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CoffeeScriptの関数は明示的にreturnするべき | CreativeStyle 本当に遅いのか、それを確かめましょう。 適当にでっちあげたコードです f1 = -> for i in [1, 2, 3] for j in [4, 5, 6] i + j f2 = -> for i in [1, 2, 3] for j in [4, 5, 6] i + j return console.time "f1" for i in [1..100000] then f1() console.timeEnd "f1" console.time "f2" for i in [1..100000] then f2() console.timeEnd "f2" 実行してみます $ coffee hoge.coffee f1: 105ms f2: 4ms 約26倍違う、ということがわかります。
日本ではITやエレクトロニクスはダメダメですが、一歩、国外に出れば成長産業。 私が研究しているSSDや半導体メモリを使ったストレージは、ITのクラウド化で猛烈に成長している。 例えば、Flash Memory Summitという8月にシリコンバレーで行われたマーケティングの会合では、400件以上の発表が行われ、4000人もの参加者が。 でも、日本の半導体やITはリストラなどの後ろ向きばかり。GoogleやAmazonのように、世界はドンドン進んでいくのに、日本はどうするんでしょうね。 私は日本の大学に居るし、国（税金）からも予算を頂いて研究している部分もあるので、何としても、日本の企業に貢献したい、復活のお手伝いをしたいと思っています。 ですが、共同研究などのお話をしていると、愕然とすることばかり。 研究するには、それなりにお金が必要ですが、「金は出さないけど、権利は全てよこせ」というケー
チュートリアルの続き。 さんざん伸ばした挙げ句、ようやくここからが、本番。 MarionetteのViewを使う。 また、長い記事になったので、先にソースあげておく。 https://github.com/lxyuma/todo-mario これから作るもの 前回、新規作成formを作ったので、 新規作成したtodoを表示するViewを作る。 liタグで、一つずつのTaskを表示する ulタグで、それらを束ねる liタグ用のView(1つ1つのTask) generatorをまた使う。 $ yo marionette:itemview task --create-all --create-allも付けると、templateも作ってくれる。 出来上がったソースに対して tagName: liを紐づける liをクリックしたらfinished:trueにして、線を引きたいので、 clickされた
marionette.jsのチュートリアルの続き。 ここから、クライアント側の話。 先に言うと、メインのmarionetteは、この記事でなく、その３なので読んで飽きてきたら、その３に飛ぶべし。 前回に引き続き、gruntを起動している状態で進める事。 もし、起動していなければ、gruntを起動する。 model 初めにmodel を作る。 railsみたいに、MVC,routerそれぞれのgeneratorが準備されているので、勿論それを使う。 $ yo marionette:model task create app/scripts/models/task.js invoke mocha-amd:unitTest create test/spec/models/task.js conflict test/spec/testSuite.js [?] Overwrite test/spec
Marionette.jsのチュートリアルを書く。 特に、yeoman製のgenerator-marionetteを使って、 railsみたいに、楽しながら、進めていく。 量が多くなったので、何度かに分けて書く。 この記事は、yeomanによる準備から、node+expressによるサーバー側まで。(baucis という楽チンな仕組みを使う) Marionette.jsとは？ この前作ったslideをご参考に。 introduction to Marionette.js (jscafe14) from Ryuma Tsukano インストール 以下のgenerator-marionetteのgithubのページを参照 https://github.com/mrichard/generator-marionette#install 特にハマる事は無い。多分ね。 project作成 proje
3. なぜMarionette? Backboneを実際書いてみると色々悩む ● ①自由度が高過ぎ ○ Viewの親子や配置等、人によってバラバラで大変 ● ②用意されたmoduleだけでは足りない ○ 特にViewやRouterが汚れる ● ③同じsourceばかり膨大な量を書くハメに... =>これらを解決するためにMarionette 4. Marionetteの良い所 ● ①Viewの構成が整理されて分かり易くなる ○ Layout管理(Viewの配置)の仕組みがある ○ どのView使うかでViewの親子階層が明確に ● ②開発作業の効率化 ○ とにかく書く量が半分以下に激減！ ○ 量が少ないので、読むのも楽になる！ ● ③ソースが汚れない ○ routerとController分けてる！ ○ イベント連携の仕組みが整理されてる！ 5. 噂：抽象度 噂「抽象度が高すぎなんじゃない
