tomerunのブックマーク (2,277)

  • Windowsメモ帳の「右端で折り返す」で入る謎の改行コード - Qiita

    概要 Windowsの「メモ帳」で「右端で折り返す」にすると「右端」で勝手に改行される件について でも報告があるが、Windowsのメモ帳の「右端で改行」の動作がわりとファンタジック(同僚氏談)だったのでまとめてみた。 注: 挙動はWindows 7までは再現しますが、Windows 10では修正されているそうです。Windows 8でどうなっているかは手元に無いのでわかりません。 再現手順 Windowsのメモ帳を起動し、「書式」の「右端で折り返す」にチェックを入れてから、長い文章を入力する。 この状態では、ウィンドウサイズを変えると、入力された内容が追従する。 ウィンドウサイズ変える前 ウィンドウサイズ変えた後(ちゃんと追従する) 「名前をつけて保存」する(例えばtest.txt)。すると、右端に改行コードが挿入され、ウィンドウサイズを変えても入力された内容が追従しなくなる。 保存直

    Windowsメモ帳の「右端で折り返す」で入る謎の改行コード - Qiita
  • Porting to GCC 6 - GNU Project

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    tomerun 2016/04/29
  • Hayato.io

    Hayato.io This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Top 10 Luxury Cars Online classifieds Healthy Weight Loss Contact Lens Best Penny Stocks Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy|Do Not Sell or Share My Personal Information

  • Linux Systems Performance 2016

    Talk for PerconaLive 2016 by Brendan Gregg. Video: https://www.youtube.com/watch?v=CbmEDXq7es0 . "Systems performance provides a different perspective for analysis and tuning, and can help you find performance wins for your databases, applications, and the kernel. However, most of us are not performance or kernel engineers, and have limited time to study this topic. This talk summarizes six import

    Linux Systems Performance 2016
  • 時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb

    ※4/6 その後調べた情報などを記事末尾に追記 前提となるニーズ サーバの負荷情報とか、アクセス状況のような KPI を取得・保存し、可視化(参照してグラフ化)したい。 リアルタイム性が要求される。5分以上前のデータしか見れませんみたいなのはお呼びでない。 古いデータはそんなに精度は気にしないけど、ロングスパンで俯瞰して見れたら便利。 最近はビッグデータ環境の時系列データ解析もビジネスではけっこうニーズがありそうだけど、そっちはもう少し要求が多そう。 ここでは考えないことにする。 選択肢になりそうなもの 古きよき RRDtool Elasticsearch + Kibana Graphite + Grafana InfluxDB + Grafana 等 Zabbix 他に、現実的には SaaS に任せるという手段もあるだろうけど、そう言うと話が終わってしまいそうなので、ここでは考えないこと

    時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb
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    tomerun 2016/04/08
  • Feature #12142: Hash tables with open addressing - Ruby master - Ruby Issue Tracking System

    Hello, the following patch contains a new implementation of hash tables (major files st.c and include/ruby/st.h). Modern processors have several levels of cache. Usually,the CPU reads one or a few lines of the cache from memory (or another level of cache). So CPU is much faster at reading data stored close to each other. The current implementation of Ruby hash tables does not fit well to modern pr

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    tomerun 2016/04/05
  • Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー

    少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない・・・ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。

    Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
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    tomerun 2016/03/20
  • Understanding Convolutional Neural Networks for NLP

    When we hear about Convolutional Neural Network (CNNs), we typically think of Computer Vision. CNNs were responsible for major breakthroughs in Image Classification and are the core of most Computer Vision systems today, from Facebook’s automated photo tagging to self-driving cars. More recently we’ve also started to apply CNNs to problems in Natural Language Processing and gotten some interesting

