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2009年8月6日のブックマーク (5件)

  • 三島、御殿場からの時刻表／富士急行

    停留所 三島駅からの 料金 御殿場駅からの 料金 御殿場プレミアム・ アウトレットからの 料金 【乗換え運賃のご案内】 河口湖駅 ２，１３０円 １，４７０円 １，４７０円 三島～河口湖間をご利用の場合、乗車券を窓口などでご購入いただきバスにご乗車されますと、御殿場駅でお乗換えの際、乗車券を乗務員にお見せいただくだけで乗り換えが可能となっております。 尚、乗車券を購入せずにバスに乗車され御殿場駅でお乗換えされますと、それぞれの区間ごとの運賃をいただきますのでご了承ください。 富士急ハイランド ２，１００円 １，４４０円 １，４４０円 富士吉田駅 ２，０３０円 １，３７０円 １，３７０円 忍野入口 １，８９０円 １，２４０円 １，２４０円 ﾎﾃﾙﾏｳﾝﾄ富士入口 １，７５０円 １，０８０円 １，０８０円 旭日丘 １，６４０円 ９５０円 ９５０円 御殿場駅 ９４０円 － － 三島駅 －

  • 2ちゃんねる Pythonのお勉強 Part26よりParallel Python関係の議論抜粋

    Pythonのお勉強 Part26 からの抜粋。なんともタイムリーなことに、Parallel Pythonが話題になっている。 この議論で288が指摘している事は、やはり的を得ているのではないだろうか。 Python->C/C++という移植で10倍速くなるなんてことは珍しくない。 （例えば、C++からMecabを利用した時の速度は驚異的ですらあるが、Pythonから利用した場合はちょっとのんびりとしたものになってしまう。） numpyがうまくハマっているPythonスクリプトとかなら別ですけど。 で、以下その議論抜粋です。。。。 --------------------- 169 ：デフォルトの名無しさん：2008/05/06(火) 21:31:30 threadって計算速度の向上に効果ある？ a = b1 + b2の計算を（a,b1,b2はarray） b1とb2をthreadで計算して

  • Parallel Python

    Overview Parallel Python is a python module which provides mechanism for parallel execution of python code on SMP (systems with multiple processors or cores) and clusters (computers connected via network). It is light, easy to install and integrate with other python software. Parallel Python is an open source and cross-platform module written in pure python Features Parallel execution of python co

  • GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する

    GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc

    GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する

  • Python 2.6 multiprocessing package を触ってみた。 [GIL回避] | Tricorn Tech Labs

    Tricorn Tech Labs はメールや LINE を用いた Web マーケティング SaaS に強みを持つトライコーン技術者によるブログです。 oktです。 普段、並列処理のプログラムを書くことは滅多にないんですが、今後のために GIL(Global Interpreter Lock) による影響を軽く確認しておこうと思ったのと、Python2.6 で実装されたmultiprocessing パッケージに触れておこうという事でネタにしてみました。 PythonやRubyでマルチスレッドな並列処理を書こうと思ったらGILの問題にぶち当たります。 最近のサーバでは2コア4コアが当たり前なのですが、GILの問題があると複数のCPUを有効利用できません。それを以下の言語とサンプルコードを使って状況確認します。 サンプルコードは、0から100,000,000までインクリメントするスレッドを4

    Python 2.6 multiprocessing package を触ってみた。 [GIL回避] | Tricorn Tech Labs

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