく関係なかったのでした。 そういう意味では「合う」「合わない」のジャッジは結構いい線いってる手法なのでは？と思って、やたらと時間をかけて、うまいと
代数的データ型のデータのとりうる数を微分すると１穴空きデータ型の数になる話 - Qiita
この記事は，代数的データ型と代数の関係について調べたことを個人的な解釈でまとめたものです． （Qiita練習用の記事です．） データ型の要素数について 唐突ですが，あるデータ型の要素の数を数えたいと思います． たとえば，次のデータ型$A$があったとします． このデータ型は，1,2,3,4のいずれかしかとることができません． このデータ型$A$の要素の数は，要素がいち，に，さん，よん，と4つあります．データ型の要素を表す数字とは一切関係なく，要素の数を数えているだけです．このように，データ型は要素の数を数えることができます． いちいちデータ型に対するデータの要素の数を数えるのは面倒なので，データ型の要素の数を$N(A)$で表すことにします．この$A$の場合，$N(A)=4$ですね． 代数的データ型について 代数的データ型の正確な定義は私は知りません．ですが，ここではどんなものが代数的データ型
{OpenGrok by OpenGrok
OpenGrok is a fast and usable source code search and cross reference engine. It helps you search, cross-reference and navigate your source tree. It understands various program file formats and history from many Source Code Management systems. In other words it lets you grok (profoundly understand) source code and is developed in the open, hence the name OpenGrok. It is written in Java. Requirement
Deep learningの概要とドメインモデルの変遷
Deep Learningの概要、最近の成果と、フレームワーク実装者の視点で見たドメインモデルの変遷について。
mysql（innodb）のチューニングしました
mysql（innodb）のチューニングしました DBレスポンスの悪い。やばい、どれくらいヤバいって、超ヤバい。クレーム来るぐらい。 全然得意ではないけど、頑張ってチューニングしました。 チューニング方法を切り分けると３つあると考えました。 innodbのmysql設定のチューニングindexのチューニングSQLのチューニングmysql設定のチューニングCPUリソースが問題CPUのアイドルタイムを見る事で、メモリにあふれてないか調査します。 CPUの利用率を見る事で、CPUパンパンになっていないか調査します。 だめだったら、AWSでハイスペックインスタンス使うか、DBサーバ買い替えましょう。 それが出来ない場合はindexやクエリのチューニングを頑張る。 物理memoryリソースが問題swap領域にあふれていたらpagingされてます。残念無念。 物理的なメモリ足しましょう。 足せない場合
mutation testing - わさっきhb
はじめに JCKBSE 2012で座長をさせてもらった最初の発表で，最初の質疑がよく聞き取れなかったとはいえ，大要は「mutation testingによって，どんなメリットがあるのか」だったと思います．いわば「そもそも論」です． 私自身も，きっかけは思い出せないものの，mutation testingという手法を知ったのは，今年になってからです． 実は，今回の予稿集の中に，発表を直接聞いたのと別で，mutation testingを取り上げた論文が入っており，そちらに，mutation testingの「そもそも論」が分かりやすく書かれていました．本エントリで自分なりに解説してみます． 先に，参考にしたものを 発表・質疑を聞かせてもらったのは，次の文献です． M. Papadakis and N. Malevris: Killing mutants effectively - a sea
有限体Fp上の楕円曲線'のパズル - mattyuuの数学ネタ集
はじめに 先日職場の勉強会でRSA暗号、楕円曲線暗号について発表をしました。面白いことに話の全体を通してフェルマー(17世紀のフランスのアマチュア数学者)が登場しました。 RSA暗号の鍵となる素数の面白い性質としてフェルマーのクリスマス定理(4で割って1余る素数が2つの平方和であらわせるやつ。等) の紹介。 RSA暗号で平文、暗号文を変換するアルゴリズムの原理の証明にはフェルマーの小定理を使う。 楕円曲線はフェルマーがそれと知らず(?)好んで研究の対象にしていた。 「楕円曲線はモジュラーである」という谷山–志村予想(の特赦なケース)を証明することでフェルマーの最終定理が証明された。 フェルマーはパスカルと共に確率論を創始するなど、上記の暗号関連の話以外にも重要な仕事を行なっております。フェルマーは17世紀の人ですが、現代社会の根っこの部分に彼が与えた、与えている影響は大きそうです。ただ、今
MySQL Group Replication - MySQL Casual Talk vol.10
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Movesのログを1年分 elasticsearch に突っ込んで kibana の地図で見てみた - isseium's blog
今日は、elasticsearch と kibana の勉強がてら、なにかしようと思って qiita.com を参考に、自分が2015年行ったところを地図でビジュアライズしようとした。 やりたかったこと 滞在時間の多い地点の色を濃くしたヒートマップをみたかった。こんなイメージ。 ※ これも実際に出力した地図だけど、「滞在時間の多い地点」ではなくて「よく行っている地点」の色が濃い。結果からいうと、「滞在時間の多い地点の色を濃くしたヒートマップ」はできなかったです... 出来る方法があれば教えてください。 やったこと やったことのだいたいの流れは次のとおり。 万歩計アプリの moves から移動情報をエクスポート サードパーティ製のツールより公式のが使いやすかった https://accounts.moves-app.com/export 今回は 2015年 のデータのみを使う elastic
本当はすごいKPTで強いチームを作る for エンジニア - Qiita
この通り、KPTはみんなでやるデバッグ作業です Problem -> Try -> Keepと全てはつながっています 繋がっていないKeepは？ ナレッジ共有と捉えると良いと思います ただ、その場合もはじめに何かしらの問題があって〜からスタートすることが多いのではないでしょうか KPTすごい これで何となく伝わりますかね？ KPTが毎週上手く回っている ＝ 毎週バグを潰している １年続けると KPTが回っている → テスト53回、デバッグ53回行って、チケット消化しつづけ改善してる状態 KPTが回っていない → テスト0、デバッグ0、チケット消化数0 KPTを上手く回すには 伝わったとしたら幸いです それでは次にKPTを上手く回すことを目標にします そもそも上手く回ってる、良い状態ってどんな感じでしょうか？ 良いKPT＝良いデバッグ エンジニアならもう既にわかるはずです 良いProblem
ふわっと JVM のヒープ領域監視について考える - ようへいの日々精進XP
ども、かっぱです。 はじめに Java アプリケーションを運用する上では避けて通れないであろうヒープ領域の監視についてフワッと考えてみた JVM には幾つか領域があるがヒープ領域に焦点を当てる 参考 http://www.whitemark.co.jp/tec/java/javaHeap.html http://www.whitemark.co.jp/tec/java/javagc.html http://d.hatena.ne.jp/ogin_s57/20120623/1340463194 http://d.hatena.ne.jp/ogin_s57/20120709/1341836704 https://docs.oracle.com/javase/jp/1.5.0/guide/management/agent.html http://chonaso.hatenablog.com/en
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