While funding for Italian startups has been growing, the country still ranks eighth in Europe by VC investment, according to Dealroom. Newly created Italian Founders Fund (IFF) hopes to help…
はじめに この記事は「ほんのちょっとだけRubyが動くVMをRubyで実装してみて、Rubyが実行される仕組みを理解しよう」という趣旨のゆるふわな記事です。 こんなコードを実行できるVMを実装します。 この記事ではRuby 2.3.3を使います。 注意点 本記事にでてくる用語は厳密な定義とかは気にせずゆるくふんわりと使ってます VMの実装はRubyを使うので結構ずるい感じです 構文解析、コンパイルはしません クラス定義、メソッド探索、コントロールフレームなどの概念はでてきません なのでRubyを題材にしてますが、Rubyの特徴的な機能にはあまり触れていません 対象読者 Rubyが好き 普段Webプログラミングとかしてる プログラミング言語の処理系としてのVMが気になる まえおき VMとは RubyはJavaやErlangなどと同じようにRuby用のVM(仮想マシン)上で実行されます。 C言
画像: N高等学校課外授業(N予備校)での生放送授業のブラウザ上での見た目、コメントが書ける 目次 はじめに 教えることになったきっかけ Web企業にエンジニアとして就職できるようになる、というミッション 既存のWeb教材に感じた問題意識 「各自進められるゲームブック形式の教材」と「徹底的にフォローする生放送授業」 コンセプトをもとに構成されたコースと内容 ゼロからプログラミングができるようになった人が生まれた日 永劫、プログラミングは一部の天才たちのためのものか? プログラミング学習のモチベーションの課題と対応 まじめなオタクたちが社会をよくしようと頑張ること さいごに はじめに 自分はこの8ヶ月間、Web上で非対面のプログラミング教育、具体的にはHTML教材と生放送授業を中心としたプログラミング教育をN高等学校の生徒に行ってきました。 ここに書かれている内容は、これからプログラミング教
[速報]顧客のデータセンターに大型トラックで乗り付け、100PBのデータを吸い上げる「AWS Snowmobile」発表。AWS re:Invent 2016 AWSは大容量のデータを顧客のデータセンターからAWSのクラウドへ物理ストレージを利用して効率よく転送するために「Amazon Snowball」を2015年に発表しました。 今回のAWS re:Invent 2016では、このAmazon Snowballの進化形として「AWS Snowball Edge」が発表されました。 Snowball Edgeは100TBの頑丈なストレージにコンピュート機能などを内蔵したことで、処理中のサーバに接続し、ストレージとして直接データを受け取るといったことが可能になります。 しかし「企業が保存しているデータがエクサバイトだったらどうだろう?」と、AWS CEOのAndy Jassy氏。「エクサバ
本日、はてラボサービス向けに、スパム対策として人間とロボットを区別するための認証機能を提供する「はてラボ人間性センター」をリリースしました。 現在は、日本向けに「クイズ認証」を提供しています。なお、本システムは、組み込んだサービスから呼び出される仕組みのため、ユーザー様が直接利用することはできません。 クイズ認証を組み込んだサービスは以下の通りです。 大チェッカー Hatena::Let はてな匿名ダイアリー なお、現在は通常のユーザー様の負担とならないよう、一部のユーザー様を対象に認証を実施しております*1。 認証が表示されたユーザー様にはお手数をお掛けいたしますが、スパム抑制のためご理解いただければ幸いです。 はてなでは、サービスを快適にご利用いただけるよう、人間性センターのような実験的な施策も含め、今後ともスパム対策に力を入れてまいります。 *1:対象は今後の状況を見つつ変更する場合
Amazon Web Services ブログ Amazon Lightsail – AWSの力、VPSの簡単さ 部品から複雑なシステム(家、コンピューター、家具)を組み立てるのを好む人がいます。彼らは、計画プロセスを楽しみ、慎重に各部品の調査を行い、望ましい力や適応性のバランスを与える部品を選択します。邪魔にならないに計画することで、彼らは最終品に向けて、部品を組み立てるプロセスを楽しみます。他の人々は、このdo-it-yourself(DIY)が魅力的で価値があると思っていませんし、途中であまりに多くの決定を下す事なく、できるだけ早く結果に到達する事に興味があります。 聞き覚えありませんか? 私は、このモデルはシステムのアーキテクチャとシステム構築にも同じ様に当てはまると思います。時々、個々のAWSコンポーネント(サーバー、ストレージ、IPアドレスなど)を手動で選ぶ事に時間をかけ、あな
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを 私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。 Amazon
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