grepコマンドとは？ 「grep」は、ファイルの中で「文字列（パターン）」が含まれている行を表示するコマンドです。検索対象には、複数のファイルやディレクトリを指定できます。 ファイルを指定しなかった場合は、標準入力から読み込みます。パイプ（｜）と組み合わせて、他のコマンドの出力結果から必要な箇所だけを絞り込んで表示する際によく使われます。 ［参考記事］パイプとリダイレクトでコマンドを組み合わせて実行しよう（連載：“応用力”をつけるためのLinux再入門 第6回）
【 grep 】コマンド――特定の文字を含む行を抽出する
grepコマンドとは？ 「grep」は、ファイルの中で「文字列（パターン）」が含まれている行を表示するコマンドです。検索対象には、複数のファイルやディレクトリを指定できます。 ファイルを指定しなかった場合は、標準入力から読み込みます。パイプ（｜）と組み合わせて、他のコマンドの出力結果から必要な箇所だけを絞り込んで表示する際によく使われます。 ［参考記事］パイプとリダイレクトでコマンドを組み合わせて実行しよう（連載：“応用力”をつけるためのLinux再入門 第6回）
grepで該当する行の前後も一緒に表示するには
grepは、デフォルトでは該当する行だけが表示される。これを、該当する行の前後の行も一緒に表示させるには「-」の後ろに表示したい行数を指定してgrepを実行する。例えば、該当行の前後3行を併せて表示する場合は、「-3」というオプションを指定する。 $ grep -n kitaura smb.conf 4: workgroup = kitaura ←-nオプションを付けたので、4行目に該当する文字列があることが分かる $ grep -3 -n kitaura smb.conf 1-[global] 2- coding system = euc 3- client code page = 932 4: workgroup = kitaura ←-3オプションによって、前後各3行も表示される 5- server string = Samba %v
企業の“Kaggler枠”って実際どうなの？ ― データサイエンティスト協会 7th シンポジウム
企業の“Kaggler枠”って実際どうなの？ ― データサイエンティスト協会 7th シンポジウム：Kaggleイベントレポート 最近注目を集めている“Kaggler採用枠”やKaggler社内ランク制度の実態はどのようなもので、それによってどのようなメリットがあるのか。実際にKaggler制度を運用する企業の代表者やその制度の下で働くKagglerたちの意見を聞いてみよう。
リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか
リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか：Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖（1）（1/2 ページ） リクルートの事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する連載。初回は全体的なアーキテクチャ、採用技術、開発体制について。 連載目次 大規模BtoCサービスで求められる検索基盤は、どうあるべきなのか カスタマー（消費者）が求めるものが日々変わっていく現在において、BtoCの検索基盤はどうあるべきなのでしょうか。 例えば、リクルートで使われている検索基盤の「Qass（Query analyze search system）」は単に全文検索機能を提供するのではなく、以下を軸としています。 サービスごとに最適化され
Windows 10 HomeはDocker Desktop for Windowsの夢がかなう
Windows 10 HomeはDocker Desktop for Windowsの夢がかなう：その知識、ホントに正しい？ Windowsにまつわる都市伝説（163） Windows 10 May 2020 Update（バージョン2004）がリリースされ、Windows Subsystem for Linux（WSL）において、従来のWSL 1に加えて、次世代のWSL 2が正式にサポートされました。WSL 2はHomeエディションでも利用可能であり、これにより2020年5月にリリースされた安定版（Stable）のDocker Desktop for Windows 2.3.0.2からはWindows 10 Homeでも利用できるようになりました。 Windowsにまつわる都市伝説 正式リリースに間に合ったDocker DesktopのHomeエディション対応 本連載第157回では、「W
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じゃらんnetをリアルタイムUX改善、強化学習が実現する次のWebサイトの形とは：Web解析にも使える！ 強化学習超入門（3）（1/2 ページ） 昨今、多くのサービスで活用され注目を集めている「機械学習」。その中から、2016年3月に囲碁のトップ棋士に勝利したDeepMindの「Alpha Go」でも使用されている「強化学習」について解説していく本連載。 第1回の「囲碁プロ棋士に勝ったAI『Alpha Go』で使われた、『強化学習』って何？」では、主に「強化学習とは一体何なのか？」「強化学習のメリット、他の機械学習との違い」について、第2回の「【3目並べで学ぶ強化学習】Q-LearningとDQNを徹底解説」では、「強化学習のアルゴリズムの1つである『Q-Learning』と『Deep Q-Network』の概要」「強化学習ライブラリ『ChainerRL』を活用した3目並べの強化学習実装」
