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2017年12月1日のブックマーク (5件)

  • ID生成大全 - Qiita

    セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い

    ID生成大全 - Qiita
  • 分散ファイルシステムはブロックチェーンの夢を見るか | メルカリエンジニアリング

    今年からメルカリでもMercari Advent Calendar 2017と称してAdvent Calendarを始めることとなりました。 初日は id:stanaka / @stanaka がロンドンよりお届けします。 分散ファイルシステムという言葉を聞くと、トラウマを刺激され、うっと頭を抱える人も多いかと思います。私もその一人で、以前にPBクラスまではいかずとも数TBのHDDを数百台並べたシステムのお守りをしたことがあり、日々壊れ続けるHDDに負荷に悲鳴を上げるメタデータDBなどネタには困らない状況でした。そういう時にAWS S3を触ると、「ああ、これは天国だ..」ともはや過去には戻れない思いをしたものです。 最近では分散ファイルシステムを運用しているところもめっきり減っていて*1もう過去の分野かな、と思っていたのですが、ここ数年で「ブロックチェーン x 分散ファイルシステム」という

    分散ファイルシステムはブロックチェーンの夢を見るか | メルカリエンジニアリング
    vcc
    vcc 2017/12/01
    “ストレージサービスを提供するために、広く様々なユーザーにストレージを融通してもらい、その見返りとして、ブロックチェーン上の仮想通貨を支払う分散ファイルシステムのプロジェクトがいくつか登場しています。
  • 加熱ムラはなぜ起こる? 電子レンジを学び直す 普及率9割以上! “火を使わずに超速調理”の仕組みとは? | JBpress (ジェイビープレス)

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    加熱ムラはなぜ起こる? 電子レンジを学び直す 普及率9割以上! “火を使わずに超速調理”の仕組みとは? | JBpress (ジェイビープレス)
    vcc
    vcc 2017/12/01
    食塩水のほうが発熱しやすいため、食品は端に近いほうが加熱しやすく中は加熱しづらい。氷はマイクロ波を透過させるため、冷凍食品を加熱すると、水の部分は温度が上がるのに氷は温度が上がらない。
  • テストがなかった無法地帯にテストを導入して開発速度を1.7倍にした話 - Qiita

    テストがなかった無法地帯のプロジェクトに自動テストを導入して、開発速度を1.7倍にした話をします。 自動テストがなぜないのか 自動テストのないプロジェクトには、そうなる理由が必ず存在します。よくみる理由は、「時間がないから1」「テストの書き方がわからないから」「無理やりテストを書いたつらい経験があったから2」といったものです。今回のプロジェクトの場合は、以下の2点でした: 自動テストの書き方がわからないから レビューがテスト代わりだったから まず、チーム編成が変わって私ともう一人がチームに加わるまで、実装者の中に自動テストの経験者はいませんでした。このような状況では、自動テストは困難になります。なぜなら、何をどうやってどこまでテストするかを決めるには、多少の慣れが必要だからです。この慣れがないと、何をしたらいいかわからないという状態に陥りがちで、結果として自動テストが後回しにされてしまいま

    テストがなかった無法地帯にテストを導入して開発速度を1.7倍にした話 - Qiita
    vcc
    vcc 2017/12/01
    レビュー目的を「知識共有と可読性の検査」へと変わりました。コードレビューの負担は減り、さらにとても短時間で実施できるレビューになりました。
  • 至宝の人工知能 ~問題に寄り添い、最適解をそっと教えてくれる

    滑降シンプレックス法を、井戸堀で考えてみる ここからは後半になります。この連載の後半は、「私の身の回りの出来事」を使った、「数式ゼロ」のAI解説になります。 日は、前半に引き続き「最適化アルゴリズム」の1つである「滑降シンプレックス法」についてお話したいと思います。 私は、エージェントを作るときには「ファジィ推論」、パラメータを抽出する時は「遺伝的アルゴリズム(GA)」を使って、ちゃっちゃと実装してしまうのですが、この他にも、「滑降シンプレックス法」も、よく使います。 そこで、今回は、最適な井戸を掘る場所を発見する手法をイメージして、この「滑降シンプレックス法」の使い方をご紹介します。 実は私、最近町内会で発行している会報の記事を担当することになり、現在、「地震発生時のシミュレーション」のシリーズを執筆中です。 それで今回、市役所や関係者にインタビューを行った上で、机上シミュレーションを

    至宝の人工知能 ~問題に寄り添い、最適解をそっと教えてくれる