Github を使って雑誌原稿を書く - naoyaのはてなダイアリー
今日はこのあと Github の Tokyo Drinkup January 2014 に行くのだが、先方から、もしかしたら 10分ほど Github について話してもらうかも、と打診された。話すか話さないかわからないが、もし話すとしたらと仮定し内容の整理も兼ねて以下「Github を使って雑誌原稿を書く」ということについて書いてみようと思う。 「Github を使って雑誌原稿を書く」もしくは「Github を使った雑誌編集者とのコラボレーション」について、である。 Web+DB PRESS の連載 ご存知の方もいるかもしれないが、このところ技術評論社の Web+DB PRESS で連載をしている。連載を始めて、もう一年近く経った。以前にも Perl に関する連載をしていて、そのときも数年ぐらい続けたので、間があきつつも、なんだかんだでそれぐらいの付き合いになる。 最近は特にテーマは決めず
Infrastructure as Code - naoyaのはてなダイアリー
今年の3月に 入門Chef Solo - Infrastructure as Code という本を書いた。 その名の通り Chef の入門書なのだけど、このサブタイトルは "Configuration Management Tool (構成管理ツール)" でもなく "Provisioning Framework (プロビジョニングフレームワーク)" でもなく、はたまた "Automated Infrastructure (自動化されたインフラ)" でもなく、"Infrastructure as Code" にした。 この一年で Chef や Puppet にはずいぶんと注目が集まった。おそらく、AWS をはじめとするクラウドサービスがより広いユーザーに浸透したことで仮想化環境が前提になって、以前よりも頻繁にサーバーを構築し直したりする機会が増えたとかその辺がひとつ理由として挙げられると思う
RubyMotion - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと前に RubyMotion を触ってみてこれは面白いなと思いブログにでも書こうかと思った矢先にドラゴンクエスト10が発売してしまい、あれよあれよといううちに一ヶ月経ってしまいました。 それはさておき「るびも」こと RubyMotion ─ いや、るびもと呼んでいるのは自分だけですけど。Ruby で iOS のネイティブアプリが書けるというツールチェイン。コンパイラ、テストスイート、プロジェクト作成用スクリプトその他を含みます。主に CUI はターミナルでのコンパイルを想定していて、Xcode で開発するのに比べるとだいぶ *nix してるわーという気分になれる代物です。iOS アプリなのに Ruby! iOS アプリなのに CUI! ･･･ これだけでワクテカな方も多いかなと思います。 以下そんなるびもちゃんRubyMotion 様をざっと紹介していきたいと思います。なお、あらかじ
第11回 Kansai.pm / スペルミス修正プログラムを作ろう - naoyaのはてなダイアリー
昨日は第11回 Kansai.pm でした。 今回は無理を言って自分がホストを担当させていただきましたが、面白い発表が多く開催した自分も非常に満足でした。 PFI の吉田さんによる Cell Challenge での計算機に合わせたアルゴリズムのチューニング手法の発表 (発表資料) は圧巻でした。伊奈さんの本文抽出の話 (発表資料)、はこべさんのコルーチンの話 (発表資料)、いずれも難解になりがちなところを凄く分かりやすく解説されていて、さすがだなと思いました。各々ショートトークも、いずれも良かったです。 スペルミス修正プログラムを作ろう 自分も 20 分ほど時間をいただいて、スペルミス修正プログラムの作り方について発表しました。 スペルミス修正プログラムを作ろうView more presentations from Naoya Ito. スペルミス修正プログラムについてはずばり スペル
Kansai.pm での発表資料 (Hadoop Streaming で MapReduce) - naoyaのはてなダイアリー
Kansai.pm に参加しました。とても楽しかったです。自分も "Hadoop Streaming で MapReduce" という題目で発表しました。取り急ぎ、資料を以下に公開します。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/080530kansaipm.ppt MapReduce は Google のバックエンドで動いている分散並列バッチ処理システムです。GFS は Google の分散ファイルシステムです。Google ウェアのクローンとしてオープンソースで開発されているのが Hadoop。Hadoop は Yahoo! Inc や Facebook, Amazon.com などでも利用されているとのこと。Hadoop は Java ですが、Hadoop Streaming を使うと Java 以外でも MapReduce できます。 以下のエントリも合
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
GNU screen いろいろまとめ。 - naoyaのはてなダイアリー:
先日人力検索で GNU screen の設定TIPSについて質問してみたところ、かなーり役立つ設定とかをたくさん教えてもらうことができました。みなさん感謝。 そんで、教えていただいた通りにカスタマイズした結果、こんな感じのスクリーンショットが撮れました。MacOSX のターミナルです。 おかげさまでかなり便利になって作業効率が上がったと思います。いろいろ教えてもらったお礼とまではいきませんが、やった設定とかをはまりどころとかも交えて紹介してみます。名付けてリバースNDOメソッド。ちなみに、知ってる人にはごく当然のことが当たり前のように書いてるので、あんまり役に立たないかもしれません。 hardstatus alwayslastline で最終行にウィンドウ一覧を表示 これは今回の質問とは直接関係ないのですが、やるとやらないとでかなり使い勝手が違うので。 hardstatus alwaysl
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