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December 07, 201215:49 カテゴリプログラミングmysql O/Rマッパーはなぜ悪か・2 前回、「SQLには○○が足りない!よろしくない!そこで...O/Rマッパー!」みたいなスライドを見た気がして、ひどいO/Rマッパーにさんざん苦しめられた記憶がフラッシュバックのように襲ってきて、 フザケンナ!お前らO/Rマッパー大好き族のせいでこっちは!こっちは...どんだけ苦労したか! ってかーっとなって記事書いたら、 「は?最近のO/Rマッパーはそんなアホじゃないし?w」「あ,はい。そうだったんですねー」 みたいな感じで瞬殺されて残念な感じになったw。いや、でもなんか違う、この気持ち、なんだろう。みんなにも伝えたい。なのでもうちょっと書く。 自分のO/Rマッパー不信にはいくつかのレイヤーがあって、いまだにそれがうまく整理できないんだけど、たぶん 1. 現実レベルの問
December 07, 201208:49 カテゴリプログラミングmysql O/Rマッパーはなぜ悪か タイムラインで「SQL上級者こそ知って欲しい、なぜO/Rマッパーが重要か?」ってのを見かけて居ても立ってもいられなくなったので、既出を承知で反論しておきたい。 スライドだけから話の内容を推測すると、 -- 販売成績上位10個を抽出 select * from sales where deleted = false order by amount desc limit 10 といったSQLを Sales.active().top(10).all() のように、細かく分解した部品を組み合わせて表現できた方が便利だし構造的でしょ?という話のようだ。 これは確かに一見美しいのだが、これこそが「敷居を下げすぎて、dbの性質を分かってない人まで気軽にSQLをいじるようになった結
ファーストサーバのデータ消失事故の件、こちら側(サービス提供してる側)の人達が大人しい気がするのは、やはり明日は我が身だということがよく分かってるからだろうなぁ。 偉そうなコメントをして鼻高々になってると、いつブーメランが飛んでくるか分からない。万全を期していても落とし穴は必ずどこかにある。 それはそれとして、あえてこの件で一番の問題は何だったかと問われたら、僕は「脆弱性の修正パッチをバックアップにも適用する」という修正をしたことだと思う。 脆弱性対策のためのメンテナンスはバックアップをしてあるシステムについても実施しておかないと、メンテナンス実施後にハードウェア障害が発生してバックアップに切り替えた途端に脆弱性対策が講じられていないシステムに戻ってしまうことが過去に発生し、脆弱性対策がなされていないシステムが動き続けていたという反省に立ち、脆弱性対策のメンテナンスに関しては対象サー
April 15, 201210:05 カテゴリCloudSearchで日本語検索 Amazon CloudSearch を日本語サイトで使う! (1) イントロダクション 「ライブドアという会社の話をしよう」シリーズの途中ですが、ここでいきなり番組を変更しまして、先日出て来たばかりの Amazon CloudSearch に実サイトのデータを入れて検索できるようにしてみる、という企画をやりたいと思います。 (AWS のメニューに CloudSearch が追加されてる↓) サイト内検索って、 サイトが大きくなってから後付けで必要になることが多い。 普通のWebアプリケーション構築とは少し違う専門知識が必要になる。 容量や処理能力が大きい専門のハードウェアが必要。 …というふうに人や機械のリソースを食うわりに、普段はあまりアクセスがない。 なので、地味に面倒なんですよね。検索
エンジニアがミーティングを嫌う理由はいい視点だと思う。いわれてみればそのとおり。 それでも個人的な経験でいうと,ミーティングに出るようになってからの方がストレスが軽くなった気がする。 ↓なんでかっていうと,こういうことを後になって言わなくても済むから。
事業部長がそういうのやりたいらしいので,ブログの機能として実装すべきかどうかいろいろ調査してました。 twitter に何気なく投稿してから「俺いま良いこと言った!」って思って,それを永久保存したくなるのですよね,わかります。すごくよくわかります。 でも,読む側からするとこの形式は読みづらいんだよなぁ。なぜかぜんぜん頭に入ってこない。 で,そのあたりを社内 irc とかで議論してて見えてきた自分的スタンスを以下にまとめてみました。 1. 頑張って読みやすくしてみる派 プロフィール写真 & 吹き出し付きにしたらだいぶ読みやすくならないだろうか ? ... と思って実際にやってみたのが以下の図。 (使用後) ん,なんかけっこう読みやすくなったような ? しかし予想通り「同じ顔が並びすぎて気持ち悪い」というブーイング多発。 や,顔が気持ち悪いんじゃないですよ田端さん!あくまで
logといっても記録じゃなくて対数の方です。 数学部の中で対数(log)が出てきたんですが,実際にそれがどう業務で役に立っているかの一例を紹介します。 僕は統合スパムフィルタ「スパムちゃんぷるー」とか、汎用レコメンドエンジン「Cicindela」の開発もやってるんですが、これらの実装では,どちらも,確率統計の処理が大変重要になります。 で,例えばここに,なにかの確率が保存されたテーブルがあったとしましょう。 上の全データの確率(p)の,合計を出したいときは sum() 関数で一発ですよね。 0.1+0.2+0.9+0.6=1.8,と。 でも,確率計算の場合,全部を足したものではなくて全部を掛け合わせたもの,上の例なら 0.1 x 0.2 x 0.9 x 0.6 = 0.0108 ってのが欲しいことが多いのです。 そこで,p のかわりに,p の log をとったものを保存するよ
ライブドアのブログやクリップ、リーダーなどを担当するチームのプログラマです。 社内のイントラブログで書いていた記事などを少しずつ公開中。 サイトの利用率調査などをするときに,「どれくらいの人数のモニターを調査すれば信頼ある値がとれるのか」という話が話題にのぼったのでメモ。 例えば Nielsen Online の調査では4万人を対象にしているとのことだけど,一方,日本のインターネット人口は約8000万人というデータもあります。 全体の0.05%しか調査しないのでは,相当誤差がありそうな気しますよね! 「ある質問にたいして yes か no か」の二択のサンプリング調査をして,全体のパーセンテージを推測する,という場合,必要なサンプルの個数は以下の3つのパラメータによって決まります。 1. 母集団の数 母集団の数が増えれば,当然必要なサンプル数も多くなります。ただし,母集団の数があ
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