  • Neural networks and deep learning

    Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge

    Neural networks and deep learning
  • なぜcuDNNのConvolutionは高速なのか | 射撃しつつ前転

    cuDNNはNVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリである。このライブラリを使うとCaffeやChainerなどのDeep Learning用のソフトウェアの速度が向上する。 この速度向上に寄与している最も大きな部分がConvolutionの高速化である。 個人的には、CPUでどこまで高速にConvolutionが実現できるのかに興味がある。記事は、その準備段階として、どういう高速化戦略がありえるのかを調べたものである。 ConvolutionとはConvolutionは、日語では畳み込みと呼ばれる操作である。畳み込み操作自体は何次元のデータ構造に対しても定義できるが、以下では、画像処理でよく使われる、二次元のConvolutionのみを考える。 何も考えずに普通にConvolutionを実装すると、以下の擬似コードのようになるだろう。ただし、簡単のため、境界

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    tomerun 2016/03/12
  • インテル® Parallel Studio XE 新バージョン 2018 リリース – ソフトウェアに無限の可能性を | iSUS

    2017 年 9 月 13 日、インテル® Parallel Studio XE の新バージョン 2018 がリリースされました。 バージョン 2018 では、パフォーマンスが更に向上した最新インテル® C/C++、Fortran コンパイラーを同梱し、OpenMP* 5.0 ドラフト規格の対応や、Microsoft* Visual Studio* 2017 への統合など、最新の言語規格・開発環境をサポートします。 また、最新のインテル® Xeon® および Xeon Phi™ プロセッサーの性能を引き出すために重要なインテル® AVX-512 命令のサポートに加え、ハードウェアの演算性能をどの程度活用できているかを表示するルーフライン解析機能など、様々な新機能によりアプリケーションの高速化をより強力に支援します。 詳しくはこちらのページをご覧ください。無償で 30 日間ご利用いただける評

    インテル® Parallel Studio XE 新バージョン 2018 リリース – ソフトウェアに無限の可能性を | iSUS
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    tomerun 2016/03/10
  • 転職して7年が過ぎた

    これを一部でシェアしたのは2014年なので結構前ですが、エンジニアのキャリアパスを考えるにあたって参考になるかと思って公開します。あくまで個人的な体験談で会社の見解などとは関係ないということに注意してください。 -------- 入社日記念の無料マッサージクーポンのメールを受け取って気づいたんだけど、こないだで入社後7年が経過したらしい。僕は結構長い期間をここで過ごしたことになるんだなと思った。ちょっと以前のことを振り返ってみようと思う。言うまでもないけどこれは僕の書ける範囲での個人的な感想と体験談であって会社の見解等を表しているものではない。 きっかけ そもそも最初は2007年にGoogle Japanのリクルーターからメールをもらったのがきっかけだった。Google Japanの知り合いから紹介で誘いがきて、「お、これは引き抜きってことかな?」と思ってよろこんで話を聞きに行ったのだった

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    tomerun 2016/03/10
  • General Tips for participating Kaggle Competitions

    The slides of a talk at Spark Taiwan User Group to share my experience and some general tips for participating kaggle competitions.

    General Tips for participating Kaggle Competitions
  • 「ポストムーアに向けた計算機科学・計算科学の新展開」シンポジウム

    1960年代に米インテル社の創業者ムーアが唱えた「ムーアの法則(LSI上の複雑さ≒トランジスタ数は毎年指数的に増加する)」によるCPU性能の指数的な向上がこの数十年間持続され,科学技術の発展,社会インフラの充実に大きく貢献してきました。 しかし,近年リソグラフィーの微細化技術に限界,形成されるトランジスタの微細化による物性的問題等が相俟って,ムーアの法則が2025-2030年頃に終焉すると予測されています。 それはトランジスタあたりの電力が一定となり,計算性能(FLOPS)の伸びが停止することを意味しています。 そのようなポスト・ムーア時代において高性能計算技術の持続的発展を図るためには,幅広い分野の専門家の緊密な協力の下に,現状のスパコンに代表される計算性能(FLOPS)中心の性能向上技術からデータ移動(BYTES)中心に転換する新たな体系を築くことが必要です。 シンポジウムでは,国内

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    tomerun 2016/03/05
  • 【配信講義】 CMSI計算科学技術特論A (2015) — 日本語

