アセットアライブ株式情報
機械、銀行、不動産などが高く、値上がり業種が多いが、半導体関連株の下落が重しとなり、日経平均は小幅高、小幅安を繰り返した。半導体関連が売り直され、引け際に一段安となった。 株式市場注目銘柄 2024/7/26(金) 16:40 今日の注目材料銘柄(7月26日発表) 2024/7/26(金) 16:37 今日の上方修正銘柄(7月26日発表) 2024/7/26(金) 16:35 今日の自社株買い銘柄(7月26日発表) 2024/7/26(金) 15:20 4186 東京応化工業 通期経常利益277億円→304億円 2024/7/26(金) 14:38 2931 ユーグレナ マレーシアでのバイオ燃料製造プラントで最終投資決定 注目銘柄一覧を見る
応用情報技術者平成22年秋期問28 データウェアハウス
データウェアハウスを構築するために，業務システムごとに異なっているデータ属性やコード体系を統一する処理はどれか。 データウェアハウスを構築する際に使用される元データは、仕様の異なる様々なシステムに蓄積されていた形式がバラバラなデータ群であり、このままではデータマイニングなどの解析で使用することができません。 この生データを解析で使用できるようにするために行われるのが、データクレンジング(=洗浄)です。データクレンジングの作業で、データ形式の統一、欠損値の補完、単位の統一、異常値の処理などの処理をされたデータによってデータウェアハウスは構築されます。ダイスとはサイコロのことで、多次元データベースの中から縦軸と横軸を指定して2次元の表にする操作を指します。3次元であるサイコロを振ると見えている面が変わるように、縦横の項目を変えて多次元データのまったく違う面を表にする機能のことです。正しい。多次
Coffee Meets Bagel が、Amazon ElastiCache for Redis を使用してリコメンデーションモデルを強化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Coffee Meets Bagel が、Amazon ElastiCache for Redis を使用してリコメンデーションモデルを強化 Coffee Meets Bagel (CMB) は、毎日 150 万人以上のユーザーに出会いの機会を提供するマッチングアプリです。有意義な関係をもたらす、楽しく安全で質の高い出会いの経験をもたらすことに焦点を当てているため、当社のモットーは「量よりも質」です。こうした約束を果たすために、私たちが提供するすべてのマッチングは、ユーザーが求める厳格な基準を満たす必要があります。 ところが、現在のトラフィックでは、高品質のマッチングを作成することは困難な問題となっています。当社は 30 人のエンジニアで構成されています (データチームには 3 人のエンジニアしかいません)。 これは、すべてのエンジニアが当社
セット型 — redis 2.0.3 documentation
セット型¶ Redisセット型はRedis文字列型の順不同の集合です。Redisセット型ではメンバの追加、削除、確認をすべてO(1)で行うことができます。 Redisセットはメンバの重複を許可しないという価値のある性質を持っています。同じ要素を何度も追加しても結果としてセット内にはその要素は単一のコピーしか持ち合わせません。事実上、このことはメンバを追加する際に「そのメンバが存在するか確認した後に追加する」という操作を必要としない、ということを意味します。 セットを操作するコマンドはアプリケーションにメンバが存在したことを警告するのに便利な値を返すようになっています。たとえば SADD コマンドはもし要素がまだセットのメンバでなかったら 1 を返し、そうでなかったら 0 を返すようになっています。 セットの要素数の最大値は 2^32-1（4294967295, 1セットあたり4億以上のメン
ハッシュ型 — redis 2.0.3 documentation
ハッシュ型¶ Redisハッシュ型は順番がないRedis文字列型のフィールドと値のマップです。フィールドの追加、削除、確認をならしてO(1)で行うことができます。すべてのキー、値、またはその両方を一覧するのはO(N)で行うことができます。（Nはハッシュ内のフィールドの数です） Redisハッシュ型は面白い作りになっています。どのような点が面白いかというと、オブジェクトを表現するのにとても適した形になっているところです。例えば、ウェブアプリケーションユーザはたとえばユーザ名、暗号化されたパスワード、最終ログイン時刻などのフィールドを持ったRedisハッシュで表現されます。 他のとても重要な機能として、少ないフィールド数で構築されたRedisハッシュは非常にメモリを使う量が少なく、すべてのフィールドをRedisキーの最上位レベルに刷るのと比べると一目瞭然です。（この値は設定可能です。詳細はre
Build Real-time, Live-Updating Animated Graphs w/ C3.js
Having the ability to stream data to a real-time, live-updating graph is pretty powerful. There’s no argument there. But until now, they’ve been fairly difficult to implement. Most of the time, you’d end up hacking a graphing library to re-render every time it gets new information. When I played with the C3.js demos on their homepage, I realized it was something different. Not only do the charts s
Free World Cities Database | MaxMind
Product Summary: Includes city, region, country, latitude and longitude. This product doesn't contain any IP addresses. It's simply a listing of all the cities in the world. For IP to city mappings, see our MaxMind City product. We offer a free download [33 MB]. [license] Please note: The database is no longer updated or maintained. This database contains duplicate and incorrect entries. It is pro
Splunk Platform | データ分析プラットフォーム | Splunk
組織全体を可視化してインサイトを獲得し、セキュリティの強化、信頼性の向上、イノベーションの加速を図りましょう。
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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GitHub - j-easy/easy-random: The simple, stupid random Java beans/records generator
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Zeppelin Live Demo
世界で発生した主な地震
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http://gpscycling.net/fland/latlon/index.htm