首相「社会保障、高齢者中心を是正」 本社インタビュー ：日本経済新聞安倍晋三首相は12日、日本経済新聞のインタビューに応じ、今後の社会保障政策についてこれまでの高齢者中心から「全世代型」に見直す意向を表明した。そのための施策として幼児教育の無償化などを挙げ、財源として教育に使途を限定して国債を発行する「教育国債」も検討する考えを強調。北朝鮮情勢では核の完全な放棄が対話の条件だとの認識を示した。首相は「高齢者向け給付が中心となっている社会保障制度を、全世代型社会
JITコンパイルでの冒険 パート1：インタプリタ | POSTD
本記事は、JITコンパイラに関するシリーズの第1回目です。計画としては、シンプルな入力言語を使ってそのインタプリタとJITをいくつか開発し、段々と複雑なものにしていくつもりです。このシリーズが終わるまでに、JITコンパイラの開発に何が必要か、そのためにどんな支援ツールが使えるかを、読者の皆さんによく理解していただけるようになれば幸いです。 入力言語は Brainfuck です。本シリーズでは以後、BFと呼んでいきます。BFはプログラマビリティの本質を突き詰めるので、今回の目的に適した言語だと思います。BFは、プログラミングは非常に冗長ですが、なじみのC構造体に直接マップするメモリポインタやループのような概念を持つ点で、プログラミング言語としてはかなりの”メインストリーム”です。 実装言語にはC++を使います。”手始め”の言語としては一般的ではないかもしれません。とはいえ、私の知っている大部
8年運用しているサービスのサーバーサイドにKotlinを導入した件 | CyberAgent Developers Blog
はじめに アメーバピグでサーバーサイドエンジニアをしている木村です。 アメーバピグはサービス開始してから8年半となるサービスでサーバーサイドはJavaで開発されています。そこに先日新言語としてKotlinを導入したので経緯や導入までの道のりを紹介したいと思います。また、今回はJavaとKotlinの技術面の比較よりも導入までのプロセスに焦点を当てたいと思います。 導入の動機 Kotlinといえば、Google I/O 2017でAndroidの公式言語としてサポートされることが発表されましたが、実はその半年くらい前から私のプロジェクトではJava以外の言語の導入を検討していました。社内でのサーバーサイド言語のトレンドはJava→Node.js→Goと移ってきていてJavaはやや置いていかれてる印象です。 Javaはいろんな意味で安定した言語である反面コードが冗長で、デキるエンジニアほどJa
新しいクラスプラットフォームデスクトップアプリケーションライブラリ yue - Qiita
NW.jsやElectronの作者である、zcbenz氏が新しいクロスプラットフォームライブラリyueをつくりはじめました。 え、Electronを使ってるんだけどと思った人は落ち着いて大丈夫、フルタイムでElectronの開発を続けているとのこと。 では、今度のyueは何を目指しているのか。 Uses native widgets; Works on all major desktop platforms; Has a modern and clean C++ interface; Has good support for High DPI; Uses windowless controls on Windows; Generates small executable size; Friendly license for closed source apps. ネイティブウィジェットを扱
RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
Apache Kuduは何がそんなに「速い」DBなのか? #dbts2017
4. 4© Cloudera, Inc. All rights reserved. 会社概要 - Cloudera（クラウデラ） 設⽴ 2008年、以下4社出⾝の社員により設⽴ 本社 アメリカ パロアルト マーケット 機械学習とアドバンスドアナリティクスのプラットフォーム ビジネスモデル オープンソースとプロプラ製品のハイブリッド 従業員数 世界全体で 1,400⼈以上 事業展開 世界28カ国 世界レベルのサポート 24x7 対応グローバルスタッフ(⽇本語は8x5) EDHを使ったプロアクティブ・予測サポートプログラム ミッションクリティカル 世界中の様々な業界の本番環境 - ⾦融、⼩売、通信、メディア、ヘ ルスケア、エネルギー、政府 最⼤のエコシステム 2,600 社以上のパートナー Cloudera University 45,000⼈ 以上がトレーニングを受講 https://www
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GitHub - robpike/filter: Simple apply/filter/reduce package.