間違ってコミットしてしまったファイルを昔のリビジョンに戻す方法。hg diffで作ったリバースパッチを、パイプでhg importに流す。 hg diff {ファイル名} -r {リビジョン番号} --reverse | hg import - --no-commit
This should work on Win2k (or WinXP maybe) Alpha Window: 200/255 alpha :call libcallnr("vimtweak.dll", "SetAlpha", 200) reset alpha :call libcallnr("vimtweak.dll", "SetAlpha", 255) Maximized Window: Enable :call libcallnr("vimtweak.dll", "EnableMaximize", 1) Disable :call libcallnr("vimtweak.dll", "EnableMaximize", 0) TopMost Window: Enable :call libcallnr("vimtweak.dll", "EnableTopMost", 1) Disab
Andrew Pascoeは、 部屋に座っている AdRollのシニアデータサイエンティストです。 プログラミング言語D は、効率的にタスクをこなすためにデータサイエンスチームがすぐに好んで使うようになりました。今では重要なインフラストラクチャに欠かせない言語になっています。なぜでしょうか。それはD言語が多くを提供するからです。 簡単な紹介 他の典型的なデータサイエンスワークフローと比較して、D言語を使用する最も明確な利点の1つは、マシンコードにコンパイルできるという点です。インタプリタや仮想マシンレイヤがなければ、Java Hadoopフレームワーク、R、Pythonのような他のツールよりかなり高速にデータ中からリッピングできます。しかし、D言語のコンパイラは、多くの場合、まるでスクリプト言語のように高速に実行できます。100万の一様ランダム変量を生成し、ソートし、十分位数を見つける処理
私は転向しました。新たな言語を見出したのです! そうそう、ぜひ パート2 も読んでくださいね。 さて、ご存知のとおり、Pythonには様々な良いところがあり、非常に多くの分野で目覚ましい働きをします。しかし増え続けるこの業界の需要を満たすように作られたものではありません。もちろん、Pythonで大規模なプロジェクトを構築することはできます(私も構築したことがあります)。しかし検討段階から実際の開発段階に入ると、ものすごくコストがかかります。本当に高いのです。CPUの1サイクルあたりの仕事で換算すると、途方もない額になります。 C10M問題 は、 C10K問題 の繰り返しです。つまり、現在のコモディティ・ハードウェアは1秒に数百万パケットの処理が可能となっていますが、実際にそんな数字に達することはめったにありません。例えば、私が一時期働いていた会社はAWSを使用しており、要求を受け入れログを
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