はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
今からでも間に合うDockerの基礎。コンテナとは何か、Dockerfileとは何か。Docker Meetup Tokyo #2
今からでも間に合うDockerの基礎。コンテナとは何か、Dockerfileとは何か。Docker Meetup Tokyo #2 コンテナ型仮想化の技術として注目されているDockerの勉強会「Docker Meetup Tokyo #2」が4月11日にグーグル東京オフィスで開催されました。 この勉強会には定員100名のところへ400名を超える申し込みがあり、参加できなかった方も多かったと思います。本記事では、最初のセッションとして行われた森和之氏による「今からでも間に合うDocker基礎+Docker 0.9概要」をダイジェストで紹介しましょう。 参考記事 2013年のDocker登場から現在（2018年）までを振り返り、その次の段階を展望した記事もご参照ください。 Dockerコンテナ時代の第一章の終わり、そして第二章の展望など 今からでも間に合うDocker基礎 株式会社トップゲー
続・リトライと冪等性のデザインパターン - リトライはいつ成功するか - Blog by Sadayuki Furuhashi
三度の飯よりエラー処理。古橋です。 大変好評をいただいた序章リトライと冪等性のデザインパターンの続編です。 前回はほぼ前置きでしたが、今回は冪等でない操作を冪等にする具体的なテクニックもまとめていきます。 パターン２：エラーを区別してDELETEを冪等にする リソースに常に一意なIDが振られていれば、Deleteを冪等にするのは難しくない。そもそも同じリソースを2度削除することはできない。 一つ注意するべきなのは、削除されたリソースのIDが再利用されるケースでは、Deleteの冪等性は保証されない。例えば、kill -KILL <pid> コマンドはDelete系のAPIと考えられるが、pidは再利用されるので、何度も繰り返すと意図しないプロセスを殺してしまう可能性がある。 一般にIDの生成は非常に難しい問題だが、Deleteに関してのみ言えば再利用されなければいいので、単調増加する整数（
リトライと冪等性のデザインパターン - Blog by Sadayuki Furuhashi
リトライを肴に一晩酒が飲める古橋です。 大規模なデータに触れることが日常茶飯事になっている今日この頃。この分野のおもしろいところは、いつまで経っても終わらないプログラムを簡単に作れてしまうことかもしれません。エラー処理、リトライそして冪等性*1の３つを抑えていないプログラムは、小規模なデータなら問題ないが、データ量が多くなると使い物にならなくなる可能性が大です。 大規模データをバッチ処理するケース以外でも、リトライは一般にプログラムの信頼性に関わる重要な問題です。 そんなわけで、リトライに関わるいくつかのデザインパターンを、連載でまとめておこうと思います*2。 では、第1回は背景から： なぜリトライが必要なのか プログラムは色々な理由で失敗する。例えば、 A) 通信先のプログラムが高負荷すぎて応答できなかった B) メモリを消費しすぎてメモリ確保に失敗した。またはOOM KIllerに殺さ
Rails SQL Injection Examplesの紹介
モノタロウの1900万商品を検索する Elasticsearch構築運用事例（2022-10-26 第50回Elasticsearch 勉強会発表資料）
遺伝的アルゴリズムの基礎―GAの謎を解く(斉志, 伊庭) - ただのにっき(2014-04-24)
■ 遺伝的アルゴリズムの基礎―GAの謎を解く(斉志, 伊庭) なんとなく機械学習のリサーチを始めたらなぜか遺伝的アルゴリズム(GA)の方に引き寄せられてしまったので、基本的なところを押さえておこうと思って読んでみた。20年も前の本だ。 一般向けで数式も最小限だし、概略から理論、応用事例まで紹介していて概観するには十分だ。ちまたで公開されているGAの実装を見て「パラメタ調整が大変そうだなー」と思ったけど、実際そのとおりらしくて、パラメタ調整のために遺伝的アルゴリズムを活用するメタGAなんて分野があって笑ってしまった。でもまぁ、面白かった。とくに終盤の人工生命のあたり。 あとはこの20年間でどんだけ進歩したのかフォローアップしたいのだけど何を読んだらいいのかな。というか、GAはかなり枯れてるはずなので、今なら(流行りの)ディープラーニングとか勉強した方がいいんじゃないかと思わなくもない。
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大課金峠