Prophetを、リクルートグループWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数予測で活用してみた話
Prophetを、リクルートグループWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数予測で活用してみた話：非統計家が高精度な時系列予測を行えるProphet（後編）（1/2 ページ） Facebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ「Prophet」が近年注目を集めている。本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介する。後編はチューニングのテクニックや運用時の注意点などについて。 Facebook製の時系列予測オープンソースソフトウェア（OSS）であるProphetを紹介する本連載。前回は、主に時系列予測そのものの歴史とProphetの概要を紹介しました。 今回は、Prophetを使用するに当たって非常に重要であるチューニングのテクニックや、予測エンジンとしてProphetを搭載したプロダクトを運用する際に気を付けるべき点について、具体的な案件と
開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。最終回は、「データ活用文化を、どのように組織に装着するか」についてお伝えします。
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
1つのSQL文で複数の表にINSERTする絶品テクニック
マルチテーブル・インサートの実践サンプル マルチテーブル・インサートでデータを分割し別表にINSERTする方法を使って、実践的なサンプルを作成しました。SCORE表には、学籍番号、英語、国語、数学、理科、社会の5教科の点数が存在します。 SQL> select * from score; NO EIGO KOKUGO SUGAKU RIKA SYAKAI ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 1 98 67 76 70 82 2 90 77 86 40 62 3 30 100 76 52 92 4 64 57 65 97 66 5 87 56 100 76 45 SQL> insert all 2 into score_eigo values( no, eigo ) 3 into score_ko
AWSのデータセンターの中身を、設計総責任者が話した
AWSのデータセンターの中身を、設計総責任者が話した：「ここまで話していいの？」（1/2 ページ） Amazon Web Services（AWS）のバイスプレジデント兼ディスティングイッシュド・エンジニア、ジェームズ・ハミルトン氏は、AWSが11月11～14日に開催した「AWS re:Invent 2014」で、データセンターの構成、サーバーやスイッチの自社設計、SR-IOVなどについて語った。 [2014/11/21訂正]記事の初出時に、ハミルトン氏がAZ間の距離を「数キロメートル」と言ったと記述しましたが、数十キロメートルである可能性もあります。ハミルトン氏はAZ間が「multiple kilometers」であると表現しています。後出のハミルトン氏の議論では、例えばロサンゼルスとニューヨークの間の伝送遅延は74ミリ秒だが、これを1、2ミリ秒に抑えるためにAZ間は近くなくてはならない
Azure MLって何？ からワークスペース作成まで
Azure MLって何？ からワークスペース作成まで：Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（1）（1/2 ページ） 数学的な知識やソフトウェア知識がないと挑戦しにくい印象の機械学習を、Webサービスとして利用できる環境が「Azure Machine Learning」です。全体のプロセスを見ながら体験して理解してみましょう。 連載バックナンバー 本連載では、GUIやWebブラウザーなど手軽な環境を活用して、機械学習そのものの考え方の基本を理解していきます。 いきなりですが、読者の皆さんに質問です いきなりですが……、 機械学習って興味ありますか？ 機械学習を実際にしたことはありますか？ おそらく、こうした問いかけに対して、「興味はあるけど触れたことがない」という読者の方がほとんどだと思います。その理由を筆者は、どうやってやったらいいのか分からないからじゃないかなぁ、と思って
軽快なscpか高機能なsftp、sshサーバに向いているのは？ ―＠IT
