ISUCON5 決勝イメージの公開とその使用方法 : ISUCON公式Blog
tagomorisです。もうISUCON5決勝から1ヶ月が経ってしまいましたが、いくつか準備も整えまして、ISUCON5決勝で用いた環境のGoogle Cloud Platform用イメージを用意できましたので公開します。 HTTPS: https://storage.googleapis.com/isucon5-images/isucon5-final-1.tar.gzGCS: gs://isucon5-images/isucon5-final-1.tar.gz ISUCON5決勝では参加者用Webアプリケーションおよびベンチマークツールの他に外部APIのサーバプロセスも必要でしたが、このイメージはそれらを全て含んでいます。インスタンスを作成して起動すればベンチマークが通る状態で起動するはずです。 イメージの取り込みGoogle Cloud Platformでは上記URLからイメージとし
Perl5 での Plack に当たる Crust をみんなで作った話 - tokuhirom's blog
この記事は Perl 6 Advent Calendar 2015 の1日目です。 Perl 6 は、2015年のクリスマスにリリースされることになっており、我々としてはそれを待ち受ける必要があると考えました。 Perl6 がリリースされた暁には、いろいろ遊ぼうかなという気持ちをみなさんお持ちだと思います。 Perl6 には夢が詰まっており、様々な機能が含まれている夢の言語です。 そういった、夢の機能については今後、クリスマスまでの間に、語られていきますが、本稿では、現実的な話をします。 今年のクリスマスに Perl6 がリリースされるぞ、という宣言がでたわけですが、そうなってくると、Perl6 をクリスマスから早速遊びたいなと思うわけですよね。 そして、私は web engineer なので、 Perl6 が出たら早速 web application を書きたいと思うわけです。 しかし、
Hamlit v2.0をリリースしました & RubyKaigi登壇します - k0kubun's blog
Slimより高速なHaml実装「Hamlit」 RubyでHTMLを生成するのにERB以外でよく使われるテンプレート言語にHamlやSlimがあります。haml *1 をやめて高速なslimに移行する人が多かったのですが、私はHamlのシンタックスの方が好きなので、slimが用意したベンチマークでslimより高速なHaml実装「Hamlit」を3月にリリースしました。 *2 これはslimが提供しているベンチマークでHTML escapeを有効にし *3、FamlとHamlitを追加したベンチマークの結果です。なおHamlitは完全にHaml互換の仕様ではなく、この非互換が有利に働いています。 互換性と性能が大幅に向上したHamlit v2.0 Hamlitの互換性の問題 Hamlitは最初のv0.1の時点で上記のようなベンチでSlimより高速ではあったのですが、以下のような欠陥がありまし
Dockerとchrootを組み合わせたシンプルなコンテナデプロイツール - ゆううきブログ
この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2015の1日目です。今回は、既存の運用フローに乗せやすいDockerイメージへのchrootによるデプロイの考え方と自作のコンセプトツール droot を紹介します。 github.com 背景 Docker 本番導入の課題 Docker 導入の目的 Docker + chroot のアイデア droot: Dockerイメージにchrootするコンテナツール droot の使い方 droot push: Dockerイメージをtar ball化しS3にpushする droot pull: S3にpushしたイメージをダウンロードし展開する droot run: 展開先のディレクトリにchrootする droot の実装 droot push/pull の実装 droot run の実装 あわせて読みたい あとがき 背景 Dockerがリリー
Deep Learningでスケジュール調整してみる、ための自然言語処理をしてみた | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015の1日目担当のふじもとです、グリー株式会社でCTOをしてます、もう10年目です。 今年もChristmasに向けてみんなで毎日更新していきますので、ぜひぜひよろしくおねがいします。 わりとどうでもよい序 去年、一昨年は25日担当だったんですが、今年は (なんでかは知らないけど) 1日目書くことになったので、ちょっと趣向を変えて技術的な内容にしてみたいと思います。 なおタイトルに、Deep Learningだの自然言語処理 (以下NLP) だの書いてますが、ぼくは機械学習やNLP、はたまたDeep Learningの専門家でもなくって、たしなむ程度に勉強していたくらいです。ので、この記事はアルゴリズムについて詳しくなろうっていうよりは、いろいろ試してみたっていう方向になってます。 Summary わりと単純なCNN + 少ないコーパスでも、タ
Node.js へのcontributeの仕方 - from scratch
qiita.com このエントリは Node.js Adventcalendar の 1 日目のエントリです。 Node.js への contribute の仕方 Node.js の contribute は敷居が高いと思っている人がいるのかあんまり日本人が contribute をしているのを見ることが少ない。もっとコントリビュートする日本人が多くても良いんじゃないかと思っている。 これまでの Node.js では CLA にサインが必要だったりイマイチさくっとコントリビュートができないという問題があったが、 v4 になってからの Node.js はかなりコントリビュートまでの敷居が下がっている。 にも関わらず、少ないのは日本語の記事が少ないことも一つの要因だと感じているのでこれをきっかけにコントリビュートのやり方を抑えてもらって第一歩になるようにしてもらいたい。 Node.js のリポ
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