PHPとMongoDBで学ぶ次世代データストア :: handsOut.jp
スライド1: PHP と MongoDB で学ぶ次世代データストア佐藤琢哉LOCAL PHP 部 スライド2: スライド3: 突然ですが スライド4: 4月から札幌市民になります!!!!! スライド5: 友達が少ないので皆さん遊んでやってください スライド6: • MongoDB って何?• 使い方• 他の DBMS との比較• MapReduce• まとめアジェンダ スライド7: そもそも何の話? スライド8: MongoDB すごいよ! スライド9: MongoDB って何? スライド10: http://www.mongodb.org/ スライド11: MongoDB (from "humongous") is a scalable, highperformance,open source, schema-free, documentorienteddatabas
筑波大学附属図書館～TULIPS
2008/09/30 Web教育用図書（シラバス）推薦・3学期分を開始（受付期間：10/1−11/30） 2008/09/29 10月18・19日 中央・体芸・医学図書館は臨時休館します/The Library(Central, Art & Physical Education, and Medical Library) will be closed from Saturday, October 18 through Sunday, October 19, 2008. 2008/09/29 停電による図書館サービスの一時停止について 2008/09/24 10月1日から電子ジャーナル・データベーストライアルを開始します。 2008/09/04 「週5図書館生活、どうですか？」のアンケート結果をお知らせします 2008/09/03 秋の図書館講習会のお知らせ 2008/09/02 機関リポ
Jahreszeit.com/LAB - パブリックドメインの地図
目次パブリックドメインとはパブリックドメインの地図日本白地図データのダウンロード日本地図関連のリソース集 パブリックドメインとは パブリックドメイン（Public domain）とは制作者の著作権に配慮することなく、自由に利用できる社会の共有財産のことです。その多くは著作権や商標権が消滅あるいは放棄された結果としてパブリックドメインになったもので、その対象は文学作品、音楽作品、キャラクター、ソフトウェアなど多岐に渡っています。 この概念は欧米で生まれたものですが、日本では法律上著作権を放棄することが出来ないため、パブリックドメインが日本で成立し得るかどうかは議論の余地があるそうです。このページでは成立するものとして話を進めていきます。 あるとき、ある会社のサイト 用に日本地図を用いたグラフィックを作る機会があったのですが、このとき、当然のごとくパブリックドメインの日本地図を利用しようと考え
検索と保存(1)
サーチエンジン インターネットの急速な増大につれ、公開されているホームページも急激に増えており、それらを検索するためにサーチエンジン（Search Engine = 検索エンジン）と呼ばれる検索システムが存在しています。サーチエンジンは大きく分けてディレクトリ型とロボット型というものが存在しています。さらに最近は、メタ検索型が登場しています。 ディレクトリ型 ディレクトリ型（Web Directory）はホームページの作者自身がが検索システムにホームページのタイトルや内容の要約を登録することで検索を可能にしているシステムです。その多くがホームページの内容やテーマによる件名分類を付与してあるのでNTTの職業別電話帳のような使い方ができ、検索したい分野が明確な時には便利です。但し、登録制なので登録されていないページは検索できないなど、情報量が少ないのが欠点です。 ロボット型 一方、ロボット型（
GMT scripts and tips
海底地形図を描くためのデータを入手するには以下の４つの方法がある...... 自分で観測する 観測した人にねだる 無料の公開データを手に入れる 買う 以下は３と４についての情報. 3については特にデータを論文に使用する際の引用方法などの注釈がついていることが多いので十分注意して使うこと。
産総研：20万分の1日本シームレス地質図全国版を公開
発表・掲載日：2006/03/02 20万分の1日本シームレス地質図全国版を公開 －全国統一基準で作成した国内で最も詳細な広域地質図をインターネットで公開－ ポイント 全国統一基準で作成した国内で最も詳細なデジタル版広域地質図が完成。 インターネット上で、誰でも自由に閲覧できる。 地震や火山情報、地滑り情報、重力図、衛星画像と比較するなど、さまざまな地質情報の基本図としての利用が期待される。 独立行政法人 産業技術総合研究所【理事長 吉川 弘之】（以下「産総研」という）地質情報研究部門【部門長 富樫 茂子】統合地質情報研究グループ 脇田 浩二 研究グループ長、宝田 晋治 主任研究員、井川 敏恵 産総研特別研究員、Joel Bandibas重点研究支援協力員、吉川 敏之 主任研究員らは、地質調査総合センターと共同で、全国の20万分の1日本シームレス地質図を完成させた。これは、全国統一基準の地