sshファイル転送2つの方法、scpとsftp scpの特徴は？ 図1はscpが動いているときのイメージを図にしたものです。利用者がサーバにあるファイルを取り出す指定をすると、scpのクライアントプログラムはsshサーバに接続して、「『自分あてにファイルを送る』コマンドを起動しなさい」という命令を送ります。 命令を受け取ったsshサーバは、シェルと呼ばれるプログラムを起動し、そのシェルが「sshの通信路を使ってファイルを送り返す」プログラムを起動します。これにはscpという名前のプログラムを使います。プロトコルと同じ名前が付いたプログラムです。 このscpは指定のファイルを読み出して、同じ通信路に流し込みます。するとそのデータはscpクライアントに届きます。scpクライアントはこれを保存してゆくことで、ファイル転送を実現します。 このときscpクライアントプログラムとsshサーバプログラム
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
不要なサービスの停止こそ管理の第一歩
サーバ管理者の多くは、自分の運用するサーバに対して、第一にサービスが停止しないこと、そして第二に不正侵入されないことを願うだろう。特にここ数年は、不正侵入の事例が多く報告されていることから、いま一度サーバのセキュリティを見直し（再点検し）たいと思っている読者も中にはいると思う。 そうした場合、OSのリプレースから行い、セキュリティを考慮した設定を行うのが望ましい。しかし実際は、顧客などにサービスを提供したり基幹サーバとして24時間フル稼働している以上、そうやすやすと止めるわけにはいかないのが現実だ。もちろんサーバの冗長化を行っていればその問題はクリアされるが、ほとんどの場合、予算などの関係ですべてのサーバがそのような構成を取ることはできないだろう。 本連載では、現行動作しているUNIXサーバを対象に、稼働サービスの停止を最小限に抑えつつ、セキュリティを向上・維持するための一連の設定やツール
並列処理を実現！Web Workersを使いこなそう
連載目次 HTML 4が登場したころは、シングルコアのCPUしかなく、HTMLとJavaScriptで実現できる処理も限定的であったため、処理を逐次実施するシングルスレッドでの処理に不満を抱くことは少なかった。もっとも、HTMLとJavaScriptは同一のUIスレッド上で処理を行うため、JavaScriptで動的にHTMLコードを生成する処理や、高負荷の処理がある場合、HTMLレンダリングが遅延したり、最悪の場合はブラウザがフリーズしたりしてしまうということがあった。 近年では、マルチコアの端末が大多数を占めるという物理的な環境の改善のほか、HTML5の台頭により、HTMLとJavaScriptを高度に活用したWebアプリケーションが増えてきている。そのため、JavaScriptコード自体をマルチスレッドで処理したいという要件も多くなりつつある。 例えばファイルにアクセスする際のI/Oや
全文検索を実装したソースコードを読もう （1/4）－ ＠IT
第6回 全文検索を実装したソースコードを読もう 倉貫 義人 松村 章弘 TIS株式会社 SonicGarden 2009/9/3 優れたプログラマはコードを書くのと同じくらい、コードを読みこなせなくてはならない。優れたコードを読むことで、自身のスキルも上達するのだ（編集部） いよいよオープンソースの社内SNS「SKIP」を使ったコードリーディングも最終回となりました。Railsの基本的な構成から、テストコードやRSpecの書き方といった内容に加え、前回はOpenIDをRailsで活用する応用編まで、コードとともに学んできました。 最終回となる今回は、SKIPの目玉機能の1つである全文検索を扱います。最終回にふさわしく、内容も高度なものになっていますが、ここまでおつきあいいただいた読者の皆さまであれば、十分に理解できる内容だと思います。 SKIPにおける全文検索機能では、任意の検索キーワード
Python 3が後方互換性を捨ててでも求めたもの
Python 3が後方互換性を捨ててでも求めたもの：よりPythonicなPythonを目指して（前編）（1/2 ページ） Python 3.0では、Python 2で書かれたスクリプトが動かなくなるような実装が行われた。なぜ、後方互換性を崩してまで大きな仕様変更を行ったのか。それは、PythonがよりPythonらしくあるためだ。 2008年12月4日、Python 3.0がリリースされました。これまで「Python 3000」や「Py3k」という愛称で呼ばれ、Pythonの次期メジャーバージョンとして開発されていたものです。 メジャーバージョンアップといっても、基本的な文法、インデントを使ったブロック表記や基本的な機能の多くはPython 2から引き継いでいます。Pythonの持つシンプルで一貫性のある設計思想を受け継ぎ、よりPythonicなPythonへと言語をステップアップさせる
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「configureするときのLDFLAGSやLIBSとは」（1） Linux Square － ＠IT
タスク・マネージャの表示が枠だけになった場合の対処方法