    【開催要項】 開催日: 2015年4月9日~7月23日までの木曜13:00~14:30 ※日程の詳細はシラバスをご参照ください。 開催場所: CMSI教育拠点 ※下記の開催拠点一覧をご参照ください。 ※最寄りの各拠点にてご参加いただくことが可能です。 ※講義内容により参加する回を自由に選択することが可能です。 ※事前に参加登録をお願いします。事前登録のない会場は当日開講しませんので、ご注意ください。 <参加申込> ※ 開催日前日15時までにお申込ください。 【開催趣旨】 「京」コンピューターを中心としたネットワークインフラが整備され、日各地に設置されているスーパーコンピューターを容易に使える環境が整いつつある。それを活用して大規模で高性能なシミュレーションを実行し、科学の進展のみならず、防災やものづくり、創薬といった社会の安全や産業、医療に貢献していくことが願われている。そのためには、そ

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    tomerun 2016/03/05
  • CTF開催したい!学生3人で支えた「MMA CTF 1st 2015」の裏側 (1/2)

    セキュリティ技術を競うCTF(Capture The Flag)を自分たちで開催してみたい! そんな電通大の学生3人によって開催された「MMA CTF 1st 2015」。たった3人でスコアサーバーを作り、問題を作り、サンドボックスを作った。70か国・地域673チームが参加したMMA CTF 1st 2015の舞台裏を谷崎朋子が聞いた。 CTFを開催したい! 2年越しで夢を実現 賑やかな調布駅前を抜けて北へ5分ほど歩くと、国立大学法人 電気通信大学のキャンパスが目に入る。そのキャンパス奥で静かに佇む、どこか懐かしさを感じさせる昔ながらの部室棟に、最近セキュリティに関わる技術を競うCTFで活躍が目覚ましいチーム「MMA」の所属サークル「Microcomputer Making Association」の部室があった。 同サークルの歴史は古い。当時は高価だったマイクロコンピューターを自作しよ

    CTF開催したい!学生3人で支えた「MMA CTF 1st 2015」の裏側 (1/2)
  • 最近のruby-core (2016年2月) - Money Forward Developers Blog

    こんにちは。卜部です。 ruby-coreというRuby体の開発の議論がされているメーリングリストがあります。 新機能やバグ報告などがだいたいここに集約されてくるので購読しておくとRubyの動きが分かります。 最近興味深かったトピックを紹介します。 [#12039] Fixnum#infinite?/Bignum#infinite or Numeric#infinte, consistent with Float#infinite? and BigDecimal#infinite? Float と BigDecimal には #infinite? メソッドがあるのに Fixnum と Bignum には存在しないので困る/欲しい、という提案です。これはあると便利ですね。 [#12040][Win32] File.stat fails on a mounted volume Windows

    最近のruby-core (2016年2月) - Money Forward Developers Blog
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    tomerun 2016/03/05
  • GCC -O0、-O1、-O2、-O3、-Ofast 高速化比較

    The GNU Compiler Collection includes front ends for C, C++, Objective-C, Fortran, Java, and Ada, as well as libraries for these languages. 2月28日(米国時間)にPhoronixに掲載された記事「GCC Optimization Level Benchmarks With A 4GHz Intel Skylake CPU On Ubuntu 64-bit」が、GCC 5.3.1における最適化オプションの違いによるベンチマーク結果の違いを掲載した。それぞれ「-O0」「-O1」「-O2」「-O2 -march=native」「-O3」「-O3 -march=native」「-Ofast」「-Ofast -march=native」を指定してビルドしたバイナ

    GCC -O0、-O1、-O2、-O3、-Ofast 高速化比較
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    tomerun 2016/03/02
  • Disks for Data Centers

    Disks form the central element of Cloud-based storage, whose demand far outpaces the considerable rate of innovation in disks. Exponential growth in demand, already in progress for 15+ years, implies that most future disks will be in data centers and thus part of a large collection of disks. We describe the “collection view” of disks and how it and the focus on tail latency, driven by live service

  • Errors detected in Open Source projects by the PVS-Studio developers through static analysis

    To get the licence for your open-source project, please fill out this form

    Errors detected in Open Source projects by the PVS-Studio developers through static analysis