HapMap ホームページ
NCBI retiring HapMap Resource June 16, 2016 A recent computer security audit has revealed security flaws in the legacy HapMap site that require NCBI to take it down immediately. We regret the inconvenience, but we are required to do this. That said, NCBI was planning to decommission this site in the near future anyway (although not quite so suddenly), as the 1,000 genomes (1KG) project has establi
プレスリリース | 404 File not found | NICT-情報通信研究機構
大変申し訳ございません。 お客様がアクセスしようとしたプレスリリースが見つかりませんでした。 恐れいりますが、右側のメニューから、再度お探しいただけますでしょうか？ English page
404 Not Found | 理化学研究所
お探しのページが見つかりませんでした。 誠に恐れ入りますが、お客様がアクセスしようとしたページまたはファイルが見つかりませんでした。 お探しのページは、削除または名前が変更された、もしくは一時的に使用できなくなっている可能性がございます。
JSNPs Home
RSSフィードをご利用いただくことにより最新のJSNP更新情報がご覧になれます。 SNPs (一塩基多型）は、DNA配列中に見られる多型のうちもっともよく見られる多型です。SNPsは、疾患易罹患性や薬剤反応性に関連する遺伝子を探索する際の有用な多型マーカーです。SNPsは、遺伝子産物の質や量に直接影響を与えたり、ある疾患や薬剤による重篤な副作用に対する危険性を増やすことがあります。よって、多くのSNPsを探索することにより、疾患関連遺伝子の同定や薬剤による副作用を避ける診断方法の確立に寄与できることを期待しています。 ミレニアム・プロジェクトでの目標 新着情報 2008年7月7日 JSNP® データベースのSNPが見つからなかった領域のSNP探索時のプライマー設計に用いたPCR領域に関するXMLファイルを公開しました。
RIETI - JIP2006暫定版
2004年度から2年間続けてきた経済産業研究所の「産業・企業生産性」プロジェクトでは、日本の経済成長と産業構造変化を分析するための基礎資料として、日本産業生産性データベース2006年版（Japan Industrial Productivity Database 2006、以下ではJIP 2006と略記）を作成した。JIP 2006は、日本経済全体について108セクターという詳細な産業別に、全要素生産性を推計するために必要な、資産別資本ストックと資本コスト、属性別（男女別・学歴別・年齢別等）労働投入、総生産と中間投入、などの年次データ（1970－2002年をカバー）と、貿易・規制緩和指標などに関する付帯表から構成されている。 なお、今回このウェブページで公開するのは、JIP 2006暫定版（2006年5月22日付）とその作成方法に関する解説であり、最終版は2007年1月中旬頃公開予定である
ネットレイティングス株式会社-全数インターネット視聴率マーケット･インテリジェンス
パネルデータをベースとするウェブサイト視聴データ（NetView AMS）では、利用者数の少ないウェブサイトや個々のページ単位での視聴データなどの分析において、サンプル数不足が生じ、充分な分析結果を得られないケースがあります。ネットレイティングスでは全てのウェブサイトにおいて深度の高い分析を可能にする全数ウェブサイト視聴データ「マーケット・インテリジェンス」の提供に取り組んでいます。 全数ウェブサイト視聴データ「マーケット・インテリジェンス」はインターネットユーザーひとりひとりのウェブサイト上の行動を記録し、集計しますので、製品単位、キャンペーン単位、チャネル単位、ページ単位といった従来はサンプル数不足で分析できないケースのあった視聴状況や競合他社サイトとの相関関係などを知ることができます。また、ウェブサイトを利用した人全てを対象にした視聴データなので、家庭からのアクセスのみならず職場、学
404 Not Found | 理化学研究所
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Inside Informatics | PerkinElmer
How to use the Hi-net data
http://www.ndl.go.jp/jp/library/current/no281/doc0009.htm
日本IBM
《羅針盤》「インターネット上でのデータの公開と共有について」