Apache チューニング Tips | Carpe Diem
先日、Web サーバ勉強会 #2 が開かれました。内容は、Apache のチューニングということで、参加したかったのですが、他の予定があって参加できませんでした。 そこで、僕が個人的に行っている Apache のチューニングを紹介したいと思います。最初、スライドで作成しようかと思ったのですが、ブログにまとめたほうがよさそうなのでブログにまとめていきます。 まず、大前提として Apache をチューニングするうえで、大事なことはその Apache が提供する Web サービスの種類のよって大きくチューニングする内容が異なるということです。例えば、動画・写真共有サービスと株価情報のサービスを比較すると、当然のことながら大きくサービスの内容が異なりますし、HTTP レベルでみるとクライアントからのリクエスト数、データサイズ、などがかなり違ってきます。 ですので、まずは自分が扱っているウェブサービ
よい論文の書き方 - NextReality
研究室用に書いた文書を転載します。主に工学系（コンピュータサイエンス系）分野の査読付き学会や論文誌に投稿することを想定しています。 以下は論文を書くときに個人的に気をつけていることです： メッセージをシンプルに：要するに何が言いたいのかが一言でサマライズできていること。記憶に残ること。 メッセージが伝わらないと、そもそも査読で落とされるし、たとえ学会で発表できたとしても誰も覚えていてくれない。実際、国際学会でも発表論文の多くが誰にもリファーされず、翌年になると忘れられている (どんな論文がどのくらい参照されているかはGoogle Scholar, Microsoft Academic Searchなどでわかる）。 問題はなにか・なぜこの問題が重要なのか・問題の原因は何か・どんな解決案を提案するのか・その効果は本当か・他にどんな研究があるか（なぜそれらの既存研究ではだめなのか）・誰のために役
第50回 練習の効果 | WIRED VISION
第50回 練習の効果 2010年12月14日 サイエンス・テクノロジーハッキング コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジーハッキング （これまでの増井俊之の「界面潮流」はこちら） 何かの練習を始めるとき、最初のうちは上達が実感できるものの、続けるうちに上達の速度が落ちたりスランプに悩んだりすることは誰もが経験することだと思います。 ワインバーグの名著「ライト、ついてますか」などの翻訳者としても有名な東京工業大学名誉教授の木村泉氏は、練習量と上達の関係を定量的に評価したいと考え、大量の折り紙を自分で折るのに要する時間を計ることによってその関係について考察しました。 木村氏は、吉澤章氏の「創作折り紙」という本で紹介されている「みそさざい」という作品を15万回折り続け、折るのにかかった時間がどのように変化したかを記録しました。折るのに要した時間を縦軸に/試行回数を横軸
論文書きに役立つ記事のまとめ（逆引きインデクス）をつくってみた
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
かつて静岡大学でf(x)= x^4-x^2+6 (|x|<=1), 12/(|x|+1) (|x|>1), g(x)= 1/2*cos(2x)+7/2 (|x|<=2) のグラフを描け、という問題が出たことがあります。正解はこちら。さすが静岡。
かつて静岡大学でf(x)= x^4-x^2+6 (|x|<=1), 12/(|x|+1) (|x|>1), g(x)= 1/2*cos(2x)+7/2 (|x|<=2) のグラフを描け、という問題が出たことがあります。正解はこちら。さすが静岡。
オープンソースのTrieライブラリまとめ - nokunoの日記
最近、趣味で開発しているStaKKのためにTrieライブラリを書いているのですが、参考にするためオープンソースのTrieライブラリについて調べました。簡潔データ構造を用いたものが中心です。 @hillbig氏によるもの tx LOUDSによる圧縮でメモリ使用量を削減したTrieライブラリ。 関連記事：Tx: Succinct Trie Data Structure Engineering the LOUDS Succinct Tree Representation - 射撃しつつ前転ux txの改良版。tailの圧縮によりtxの1/2くらいのサイズになるらしい。要チェック。 関連記事：ux... - ny23の日記id:s-yata 氏によるもの taiju LOUDSを含む簡潔データ構造を用いた大規模Trieライブラリ。sumire-triesインメモリの簡潔データ構造を実装した大規模T
「オーマｘクックパッド勉強会」で発表してきました - mroriiの日記
去る12月16日、クックパッドさんのオフィスで行われたオーマｘクックパッド勉強会にて「SPYSEEの新検索機能の裏側」というタイトルで発表してきました。クックパッドの皆様＆見に来ていただいた皆様、どうもありがとうございました。発表スライドはこちらになります：Ohmapadslideshareを見られない方は下記のPDFをご参照くださいhttp://dl.dropbox.com/u/9436074/ohmapad.pdfSPYSEEの検索ログを見ると、「さかなクン」や「ウィルスミス」など、検索全体のほぼ99%を人名が占めています。今回の発表では「人名に限らず、『Ruby』や『料理家』などの『キーワード』でも検索できますよ」ということを伝えようとしました。肝心の検索の計算に関しては厳密性にこだわらず、分かりやすさを優先させたつもりですが、「難しかった」との声もあったようですね、すみません。。。
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e1071: Misc Functions of the Department of Statistics, Probability Theory Group (Formerly: E1071), TU Wien
CMLog :: 離散データに対するジニ係数の計算について
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院進学セミナー。そんな選択で大丈夫か？ [Xぺりあ]![院進学セミナー。そんな選択で大丈夫か？ [Xぺりあ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b390441a7fec0cc13e40d3429d57bd23777cfac1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdn3pm25xmtlyu.cloudfront.net%2Fphotos%2Flarge%2F210491655.jpg%3FExpires%3D1735272316%26Signature%3DLzEeExPkUzgmkyo2p1VvtCM7jjt2TR7LwqXgRyt13B7UCdXiJRXHtrloMWjhKUiONmxRb-QNhOKz9nAN63FGFYamp5USvEQBGwclTk8ljGGrJ5lWGMi5JYDHdNP2xrtoieDdnV9n1d96ohyI0vpxCHOLHzLTtevFNOHPufKtGIqut9hyGZm4sthibUAyYRFQA1AWU785GCYRchJ1lSieiJ5UGxjHZqIHI4ntatR-BqmKRTN9bZvvqNoFtsBWh9Il71FCgwKBkRxr4OEt4w7AOsT1Jng~KUQfZ90~L1IA8W63O5T9PUEqjWbmN9VMYFRkeE-16E~y-en19Iv0gTFhnw__%26Key-Pair-Id%3DAPKAJROXZ7FN26MABHYA)
「オトナの勉強」効果的な４つの方法 - ライフハックブログKo's Style
NLP関係のリソースまとめ - nokunoの日記