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はじめに Gitホスティングサービスを、GitLabからBitBucketへ移行する必要があったのでメモです。 移行対象は、単純にリポジトリのみとします。*1 やりかた 1.移行先の空リポジトリを作成します。*2 2.移行元のリポジトリをベアリポジトリとしてクローンします。 git clone --mirror [移行元リポジトリのURL] 3.移行先のリポジトリをリモート(ここではdestination)に追加します。 cd [リポジトリ名] git remote add destination [移行先リポジトリのURL] 4.移行先リポジトリに反映します。 git push destination master git push --mirror destination 補足: 移行後に移行元のリポジトリにコミットしてしまったら？ あとから同期をとるには、次の手順を踏めばOK！ cd

はじめに 「動画ファイルが多量に存在するけど，ファイル名が適当すぎて目的のファイルをなかなか見つけられない」状況が生じたのでメモ． 方法をざっくり言うと，特定ディレクトリ内のすべての動画ファイルについて，N x Nマスの静止画サムネイルを作成*1する． やりかた #!/bin/sh dir_path="." #1 tiles_h=8 #4 tiles_v=8 #4 tiles=$(($tiles_h * $tiles_v)) for file in `find $dir_path -type f \( -name "*.flv" -o -name "*.mp4" -o -name "*.avi" \)` do frames=`ffmpeg -i "$file" 2>&1 | awk '/totalframes/{print $3}'` if [ "$frames" = "" ]; then

はじめに Pythonで「パイプを含むコマンド」を実行する方法が分かりづらかったため、手軽に行う方法を簡単にメモ。 参考： 17.1. subprocess ― サブプロセス管理 方法 以下をテンプレートとする。commandに「実行したいパイプを含むコマンド」を宣言する。 他（#1~#3）は状況に応じて書き換える。基本的にこのままで使えると思う。 import subprocess command = "ls -la | sort -r" #！ここに実行したいコマンドを書く！ proc = subprocess.Popen( command, shell = True, #シェル経由($ sh -c "command")で実行。 stdin = subprocess.PIPE, #1 stdout = subprocess.PIPE, #2 stderr = subprocess.PIP

はじめに 個人の興味の移ろいを、タグ付けの因果*1で視覚化できるのでは？と思い、試してみました。 今回も自分自身の「はてブ」で試しました。 視覚化までの流れ こちら（イベントの時系列分析による因果関係知識の獲得）を参考にアレンジして実装してみました。 流れを簡単にまとめると、次の通りです。 タグ付け系列を生成*2 タグ付け系列を、Kleinbergのバースト系列（列挙型）で連続化 連続化したタグ付け系列の全ペアについて、タグ間に因果関係が存在するかGranger因果検定でテスト テスト通過したタグ付け系列ペアについて、ネットワークで因果関係を描画 もっとたくさん表示した場合*3： 結果について なんだかそれっぽい因果もあるように見えますが、うーん…微妙。 微妙な理由を挙げてみると、次の通りです。 「まとめ」や「twitter」といった、興味対象自体ではないタグが邪魔する*4 個人だとデータ

はじめに ソースコードを静的解析することでSRP（単一責任原則）を定量的に算出します．*1 svn blameによるSRP算出*2を参考に、git blameによる算出をshで行ってみました． このSRP値が最大のモジュールが王様モジュールに相当します． # 単一責務性の違反指数（SRP） # SRP＝R＋U＋((L/100)－5) # R：修正リビジョンのユニーク数 # U：修正ユーザのユニーク数 # L：モジュールのライン数 function get_SRP() { local target_filepath=$1 echo $(( \ $(git --no-pager blame --line-porcelain $target_filepath | sed -n 's/^summary //p' | sort | uniq -c | sort -rn | wc -l) + \ $(

はじめに 「ほぼ」同じ構成のサーバがN台あって，それぞれに対して同じスクリプトを実行したい。このときスクリプトはひとつに集約したい（＝各サーバにスクリプト配置したくない）。こういうときって、どうするのが定番なんだろう・・・— Kensho (@ni66ling) February 14, 2015 ローカルのスクリプトをリモートで実行したいけどどうやれば？という話． どうやるのが定番なのか？は結局わかっていないが，一応できるにはできたのでメモ． やりかた sshコマンドにパイプでローカルのスクリプトを引き渡す．*1 $ cat [local_script.sh] | ssh [user]@[host] bash 補足: ローカルにおける変数をリモートスクリプト内で使うには プロセス置換*2を用いる． $ param="local" $ cat <(echo -e "param=\"${pa

はじめに sed*1便利ですよね．ちょっとした文字列操作が簡単にできます． ただ，日常的に使わないと，コマンドとかオプションとかを覚えるのが難しいですよね． ワンライナーな用途を前提として，どういった使い方ができるのか，整理してみました． sedコマンドの構造 sedコマンドは，おおまかに次の3つの構造からなります． A. コマンドオプション（入力ファイルを編集する？標準出力を抑制する？など） B. 範囲指定（どの行について処理する？） C. 文字列操作（どういう文字列操作をする？） 例えば， $ sed -i '3,10 s/hoge/fuga/g' input.txt であれば， A. コマンドオプション：「-i」：B.C.の操作結果を入力ファイル(input.txt)に上書きする B. 範囲指定：「3,10」：3〜10行目について C. 文字列操作：「s/hoge/fuga/g」：h

はじめに 連載記事 はてブ記事を用いた興味分析 の2つ目の記事です． ここでは，はてブに登録したWebページ全てに対して，LDA*1によるトピック解析を行い， はてブに登録している内容のトピック（話題，興味の対象）を分析します． 実装の前提として，データの準備（はてブからブログ記事取得・形態素解析）が完了していることを想定しています． トピック解析とは？ トピック解析とは，入力データのトピック（話題，分野など，大ざっぱな「意味」）を推定することです．データの抽象化とも言えると思います．クラスタリング*2におけるクラスの推定，次元圧縮*3における基底の推定などと非常に似ています． 本記事におけるトピック解析とは，入力のはてブ記事群におけるジャンル推定を意味します． トピック解析の詳細は，次のページ（PDF）が分かりやすく，オススメです． 確率的トピックモデル*4 Probabilistic