Vector ClockとCRDTについて調べた - mmag
昨日 Vector ClockとCRDTsについて調べてるけどまだ上手く説明できない と泣き言を言った後、調べてなんとか書きました。actorの気持ちにはあんまりなってません。 言葉や概念の正確さが不安なので、詳しい方にぜひご教授頂きたいです。 Phoenix.Presence Channelのトピックにプロセスの情報を登録でき、それをクラスタ内のノードにレプリケーションできる仕組み。 動画では、トピックへの接続者の一覧を表示する機能に使用されていた。 単一障害点が無い Single Source of Truthが無い セルフヒーリング という特徴がある。鍵となる技術として、CRDT(ORSWOT)があるとのことなので今回CRDTについて調べている。dockyardのブログに作者が記事を書いている[1]。 問題 ノードn1, n2, n3でクラスタを組んでいるとする。n1にuser1が接
sysstat でシステムの状態を定期的に監視する - いますぐ実践! Linuxシステム管理 / Vol.178
「いますぐ実践! Linux システム管理」はこちらです。 メルマガの解除、バックナンバーなども、以下からどうぞ。 https://www.usupi.org/sysad/ (まぐまぐ ID:149633) その他、作者に関するページは、概ね以下にございます。 https://www.usupi.org/kuri/ (まぐまぐ ID:126454) http://usupi.seesaa.net/ (栗日記ブログ) https://twitter.com/kuriking/ (twitter) https://facebook.com/kuriking3 (facebook) https://jp.pinterest.com/kuriking/pinterest) https://www.instagram.com/kuri_king_/ (instagram) [バックナンバーのトップへ
CPU周りのリソースモニタリング – OpenGroove
負荷テスト中のサーバーリソースモニタリング。CPUの使用状況は、sarで見ればいいか。 sar : 主要な項目の見方 %user ユーザプロセスによるCPU使用率 %nice 実行優先度を変更した（nice値）ユーザプロセスによるCPU使用率 %system システムプロセスによるCPU使用率 %iowait I/O終了待ち時間の割合（I/O処理中で、その終了を待機している時間） %steal 仮想サーバがCPUを使って待機状態にあった時間の割合 %idle CPUが何も処理をせずに待機していた時間の割合（ディスクI/O待ち以外） %stealについて参考 steal列には、ゲストOSがリソース要求を行ったにもかかわらずCPUリソースを割り当ててもらえなかった時間の割合が表示されます。steal列に0％以外の値が表示されている場合はCPU利用率閾値設定が行われているか、ほかのゲストOSある
リアルタイムなリソースモニタリングツールのnetdataを試してみた | DevelopersIO
久しぶりにvyosネタではない市田です。 今回は、netdataというLinux向けのモニタリングツールについてご紹介します。 netdataとは netdataは、ZabbixやNagiosなどの監視ツールとは異なり、リアルタイムパフォーマンスモニタリングができるツールです。 その代わりと言ってはなんですが、長期間の監視データの蓄積などはできないので、過去のパフォーマンスグラフを参照すると言ったことはできません。 以下のようなリアルタイムなリソースグラフを見ることができます。 下記のgifではカクカクしていますが、実際はもっと滑らかな動きのあるグラフになります。公式サイトが参考になるかと思います。 NetData - Real-time performance monitoring, done right! netdataの特徴 githubでは以下の特徴を謳っています。 Stunnin
ネットワーク診断の現場から（netcat編・その1） | NTTデータ先端技術株式会社
Tweet はじめに ネットワーク診断では、脆弱性スキャナーや侵入テストツールなどのさまざまなソフトウェアを使用します。これらはどれも複雑なソフトウェアであるため、インストール方法から実際の操作まで、事前に多くのことを学ぶ必要があります。 しかしネットワーク診断の現場では、コマンド1つで提供されるシンプルなツールも多く利用されています。そのような簡単なツールでも、うまく使いこなせばさまざまなセキュリティチェックを行うことができます。 このコラムではネットワーク診断で使われるツールの中から、一般的なUNIX/Linuxで標準パッケージとして提供されており、簡単に利用できるコマンドを紹介していきます。これらのツールはネットワークのトラブルシューティングにも使われることが多いため、ふだんサーバー・ネットワークの構築をしている方々にも役立てていただきたいというのがこのコラムのねらいです。 今回のコ
【2019最新】TwitterのRSSを取得しFeedlyなどでツイートを読む方法 | Twitterの極み 〜使い方・裏技・小ネタ大全〜