普段仕事をしていると、自分のやっている案件や会社内でのプロジェクトのことはわかりますが、「Railsの他社での設計方法」みたいなことを知る機会って中々ないですよね。そんな時にオススメしたいのがRails勉強会@東京です。月1回(?)の開催で前回が88回目だったので、Rails 1.xxのころから、7年近く継続している勉強会だそうです。 この勉強会のスタイルは、参加者の興味があるテーマを集めて人気のあるテーマにしたがってフリーディスカッションやハンズオンを行うというものです。参加者が主体的に発言できたり、実際の現場でどんなカタチで開発しているかがラフに聞けてしまいます＾＾ 今回は10/19(土)の勉強会の中で、僕が参加したJavaScript Frameworkの議論を参考にさせていただきつつ、周辺の資料をまとめてみました！ (2013/11/13) アシアルさんのブログのAngularJS
国内最大級のPush通知 解析・配信サービス 10分で カンタン導入！ 累計 200億配信 通知速度 150万通/分 導入に関するお問い合わせ
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LinkedIn アカウントを開設しました: Google 検索でサイトを見つけやすくするためのニュースやリソースについては、LinkedIn アカウントをフォローしてください。 Google ウェブ検索のスパムに関するポリシー Google 検索の文脈では、スパムとはユーザーを欺いたり、ランキングを上げる目的で Google の検索システムを操作したりするように作られたウェブ コンテンツを指します。Google のスパムに関するポリシーは、ユーザーを保護し、検索結果の品質を高めることを目的としています。Google ウェブ検索の検索結果（Google がウェブ全体から検出したウェブページ、画像、動画、ニュース コンテンツなどのコンテンツ）に表示されるようにするには、Google 検索の全体的なポリシー、またはこのページに記載されているスパムに関するポリシーに準拠している必要があります。こ
米FacebookはiOS向け電子書籍プラットフォームを手掛ける米Push Pop Pressを買収した。Push Pop Pressが8月2日（現地時間）、自社サイトで明らかにした。 Push Pop Pressは2010年創業のニューヨークに拠点を置く非公開企業。創業者は米Apple出身で、iPadやiPhoneなどのiOS端末向けの電子書籍アプリを簡単に制作できる出版プラットフォームを開発していた。このプラットフォームはプライベートβ版だが、アル・ゴア氏の著書「OUR CHOICE」（邦題は「私たちの選択）の電子版をiOSアプリとしてApp Storeで販売している（価格は日本円で450円）。同書は紙の書籍の単純なデジタル化ではなく、豊富な動画や音声での説明が盛り込まれている。 同社サイトには「われわれは、これまで学んできた出版技術を含むすべてを、世界最大のブック、Facebookの
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "Transact-SQL" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年1月) Transact-SQL (T-SQL) は、マイクロソフトとSybaseが独自に拡張したSQL言語である。マイクロソフトによる実装は Microsoft SQL Server として出荷されている。Sybase ではこの言語を Sybase SQL Server の後継である Adaptive Server Enterprise で使っている。 SQL を強化するため、次のような機能が追加されている。 制御フロー言語 局所変数 グローバル変数
メンテナンス、サーバのミドルウェア設定、障害対応のときに私がよく使っているコマンド。 先週Webサーバを16台ほどリプレイスした際にも、使って挙動、確認作業をしてました。 コレ系のコマンドは各人の秘伝のタレみたいになってて、他の人が教えてくれることが少ない気がして、 新卒氏のインフラOJT用に専用の資料作ろうかと思ったけど、新卒氏以外でも知ってれば 「よく分からんけど、動かないからインフラ担当者に聞く」みたいなことが 減って自分で解決出来るのではないかと思うので書いておく。 手元のmac、linuxから該当サーバに対して実行するコマンドで ちゃんと該当サーバが外部に向けてサービスが提供出来ているのか、 要は外から確認するためのコマンドです。 調査系のコマンドは オプション、使い方が覚えやすい 手軽に使える 結果が見やすい、理解しやすい というのが重要だと思う。 サーバの中で調査するなら 原
