#経緯 とある勉強会の内容の復習＆整理 #タイトル インストール・アーキテクチャ基礎編 レプリケーション編　←今回はこちら バックアップ編 チューニング基礎編 #レプリケーション編 アジェンダ レプリケーションとは レプリケーションの仕組み レプリケーションの種類 レプリケーションの設定方法 バイナリログの管理方法 その他の考慮事項 参考情報 #1. レプリケーションとは ##1.1. 基礎知識 データの複製（レプリカ）を別のサーバにモテる機能 MySQLの標準機能で、多数のWebサイト等で利用されている －　シンプルな設定で利用可能 －　マスター → スレーブ構成 ##1.2. マスタースレーブ構成 サーバはマスター、スレーブまたは両方になれる マスターサーバ －　データを変更 －　変更内容をスレーブに転送 －　マスターは複数のスレーブを持てる スレーブサーバ －　マスターでの変更内容を

Amazon EC2は9月末、その内部で使用しているXenハイパーバイザのセキュリティリスクに対処するため、全インスタンスの約10％にあたるインスタンスに対して段階的にリブートを行うメンテナンスを実行していました。 リブートをユーザーが回避する手段はなく、AWSから事前に通知を受けたユーザーはリブートによってデータを失ったりシステムがダウンしたりしないように、何らかの処置をする必要がありました。 AWS上で大規模なシステムを運用しつつもこのメンテナンスリブートを難なく乗り切ったのが、米国で動画配信サービスなどを運用するNetflixです。その理由は同社が開発したChaos Monkeyというツールにありました。 同社のブログにポストされた記事「A State of Xen - Chaos Monkey & Cassandra」で、その顛末が紹介されています。 Chaos Monkeyによっ

この記事は Slack Advent Calendar 2014 - Qiita の 11 日目の記事です。 Slack のようなチャットツールを導入したら Bot を運用するのが人間の性なので、皆さんのチャンネルでも Bot がワイワイ活気付いてる姿が見られるかと思います。 Slack Advent Calendar 2014 - Qiita を眺めていても、Bot の話がいくつかあるようですね。僕が属している会社の Slack チームでも、jewelpet という役に立たない Bot がいます。 今日は Slack で動いている役に立たない Bot の機能紹介と、それを運用して得た役に立たない知見を紹介します。 機能紹介 社内向けなので身内ネタも多い。 jpi hubot image me のエイリアスです。hear を使って jpi という文字列に反応するようにしています。jewel

Go 言語では goroutine と channel を利用して, 並行処理を記述することができる. ここではいくつかの並行処理のパターンにおける Go 言語による実装をまとめてみる. 独立した処理を並行に進める go キーワードの直後に実行したい関数の呼び出し式を記述すると, 新しく生成された goroutine 上で実行される // Run another goroutine independently go func() { log.Println("another goroutine") }() log.Println("the main goroutine") 別の並行処理単位から値を受け取る channel の生成には組み込み関数の make を利用する 値を送信したい箇所では channel <- (値) のように記述する 値を受信したい箇所では <-channel のよう

2017/01/10 誤字脱字を修正しました 2016/11/07 内容を修正しました 2010/09/17 文章を修正しました 一般的に、parallelは並列、concurrentは並行と訳されます。検索してもずばり書かれた物がなかったので、僕なりの理解を書いてみます。 （注：言葉の定義の問題なので、複数の流儀があり得ます。端的に言えば、いわゆるCPUのSIMD命令を「並行」と見なすかどうかに違いが現れます） 参考リンク： http://d.hatena.ne.jp/NyaRuRu/20060129/p2 http://d.hatena.ne.jp/muimy/20070322/1174526368 一番妥当（だと思う）定義 一言で言えば、 Concurrent（並行）は「複数の動作が、論理的に、順不同もしくは同時に起こりうる」こと Parallel（並列）は、「複数の動作が、物理的に

κeenです。Rustで何も考えずに標準出力に吐いてると遅いよねーって話です。 今回、標準出力に「yes」と1000万回出力するアプリケーションを書いてみたいと思います。 println! まあ、最初に思いつくのはこれでしょうか。

The Progressive JavaScript Framework Web ユーザーインターフェース構築のための、親しみやすく、パフォーマンスと汎用性の高いフレームワーク。 Vue を使う理由 はじめる インストール Vue 2 のセキュリティー・アップデート 親しみやすい 直感的な API とワールドクラスのドキュメントを使用して、標準的な HTML、CSS、JavaScript をもとに構築します。

🤯 Introducing Traffic Inspector - Observability right from the ngrok dashboard. Learn more ->

はじめに 深層学習の勾配法には様々な手法が提唱されています。その中で、どの手法を用いるのが適切であるか自分でもあまり理解できていない部分があり、今回は勾配法の中でも実際に深層学習で主に用いられている手法(SGD, Momentum SGD, AdaGrad, RMSprop, AdaDelta, Adam)について、実装することを前提に調べてまとめてみました。実装フレームワークはChainerを想定しています。 SGD SGD(Stochastic Gradient Descent : 確率的勾配降下法)は、Optimizerの中でも初期に提唱された最も基本的なアルゴリズムです。重み$\mathbf{w}$の更新は以下のように行っております。このとき、$E$は誤差関数、$\eta$は学習係数を表しています。 \mathbf{w}^{t + 1} \gets \mathbf{w}^{t} -

2019/06/11追記: これは2012年の投稿です。なぜかはてなブックマークで拡散されていますが、内容は時代にそぐわなくなったものもあるのでご注意ください。 これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツールのコメントに寄せられたツールを分類分けしてみました。 解説は、ほぼコメントに寄せられた内容のコピペです。 URLのみの記述は公式サイト(か、ほぼ公式サイトと化しているサイト) 公式サイトとは別に、ページタイトルだけでツールを説明しきっているページへのリンクも付けておきました。類似ページが複数ある場合は、はてブのブックマーク数が多いものを選びました。 知らないツールもあるので、分類がいいかげんなところもあると思います。何か気づいたらコメントください。 解説が不十分なツールについても、補足（コピペで本文に取り込める体裁だとありがたい）を頂けると助かります！ 元ネタの投稿は現在進

template は再帰的に展開されるので工夫次第で色々できます。 出来るってだけで実用的かどうかは知りません。 自分が使っていたり、思いついたりした std::vector 操作テクを紹介します。 C++11です。 GCCです。 目次 vector の 入力を簡単に vector の 出力を簡単に 多重 vector の fill 多重 vector の resize 複数の vector にまとめて入力 vector の 入力を簡単に 競プロではよく標準入力から長さ $N$ の数列 $A$ が与えられたりします。 N A1 A2 ... AN C++ で競プロやるとこんな感じで受け取ると思います。 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; vector<