partitioning
Horizontal scaling with Redis Cluster Redis scales horizontally with a deployment topology called Redis Cluster. This topic will teach you how to set up, test, and operate Redis Cluster in production. You will learn about the availability and consistency characteristics of Redis Cluster from the end user's point of view. If you plan to run a production Redis Cluster deployment or want to understan
GREEのUserAgent比率を公開します(2014/06) | GREE Engineering
人をダメにするソファとゴロ寝deスクを買ってしまったago（@kyo_ago）です。 これから定期的にGREEを利用して頂いているクライアントのUA比率を公開していきたいと思います。 OS Android iOS グラフは以下のデータを元に作成しています。 { "os":{ "Android":66.4, "iOS":33.5 }, "version":{ "Android":[ { "percent":35.8, "name":"4.2" }, { "percent":22.3, "name":"4.0" }, { "percent":21, "name":"4.1" }, { "percent":14.7, "name":"2.3" }, { "percent":4.2, "name":"4.3" }, { "percent":2, "name":"other" } ], "iOS":
統計的学習の基礎 - 共立出版
機械学習とは、コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり、もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後、機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり、「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして、1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ、いまや情報検索、オンラインショッピングなど、われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。 本書は、このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“The Elements of Statistical Learning” の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器、ブー
入門 ソーシャルデータ 第2版
「本書を読めば、学べてよかったと思うことが身につき、あなたの道具箱に必要不可欠なツールが加わるが、おそらくそれよりも重要なのは、あるストーリーが語られ、その過程がとても楽しいことだ。そのストーリーとは、ソーシャルウェブサイトをめぐるデータの科学であり、ソーシャルサイトに詰め込まれたデータは何なのか、それらのデータを使ってあなたが（あるいはほかの誰かが）できることとして、どのような可能性があるのかといったことだ。」（本書「はじめに」より） 本書では、Twitter、Facebook、LinkedIn、Google+、GitHubなどのソーシャルウェブサイトを取り上げて、データマイニングを行うために必要な技術知識や手法を解説しています。本書の前半では基礎概念を学び、後半ではソーシャルウェブサイトをマイニングするためのツールやテクニックを広く紹介しています。データサイエンティストやアナリスト、あ
ほぼ劣化なしでJPG/GIF/PNG/SVG画像を超軽量化してくれる「Compressor.io」は要ブックマーク！｜男子ハック
Webサービスほぼ劣化なしでJPG/GIF/PNG/SVG画像を超軽量化してくれる「Compressor.io」は要ブックマーク！2014年6月13日1 @JUNP_Nです。オンラインで利用することができる無料のWebサービス「Compressor.io」はJPG、GIF、PNG、SVGの画像をビックリするほど軽量化してくれます。面倒なアカウント登録などもなしで、画像をドラッグ&ドロップだけで使えて超便利！ 無料で多様な画像ファイルに対応しているのが嬉しい画像軽量化サービス！Compressor.io - optimize and compress your images and photos オフラインではJPEGの画像軽量化には「JPEG mini」を利用、それ以外の画像については「ImageOptim」を利用していたのですが、これだけではGIF動画の軽量化がもの凄く難しい。 関連：1
より安全なJavaScriptを書くために、あったらいいよねという機能 - mizchi's blog
こんな記事があった。 My ECMAScript 7 wishlist | NCZOnline 大雑把にいうと、制限されたgetterがほしいという意見に記事のほとんどが割かれてる。 JavaScriptのデバッグ中、一番つらいものの一つに、未定義値にアクセスしたときにundefinedが代入されており、その結果が次のアクセスにならないとわからないという点だと思う。 o = { a: () => 1, b: () => 2, c: () => 3, d: () => 4 } f = o.e // ここでエラーにならない // 30行ぐらいのコードがあって忘れるとする f() // エラー これが辛い。これを回避するためにどんな仕様が必要か。 というわけで、自分がほしいものはなんだろうと考えてみた。(注意：この記事は上の記事の翻訳記事ではない) 僕自身があんまりES harmonyの議論追っ
fluentdとシステム設計の小ネタ - たごもりすメモ
あるいは http://yugui.jp/articles/879 へのreply。 システム監視をfluentdに統合してしまうべきか否か システム監視は分けておいた方がいいと思う。分けるべき、とまでは言わないけれど。 それらの仕組みには相応の必要な機能セットがあり、それらは長い歴史の中で比較的決まった機能セットに収斂してきており、その収集・モニタリング・可視化・アラート通知など決まりきったパターンを様々な項目について停止なく行う必要がある。 Fluentdの各種プラグインを用いることで同じような機能は実現できる。そのプラグインのうち数割は自分が書いものだったりする。とはいえ各ホストのシステム監視までそこで行うことを想定して書いたかというと、もうちょっと高いレイヤでの監視・集計、つまりサービス単位などを目的としたものが多い。サーバ単位で行おうとしたときに設定が雑多なものになるのはおそらく
fluentdを勉強中 - 世界線航跡蔵
最近はlog collectionというと fluentd が話題らしいというので、少し触り始めている。 多少は分かってきたように思うので理解したことと、理解できていないところをまとめてみようと思う。 fluentdとは何か オフィシャルサイトには"tool to collect events and log"と書いてある。 要するに、サーバー群から継続的に情報を吸い上げるための仕組みを提供するdaemonである。 この「情報をかき集める」という枠組みは今時のサーバーサイドでは頻出パターンだ。 データベースサーバ、アプリケーションサーバー、フロントエンドキャッシュサーバー, ...と役割分担をするのが普通だし、 アプリケーションサーバーだって負荷分散のために複数インスタンスを持つのが当たり前だ。 そしてこれらサーバー群をきちんと管理するためには様々な情報をかき集めてきて一カ所に保存したり集
フェイスブックのWeb履歴使った広告、オプトアウトはこの手順で
フェイスブックのWeb履歴使った広告、オプトアウトはこの手順で2014.06.14 09:008,987 福田ミホ フェイスブックがユーザーのWeb閲覧履歴をターゲティング広告に使うことを表明しました。つまりフェイスブックは、広告主の利益のために我々がどんなWebサイトを見たかって情報を使うんです。 Web閲覧履歴の中には、他人にあまり知られたくないようなもの、｢見たくて見たんじゃない｣と自分自身言い訳したくなるようなものがあるはずです。だからそのデータを企業の広告に使われるのってなんか気持ち悪くない？って方、以下にオプトアウト方法をまとめます。 ただし事前に理解しておくべきなのは、この手順ではフェイスブックの持つ我々の個人情報自体を消したり、広告表示を止めたりはできないってことです。このオプトアウトで可能になるのは、フェイスブックによるWeb閲覧履歴の使い方を制限することだけであって、彼
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非推奨になったネットワークコマンド養成ギプス : sonots:blog
TypeScriptをより実践的に使うために