2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
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1. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Oracle Cloud Developers Meetup @東京 「R」超入門 機械学習をはじめよう! 日本オラクル株式会社 クラウド・テクノロジー事業統括 PaaS事業推進室 ソリューション・アーキテクト部 クラウドアーキテクト 小川幹雄 2. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 自己紹介 • Qiitaにオラクルクラウド機械学習手順書も上げてます! – アカウント名「ogamiki」 • Oracle Database Cloud Service上で機械学習環境を構築してみた – http://qiita.com/ogamiki/i
Linux カーネルにおけるタイマー事情 ~第3回 IAマシンのもつ各種計時ハードウェア~ 2015/03/04 技術本部 技術部長補佐 箕浦 真 IAマシンは、歴史的事情などにより、数多くの計時ハードウェアを持っています。以下、順に説明します。 現代の CPU ではいずれも CPU に内蔵されているか、PCH (Platform Control Hub) など CPU 近辺のチップに内蔵されており、少数の水晶発振器を分周/逓倍して利用していると考えられます。したがって、精度 (細かさ) やアクセス速度、機能は異なりますが安定度は同等と考えられます。 PIT (i8254) Local APIC タイマー TSC ACPI 電源管理タイマー HPET PV Clock PIT は Programmable Interrupt Timer の略で、最初の IBM PC 以来搭載されて続けてい
よろしい、ならばHPETだ。 え、「おまえ、イキナリなに呪文唱えてんだ」って? あ、ちょ、踵を返さないで下さいって・・・ HPETというのは、High Precision Event Timer の事で、高精度イベントタイマと訳されるハードウェアで実装されたタイマの事です。 LinuxでHPETと聞くと逃げ出す人もいるかもしれませんが、最近はちゃんと動くようになっているので安心してください。 HPETをLubuntuで利用するには、先ずハードウェアが対応しているかの確認が必要になります。BIOSでHPETの項目があるのであれば、先ずそれを有効化してください。 EeePC 1001HAには、該当の項目はBIOS設定には見つかりません。なので、dmesgを確認する必要があります。 dmesgはdisplay messageの略で、Unix/Linux系ユーザで且つインフラ系に関与した事がある人
色々なサイトの方法を読んだけど自分の言葉で説明するほうがしっくりくる。 前提としてはPostgreSQLはDockerHub公式リポジトリのpostgresを使っている。 PostgreSQLコンテナのデータを永続化するだけの最もシンプルなパターン とにかく永続化したいときホスト側にデータを保存する。 DockerHub公式リポジトリのpostgresのPostgreSQLデータ領域は/var/lib/postgresql/dataなので、このデータ領域をホスト側から共有できればPostgreSQLのコンテナを消してもデータは残る。 docker runの-vでホスト側のパスを指定し、コンテナのデータ領域を指定する。 $ docker run -d --name postgres-container -v ~/docker/postgres:/var/lib/postgresql/data
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
こんにちは、投稿開発部の森川 (@morishin127) です。クックパッド、お料理アルバム、みんなのお弁当の iOS アプリの開発等に携わっています。 クックパッドでの開発は GitHub Enterprise 上で行われており、書いたコードをプロダクトに取り込む前には基本的に第三者のコードレビューが必須です。コードレビューはプロダクトの品質向上に貢献していますが、往々にして結構な時間と労力がかかるものです。Pull-Request を出してレビューをしてもらい指摘の修正を繰り返していると、場合によってはマージに数日〜1週間ほどかかってしまうこともあります。自分の開発速度を速めるため、また周りのエンジニアの開発速度を下げないためにレビューしやすい Pull-Request を出すことは重要です。この記事ではレビューしやすい Pull-Request のために心がけていることを紹介したい
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
SELECT * WHERE a=b FROM c ? それとも SELECT WHERE a=b FROM c ON * ? もしあなたが私のようなプログラマだったら、SQLは、初めは優しく見える言語の1 つかもしれません(ただ単に普通の英語通り読めばいいですから)。ですが、何かしらの理由で、なんてことのないクエリにもいちいち正しいシンタックスをググらなければいけないでしょう。 いずれJOINにAGGREGTATION、サブクエリにたどり着くでしょうが、読んだとしてもさっぱりでしょう。例えば次のような感じです。 SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname AS "Full Name" FROM borrowings JOIN members ON members.memberid=borrowings.memberid JOIN
Raspberry pi をお手軽にシャットダウンできるUSBキーを作ってみた。 Raspberry pi をシャットダウンするには、基本的には、ログインしてコマンドを入力する必要がある。 シャットダウン用のボタンを付けてシャットダウンをかける方法は、WEBで様々書かれているけれど、ずんべ は電子回路には明るくないし、すぐに実装したかったので、手元にあるSDカード/USBメモリを使って、お手軽にシャットダウンする方法を考えてみた。 まぁ、「考えてみた」と言っても、たいした実装ではなく、以下のように動作させ、シャットダウンをかけるだけである。 (1).Raspberry pi にUSBメモリを挿す。 (2).USBメモリが自動的にマウントされる。 (3).マウントされたUSBメモリ内に「/shutdown.txt」が存在するか確認する。 (4).「/shutdown.txt」が存在していれば
はじめに 私は、 BigQueryのGitHubデータ を使って、GitHubリポジトリにある上位3,500個のPythonパッケージの共起を抽出し、 速度ベルレ積分を使ってd3のForceレイアウト を可視化してみました。また、 python-igraph にあるアルゴリズムを使ってグラフをクラスタ化し、 http://graphistry.com/ にアップデートしました。 以下のスクリーンショットは、d3の可視化にあるNumPyのクラスタです(画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます)。 以下は、graphistrynによって抽出されたNumPyのクラスタです(画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます)。 グラフの特徴: 各ノードは、GitHubで見つけることのできる、それぞれのPythonパッケージです。半径は、 ノードのDataFrame セクションで計算されています
SQLite3.14(円周率πと同じですね!)が2016/08/08にリリースされました。 リリースノートによると、CSV仮想テーブルに対応したとありましたので、早速使ってみました。 Added the CSV virtual table for reading RFC 4180 formatted comma-separated value files. この機能を使うと、CSV形式のログファイルにSQLで問い合わせるといったことが簡単にできます。 仮想テーブルについて 仮想テーブル(Virtual Table)はSQLiteのデータベースで管理されていないデータを仮想的に管理されているように見せるテーブルです。 仮想テーブルで管理されているデータは、通常のテーブルのデータと同じように SQL インターフェースで操作できます。 SQLite では 全文検索インターフェース R-Trees
tagged VLAN を仮想マシンの NIC まで引き込む設定方法。 要は外から入ってきた tagged パケットを、そのまま仮想マシンの NIC まで渡したいということ。 (tagged packet) -> Host:eth -> VM:eth -> (tagged packet) 結論から書くと、普通に bridge すると、すんなり VM まで tagged パケットが上がった。 環境 CentOS 6.2(64bit) + KVM + 標準Linux bridge。 ホストも仮想マシンも CentOS 6.2(64bit) ホストマシンの eth0 は管理アクセス用。eth1 は tagged VLAN なネットワークにぶら下がる用。 仮想マシンのNICの対応も同 eth0 系は設定済が前提 パケットの流れはこんな感じ。 (tagged packet) -> Host:eth1
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