サーバーでの重い処理の経過をリアルタイムに通知する - 無駄と文化
Webアプリケーションを作るとき、サーバーで重い処理を実行する際にはどうしても途中経過を通知したくなります。 この場合の重い処理とは完了までに時間が掛かる処理という意味合いです。 リクエストから結果の表示まで10分待たされる処理があったとして、「現在32%完了...」のように経過報告付きで見せられる場合と、完了までの目安も教えてもらえずにひたすら待たされる場合とでは、待つ側の精神の安定度が違いますからね。 Google API を300回叩く ここ数日、GoogleのAPIを叩きまくるプログラムを書いていました。バックエンドの言語はPHPです。 試作時で1タスクあたり7回のHTTPリクエストを繰り返し行います。現在想定している本番の状況では約300回のHTTPリクエストを繰り返して、最終的にまとめた結果を返す、そんな処理です。 あまり連続的にAPIを叩くと無料プランの制限を超えてしまうので
[CSS]知ってると便利！「:target疑似クラス」を使ったスタイルシートのテクニックと注意点
:target疑似クラスは、ターゲットとなるアンカーリンク先の要素を表します。例えば、長い記事をユニークなidでセクションに分け、それぞれのセクションにアンカーリンクを設置します。:target疑似クラスを利用すると、ターゲットとなるセクションごとにスタイルを適用することができます。 :target疑似クラスを使ったスタイルシートのテクニックと注意点を紹介します。 The :target Trick :target以外の便利な疑似クラス・疑似要素については、下記のページを参考に。 使い方をしっかりマスターしておきたい便利な5つの疑似クラスと疑似要素 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様に許可を得て翻訳しています。 :target疑似クラスを使って、コンテンツを表示・非表示 :target疑似クラスを使って、ナビゲーションをスライドアウト :target
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Big Sky :: golang のサーバで帯域制限したい。
次回予告「並列ダウンロードするHTTPクライアントをバンド幅制限するサーバをGoで実装した」 / “高速でダウンロードできるツールを Go で実装した。 - Qiita” https://t.co/6NfEyJCwbu — Kazuho Oku (@kazuho) July 13, 2016 並列ダウンローダを使うと幾らかサーバに負荷が掛かってしまいます。golang のサーバ側で帯域制限を行う場合には2つ方法があります。 転送量制限する 接続数制限する まずは転送量制限。転送量の制限には throttled が便利です。 GitHub - throttled/throttled: Package throttled implements rate limiting access to resources such as HTTP endpoints. README.md Throttle
高速でダウンロードできるツールを Go で実装した。 - Qiita
Code-Hex/pget - GitHub Parallel file download client linux カーネルのダウンロードが約1分で終わる様子 これは何なのか 簡単に言うと pget は Go 言語製の高速ダウンロードツールです。 wget っぽく気軽に実行できるように pget と名付けました。 作成の経緯 たまたま Nodejs で Range header に対してスレッドを使って分割ダウンロードするという ここの記事 を見かけたので今回これを並列処理を得意とする Go 言語で実装してみようと思い作成しました。 調べてみると Python や、Java などのほとんどの言語ですでに実装されてるようですが、どれもただ使えればいいという感じだったので、割と本気で作ってみました。（調べられてないだけの可能性高いです） 仕組み ファイルをダウンロードする時、ほとんどの場合が
ChainerのMNISTをConvolution2Dに改造する - そのうちシンギュラリティを起こすblog
Convolution2Dの使い方がよくわかんない。 よくわかんないのでとりあえず動作しているサンプルを改造して動きを見てみることにした。 #!/usr/bin/env python """Chainer example: train a multi-layer perceptron on MNIST This is a minimal example to write a feed-forward net. It requires scikit-learn to load MNIST dataset. """ import argparse import numpy as np import six import chainer from chainer import computational_graph as c from chainer import cuda import cha
Theanoによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録
Theanoによるロジスティック回帰の実装（2015/5/26）のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの多層パーセプトロン（Multilayer Perceptron）を実装してみる。タスクは前回と同じMNISTの手書き数字認識。多層パーセプトロンはこれまでも何回か実装してきた（2010/8/29）けど今回はTheanoを使ってみようという趣旨。これまでよりずいぶん簡単に実装できることがわかる。 ソースコード全体はここに置いた。 多層パーセプトロン 上の図は入力層、隠れ層、出力層3層パーセプトロンの模式図。入力層に入力されたベクトルは、入力層と隠れ層間の重み行列 とバイアスベクトル によって で変換され、隠れ層の出力となる。活性化関数として使われるロジスティック・シグモイド関数 sigmoid によって入力ベクトルは非線形変換される。つまりもとの空間で線形分離不可能
多層パーセプトロンでMNISTの手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンで手書き数字認識（2014/2/1）の続き。今回は、簡易版のdigitsデータではなく、MNISTのより大規模な手書き数字データを使って学習してみます。 MNISTデータ MNISTは、28x28ピクセル、70000サンプルの数字の手書き画像データです。各ピクセルは0から255の値を取ります。まずは、digitsデータの時と同様にMNISTのデータを描画してどのようなデータなのか確認してみます。MNISTのデータは上記サイトからダウンロードしなくてもscikit-learnのfetch_mldata()関数でWebから取得できます。取得するのは初回実行時だけで二回目以降は第二引数のdata_homeに指定した場所に保存されます。 #coding: utf-8 import numpy as np import pylab from sklearn.datasets imp
ネットワーク パケットを読む会(仮)
ネットワーク パケットの読解を通じて、ネットワークやプロトコル、セキュリティーについて学ぶ勉強会を開催しています。 第45回「ネットワークパケットを読む会（仮）」を 3月2日(金)に 開催します 「ネットワークパケットを読む会（仮）」(#pakeana) はネットワーク パケットの読解を通じて、ネットワークやプロトコル、セキュリティーについて学ぶ勉強会です。 前回は直前で「もくもく会」に内容変更となりましたが、今度こそ本当に 2018年の第1回目を 3月 2 日(金)に開催します。下記概要をご覧いただき、ぜひご参加ください。 会場はいつもと同じ京橋プラザ区民館での開催です。 日時 2018年3月2日(金) 19:30 – 21:30（開始時間が以前より 30 分遅くなっています） 会場 京橋プラザ区民館 2階 洋室 1号室 (東京都中央区銀座１丁目２５番３号) 交通 各線 銀座・京橋・宝町
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enumerate と zip の合わせ技 - Qiita
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