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    WWDC25

『qiita.com』

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  • 軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita

    537 users

    qiita.com/neko_machi

    ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ! 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ? そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア

    • テクノロジー
    • 2018/02/19 09:17
    • java
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    • programming
    • あとで読む
    • performance
    • algorithm
    • パフォーマンス
    • アルゴリズム
    • リスト
    • List
    • 機械学習怖い話 - Qiita

      45 users

      qiita.com/neko_machi

      これは、私が実際に体験した話なんですがね。 その時私は、ニューラルネットワークを使って、 特定の文章を機械が読める特殊な形式に変換する、 という実験をやってたんだ。 でも何しろニューラルネットワークなんて大学でちょびっと習ったっきりなもんで、 処理ソフトについてるチュートリアルをやってみたり、インターネットに転がってるサンプルコードを読んでみたり、 とにかくいろいろやってみるしかない、ってんでいろいろ勉強して、 やーっと、それらしいものが動くようになった。 あるところからもらってきたデータセット、これを仮にデータAさんとしましょうか、データAさんでニューラルネットワークを学習してあげたあとに、それらしい入力をニューラルネットに与えてみる。 そうすると、けっこう面白い結果が出てくるようになったんですね。 いろいろ悩んでやってみた結果ちゃんとした出力が出てきたわけですから、それはもううれしかっ

      • テクノロジー
      • 2016/08/09 18:14
      • 機械学習
      • あとで読む
      • Qiita

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