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『設計の設計』を読む #1 - 設計プロセスの継続について - Kentaro Kuribayashi's blog
柄沢祐輔、田中浩也、藤村龍至、ドミニク・チェン、松川昌平各氏による『設計の設計』について、読みながら感想を書いていくかもしれないし、これでよすかもしれない、ともあれ、その第1回目。 メタボリズムの代表作とされる中銀カプセルタワービルは、「それぞれの部屋の独立性が著しく高く、部屋（カプセル）ごとに交換することも、技術的には可能な設計になってい」たが「実際には、2010年に至るまで一度も交換されたことはな」かった。なぜか。 建築は、たとえばアジャイル開発のようなものとも違って、流動的な集合知をやはりどこかで切断する、つまり無限のバージョン・アップを止めてしまう行為です。それは、メタボリズムの理論でつくられた建築が、実際には更新されなかったという問題ともパラレルです。 『設計の設計』p.14 柄沢祐輔氏の発言より また、「メタボリズムもカプセルをつくる工場の生産ラインまで確保しておかなくてはいけ
Coro と Go で並列実行数の制御 - 酒日記 はてな支店
http://d.hatena.ne.jp/tokuhirom/20090710/1247196134 この Coro の例を Go でやってみます。 まず特定数 (ここでは 3) の worker thread を立ち上げておいて、そこにメッセージを送って仕事させるモデル。メッセージのやりとりに Coro::Channel を使います。 use Coro; use Coro::Channel; use Coro::Timer; my $ch = Coro::Channel->new; sub worker { while (1) { my $url = $ch->get; printf("worker(%d): %s\n", $_[0], $url); Coro::Timer::sleep(1); } } my @coros = ( async { worker(1) }, async
【セリエA】ノヴァーラがインテル下す金星 FW森本は2点に絡む大活躍 :
Twitter Facebook LINEでおくる B! Bookmark 更新通知を受ける [ニッカン]森本、２点に絡みインテル下す／セリエＡ http://www.nikkansports.com/soccer/world/news/f-sc-tp3-20110921-838196.html ＜セリエＡ：ノバラ３－１インテルミラノ＞◇２０日◇ノバラ ＦＷ森本貴幸が所属するノバラが、ホームでＤＦ長友佑都が所属するインテルミラノを３－１で下し、昇格初勝利を挙げた。 ノバラは前半３８分にマッジョーニが先制。後半４０分には３試合連続でスタメン出場した森本がエリア内でＤＦラノッキアに倒されＰＫを獲得。これをＭＦリゴニが決めて２点差とした。同４４分に長友のクロスのこぼれ球をカンビアッソに決められ１点差に迫られが、同ロスタイムに森本が右サイドのコーナー付近で粘ってボールキープ。これを起点にチャンスを
Vimでゲームを作るためのtips - mfumiの日記
なんかvimでゲームを作るのがブームのようなので(w，いくつかvimscriptでゲームを作ってみて分かったことをまとめようと思います． 最初に言っておくと，これはゲーム作成に限りませんが，vimscriptを書くコツはいかに他のvimscriptから似たような処理を見つけて抜き出してくるかだと思います． Redirecting… にいくつか紹介されているので，それのソースを見るのが一番速いと思います^^; ・バッファ作成 もしバッファが作成されていなければ画面を分割して新たにバッファを作り，バッファがあればそのバッファに移動します．(この例では ==MineSweeper== ) let winnum = bufwinnr(bufnr('==MineSweeper==')) if winnum != -1 if winnum != bufwinnr('%') exe "normal \<
宮市、アーセナルで公式戦初出場…デビュー戦を勝利で飾る - サッカーキング - 世界のサッカー情報サイト
20日、カーリングカップ3回戦のシュルーズベリー戦が行われ、アーセナルの宮市亮が公式戦デビューを果たした。 宮市は2－1で迎えた71分、パク・チュヨンに代わりピッチへ。自身が「夢」と語っていたエミレーツ・スタジアムでのプレーが実現した。 その後、アーセナルはヨッシ・ベナユンが追加点を奪取。3－1でシュルーズベリーを下し、宮市はデビュー戦を勝利で飾ることとなった。 【関連記事】 ヴェンゲルが宮市に期待「トップチームで印象を残せる素晴らしい選手」 宮市が直面するプレミアデビューへの壁…激化するポジション争い アーセナル宮市、1月にセルティックへレンタル移籍の可能性が浮上 今季3敗目に落胆するヴェンゲル「勝利をプレゼントしてしまった」 サッカー界の女神たち ～テレビ朝日 前田有紀アナウンサー 前編～
MapReduceとSawzall 〜Wakhok マルレク・サブセミナー「Googleの分散処理技術」二日目〜 - サンフランシスコへの道 〜the long and winding load〜
先日に引き続き、秋葉原の稚内北星学園大学東京サテライト校で行われたマルレク・サブセミナーに行ってきました。 http://www.wakhok.ac.jp/tyo-sat/subsemi2007.html 今日は二日目で「MapReduceとSawzall」。 今回は前回の反省を活かし、早めに到着して良い席をGETできました。開始を待つ間にMapReduceの論文を眺めて予習。前回の講義スピードと同じだとすると、とても予習ナシでは内容についていけないので。 今回も内容が盛りだくさんで、講義はハイスピード。途中会場からの質問なんかも軽く盛り上がり、残念ながら予定していたSawzallの話は全く出来ませんでした。 では簡単に、興味深かったことをノートから抜粋。 「MapReduce」 関数型プログラミングモデルに基づき、大規模なデータセットの処理／生成を行う。 keyとvalueのペアを処理し
YappoLogs: GoogleのMapReduceをいまさら妄想した
処理内容 mapに対しては任意のデータが与えられる。 mapはkeyとvalueからなる大量のデータを戻す。 shuffleにて、全てのmapのkeyをまとめあげて、keyごとにreduce workerにkeyとvalue listを渡す。 reduceは、受け取ったkey/value listを処理する。 key/valueなデータに特化したPlaggerってことで間違いないのかなぁ？ mapperで大量のデータから必要な物をフィルタリング(Subscription,Aggregator)して、reducerで実際の処理(Filter,Publish,Notify)を行うというPlaggerみたいな感じ。 全てのmapやreduceに大しての各workerの仕事量は平均的になる様にバランス良く配置する。 多分、mapやreduceの直前で、それぞれのjobの大きさを計測してmanage
OBB vs AABB - Radium Software Development
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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