kiwamiです。 今回は「TwitterのRSSを取得しFeedlyなどでツイートを読む方法」についてご紹介します。 この方法はハッキリ言ってかなーり有用です。これを知っていると知らないでは情報収集能力にかなりの差が付くでしょう。 ぜひぜひ参考にしてみて下さい。 ※追記（2018/12/20）現在、この記事で紹介してるqueryfeedにアクセスできなくなっています。また新しいことが分かれば追記します。とても重宝しているサービスなので終了して欲しくないのですが･･･。 ※追記（2018/12/22）どうやらすぐに復旧した様です。一時的な不具合だったのかも知れません。今は問題なく使えています。 ※追記（2019/03/22）現在queryfeedにアクセスはできるものの、ツイートをFeedlyで取得することができなくなっています。 まずは説明！RSSとかFeedlyってなに？ 分かっている
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた fast.ai が提供する MOOC, “Practical Deep Learning for Coders Part1” を受けた。 Practical Deep Learning For Coders — 18 hours of lessons for free 特徴# プログラマのための実践ディープラーニング入門# この講座は、プログラマのためにある。素晴らしい理念の序文を引用したい。 The purpose of this course is to make deep learning accessible to those individuals who may or may not possess a strong background in machine le
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
Javaチョットデキルへの道〜JavaコアSDKに見る真似したいコード10選〜
9. NullPointerException ダメ。ゼッタイ。 外からやってくるものは必ず null チェック！ 例：java.util.Arrays LL.3998-4007 public static int hashCode(char a[]) { if (a == null) return 0; int result = 1; for (char element : a) result = 31 * result + element; return result; } 10. NullPointerException ダメ。ゼッタイ。 特にインスタンスを生成するときは上記のように明示的にnullチェックをしておく。 インスタンスは生成できたが、使うときに（インスタンス生成時のnull渡しが原因で） NullPointerException が発生、となると原因が追いにくくなる。
最近のスパースなニューラルネットワークについて - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、スパースなニューラルネットワークの話をします。 要約すると ニューラルネットのスパース化によって、精度はほとんど犠牲にせずに、計算効率は3〜5倍程度まで向上できる スパース化にはまだ課題が多く、ニューラルネットの高速化という意味では、次の戦場はたぶんここになる スパースとは、スパース化とは スパースであるとは、値のほとんどが0であることです。例えば、ベクトル$a,b$の内積を計算する際に、$a$のほとんどの要素の値が0であるとしましょう。0になにをかけても0ですから、$a$の値が0でない次元についてのみ、$a_i b_i$の値を計算して足し合わせればよいわけです。このように、内積を計算する際に、どちらかのベクトルがスパースであれば計算が高速化できます。0という値をメモリ
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ベクタークロック : kei@sodan: 分散システムでのクロック
Glances (Pythonのコマンドラインモニタリングツール）を入れてみる。 - Qiita
GitHub - NullArray/PyCat: Python network tool, similar to Netcat with custom features.
The Kubernetes API & Next Generation Automation Tools @ Open Source Summit Japan
GitHub - rasbt/deep-learning-book: Repository for "Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning: A Practical Guide with Applications in Python"
GitHub - metrofun/machine-learning-surveys: A curated list of Machine Learning Surveys, Tutorials and Books.