HomeBrewを使ってインストールするときに、ビルドオプションが使えるか調べたい optionsサブコマンドを使う brew options パッケージ名 例：imagemagickの場合 takuya@air:~$ brew options imagemagick imagemagick --with-ghostscript Compile against ghostscript (not recommended.) --use-wmf Compile with libwmf support. --use-rsvg Compile with librsvg support. --use-lqr Compile with liblqr support. --use-exr Compile with openexr support. --disable-openmp Disable Ope
ncurses は、ターミナルに依存しない形式でテキストユーザインタフェース (TUI) を作成するためのAPIを提供するライブラリ。画面切り替えを最適化し、リモートシェルで使ってもレイテンシを最小に抑えるようになっている。 "ncurses"は"new curses"の略であり、開発が途切れた4.4BSDのcursesの代替を意図している。従来のcursesを使ったプログラムの移植は容易である。しかし、端末エミュレータではなく実際のVT100などの端末を想定していたため、端末サイズの変更への対処などは古いcursesにはなかった。 ncursesはterminfo、またはtermcapを使うことができる。cursesの他の実装では一般にterminfoを使っており、termcapを使うものは少ない。数少ない例外として、mytinfo[2]は両方を使っている。 プロジェクトリーダーは、Th
httpingは、pingのHTTP版です。 URLを指定して、簡単にHTTPセッションの応答時間を測ることができます。 Amazon EC2など、デフォルトでICMPが閉じていてpingが使えないサーバでも、かわりにhttpingを使って疎通の監視ができるので便利です。 最新版には、なんと、GUIモードが搭載されているらしいので、これも使ってみたいと思います。 動画はこちらです。 プログラムの作者はオランダのFolkert van Heusdenさん（http://nl.linkedin.com/in/folkertvanheusden）です。 ライセンスは、GPLv2です。 環境 CentOS 6.4 httpingのインストール 最新版のhttpingをダウンロードして、インストールします。 # wget http://www.vanheusden.com/httping/httpi
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レビュー自動承認化と精度100%を目指して。いち早く生成AIの導入に踏み出した「ユーザーレビュー基盤」の取り組み
RackTablesはWebベースでラックやサーバの情報を管理する。 MOONGIFTはこう見る ハードウェアの管理は規模が小さいうちはExcel等でも十分管理ができる。とは言え規模が増えた時や必要な情報が増えた時に全てのサーバを洗い直すのは大変だ。さらに複数人での運用となれば、そのメンテナンス情報を引き継いだりするのも苦労する。RackTablesはその管理ノウハウを提供しているソフトウェアと言えるだろう。最近ではクラウド化するケースも増えているが、そのクラウド化したサーバの情報を管理、運用するのにも向いているのではないだろうか。 RackTablesはPHP製のオープンソース・ソフトウェア。最近では小〜中規模なサービスであればレンタルサーバやVPSで済ませてしまうケースも多くなっている。だが規模が大きくなったり、サーバの独自メンテナンスを必要とする場合にはやはりハウジングになる。 [/
リビング雛人形2025、受注スタート！ 最小モデルが「結」シリーズに 『源氏物語』をイメージした衣替えも
基数ソート（きすうソート、英: radix sort）は、「比較によらないソート」[1]のアルゴリズムの一つで、位取り記数法で表現可能な対象について、下の桁から順番にソートしてゆき、最後に最上位桁でソートすると、全体が順序通りに並ぶ、という手法である。 nをデータの数、kを桁数として、計算量のオーダーはO(nk)である。また、アルゴリズム自身の性質により、素直な実装が安定ソートになる。[2] このアルゴリズムは、データの種類が有限で、最大値・最小値がはっきりしているという仮定を置いており、全ての入力データが「3桁の整数」や「2文字のアルファベット」など決まった形式であることが分かっていなければならない。なおそれに加え、ある値のデータが必ず一つしか現れないとか、同じ値のデータは同一のものとしてしまって良い、といった場合には、もはやソートするのではなく、単純に、全体が入る大きさの配列を用意し、
バケットソート（英: bucket sort）は、ソートのアルゴリズムの一つ。バケツソート、ビンソート（英: bin sort）などともいう。バケツ数 k 個使った場合、オーダーはO(n + k)となり、ソートする要素数nとk を無関係にできる場合線形時間ソートとなるが、要素間の全順序関係を用いるソートとは異なり、キーの取りうる値がk種類である、という入力により強い制限を要求するソートである。 バケットソートの概念 整列したいデータの取りうる値がm種類であるとき、m個のバケツを用意しておき、値ごとに1個のバケツを対応づける。元のデータ列を走査して、各データを対応するバケツに入れていく。この処理が終わった後、整列したい順序に従ってバケツから値を取り出せば、データをソートすることができる。 安定ソートを実現するためには、同じバケツに入っているデータは入れたときと同じ順序で取り出す必要がある。順
