これは何 以下記事のアンサーブログです。 qiita.com 以下のことはコメントに書いたんですが、書ききれなかった部分もあったり整理したほうがいいなと思い記事に起こしています。 現代のアプリケーションではC10K問題よりも先にDBやアプリケーションのボトルネックが先に来るため、C10K問題に遭遇するよりも先にやることがある ミドルウェアとしての成り立ちから設定ファイルの書き方に至るまで、それぞれのソフトウェアで思想が根本的に異なるので、単なるパフォーマンス比較をしてもあまり意味がない NginxとApacheの違いをC10K問題を中心に語るのは時代が違う この記事に限らず、多くの「Nginx vs Apache」系記事では「ApacheはC10K問題を抱えている」という論理をベースにそれぞれの違いを表現しています。 が、これは2022年においては(実際にはもっと前からですが)既に事実では
この記事について電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。今回の記事では統計的仮説検定における検出力や効果量の概念及び、それらを考慮した事前のサンプルサイズ設計について説明します。読者層としては、既に統計的仮説検定の基本的な使い方を理解している方を主な対象としていますが、そうでない方にもわかるように最初に簡単な復習をします。 統計的仮説検定について 概要 統計的仮説検定(以下、仮説検定)とは、性質の異なるグループ間で平均や分散など各グループを代表するような数値を比較する際に、その差が偶然生じたものか、そうでなく何かしら必然性がありそうかを検証するための統計手法です。例えば比較分析したい2つの群(ex. ユーザーグループ)があった時にある指標(ex. 各群の年齢の平均値)を比較して、統計的に偶然ではないレベルで差異が生じているかを判定したいときに仮説検定を使うことができます。
自由入力された文章をデータ化する形態素解析ですが、巨大な辞書が必要になったり次々登場する単語に対応することなどなかなか大変そうなイメージでしたが、機械学習を使った、単語分割するコンパクトな実装「TinySegmenter」を発見。ブラウザやDenoでいい感じに使えるESモジュール版にしてみました。 「頻出単語表示 by TinySegmenter」 文章を入れると、頻出単語順に並び替えて表示する、サンプルアプリ。このアプリでは、3文字以上を単語としています。一日一創ブログをコピペしてみるといい感じに! プログラムで組み込む方法は簡単、ブラウザやDenoで下記コードを入れるだけ。 import { TinySegmenter } from "https://code4fukui.github.io/TinySegmenter/TinySegmenter.js"; const segs = T
こんにちは、ソフトウェアエンジニアが家を建てる話が大好き人間です。 これまでは他人事として記事を楽しんできたわけですが、とうとう自分も家を建てることになりましたので、同志のために記録を残します。 ちなみに、ちょうど同じ時期に家を検討することとなったKuniwak氏と協力しながら進めています。彼の記事も併せてどうぞ。 目次とにもかくにもライフプランライフプランシミュレーターを内製する重要な指標はグラフで可視化家計簿と連携して高速にPDCAを回す住宅ローンについて学ぶ新築 /中古?マンション/戸建て?建売/注文住宅?家づくりの大まかな流れを把握する書籍で流れを掴むScrapboxで情報整理家のコンセプトを定めるハウスメーカーを選定する有名なメーカー、隠れたメーカー実体験は説得力がある土地を探す土地の災害耐性土地の将来性土地は自力で探し出すBlenderで日照シミュレーションよい土地を見つけたら
はじめに ソフトウェアエンジニアでテストマンを生業とする Kuniwak です。今回は家を買うためにやったことを紹介します。 というのも、家を買うためにやったことを知人に話してみたら面白がられたため、誰かの役に立つかもしれないと思ったからです。 なおこの記事はソフトウェアに関する技術の記事ではありません(随所に検証の基本的な考え方などが散りばめられていますが…)。また、この記事で紹介する意見・手法は多分に cocopon 氏の影響を受けています。cocopon 氏の家購入エントリもこの記事と同時に公開されているはずです。 また、この記事はとても長いので先にポイントを説明しておきます。この記事ではライフプランシミュレーションに始まり次のような3Dモデルを作って日照や照明の検証をしていきます。また、3Dモデルを作るだけでは漏れが出るのでさまざまな検証を組み合わせています: 検証のために作った3
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