クイックソート（英: quicksort）は、1960年にアントニー・ホーアが開発したソートのアルゴリズム。分割統治法の一種。 個のデータをソートする際の最良計算量および平均計算量は （ランダウの記号）である。他のソート法と比べて一般的に最も高速だと言われている[2]が、対象のデータの並びやデータの数によっては必ずしも速いわけではなく、最悪の計算量はである。安定ソートではない。 クイックソートは以下の手順で行われる。 ピボットの選択：適当な値（ピボット（英語版）という）を境界値として選択する 配列の分割：ピボット未満の要素を配列の先頭側に集め、ピボット未満の要素のみを含む区間とそれ以外に分割する 再帰：分割された区間に対し、再びピボットの選択と分割を行う ソート終了：分割区間が整列済みなら再帰を打ち切る 配列の分割方法の一例として、以下のようなものが考えられる： 配列要素からピボット P
挿入ソート（そうにゅうソート、英: insertion sort）あるいは基本挿入法は、ソートのアルゴリズムの一つ。整列してある配列に追加要素を適切な場所に挿入すること。 時間計算量は平均・最悪ケースでともに Ο(n2) であり、クイックソートやマージソートなどと比べれば遅い。しかし、 アルゴリズムが単純で実装が容易 小さな配列に対しては高速 安定 in-placeアルゴリズム オンラインアルゴリズム などの特徴から利用されることがある。 挿入ソートを高速化したソート法として、シェルソートが知られている。 まず0番目と1番目の要素を比較し、順番が逆であれば入れ換える。次に、2番目の要素が1番目までの要素より小さい場合、正しい順に並ぶように「挿入」する（配列の場合、前の要素を後ろに一つずつずらす）。この操作で、2番目までのデータが整列済みとなる（ただし、さらにデータが挿入される可能性があるの
選択ソート（英: selection sort）は、ソートのアルゴリズムの一つ。 配列から最小値を探し、配列の先頭要素と入れ替えていくことで並べ替える。 最良時間計算量は O(n2) と遅いため、一般にはクイックソートなどのより高速な方法が利用される。しかし、空間計算量が限られるため他の高速な手法が使えない場合や、ソートする配列が充分小さく、選択ソートが高速に動作することが保証されている場合に利用されることがある。 選択ソートは内部ソートである。また、安定ソートではない。 選択ソートの改良として、ヒープソートが挙げられる。 Selection-Sort-Animation 選択ソートは以下の手順で行う： 1 番目の要素から最後尾の要素までで最も値の小さいものを探し、それを 1 番目の要素と交換する（1番目の要素までソート済みとなる） 以降同様に、未ソート部分の最小要素を探索し、未ソート部分
バブルソート（英: bubble sort）は、隣り合う要素の大小を比較しながら整列させるソートアルゴリズム。 アルゴリズムが単純で実装も容易である一方、最悪時間計算量は O(n2) と遅いため、一般にはマージソートやヒープソートなど、より最悪時間計算量の小さな（従って高速な）方法が利用される。 また、安定な内部ソートであり、並列計算との親和性が高いという利点もある。 基本交換法、隣接交換法[1]あるいは単に交換法とも呼ばれる。「バブルソート」という呼称自体はケネス・アイバーソンの1962年の著書 “A Programming Language” に由来すると考えられる[2]。 バブルソートにおける要素の移動例を示した図 全ての要素に関して、隣接する要素と比較し順序が逆であれば入れ替える。これを要素数-1回繰り返すことでソートを行う。なおこの繰り返しは、入れ替えが起こらなくなった時点で（そ
マージソートの様子 マージソートは、ソートのアルゴリズムで、既に整列してある複数個の列を1個の列にマージする際に、小さいものから先に新しい列に並べれば、新しい列も整列されている、というボトムアップの分割統治法による。大きい列を多数の列に分割し、そのそれぞれをマージする作業は並列化できる。 n個のデータを含む配列をソートする場合、最悪計算量O(n log n)である。分割と統合の実装にもよるが、一般に安定なソートを実装できる。インプレースな（すなわち入力の記憶領域を出力にも使うので、追加の作業記憶領域を必要としない）バリエーションも提案されているが、一般には、O(n)の追加の作業記憶領域を必要とする[1]。 （ナイーブな）クイックソートと比べると、最悪計算量は少ない[1]。ランダムなデータでは通常、クイックソートのほうが速い。 1945年、フォン・ノイマンによって考案された[2]。 基本的な
二分探索（にぶんたんさく、英: binary search、BS）やバイナリサーチとは、ソート済み配列に対する探索アルゴリズムの一つ。 ソート済みのリストや配列に入ったデータ（同一の値はないものとする）に対する検索を行うにあたって、 中央の値を見て、検索したい値との大小関係を用いて、検索したい値が中央の値の右にあるか、左にあるかを判断して、片側には存在しないことを確かめながら検索していく。 大小関係を用いるため、未ソートのリストや大小関係の定義されない要素を含むリストには二分探索を用いることはできない。 n個のデータがある場合、時間計算量は[1]である（O記法）。 n個のデータの中央の値を見ることで、1回の操作でn/2個程度（奇数の場合は(n-1)/2個、偶数の場合はn/2個または(n/2)-1個）の要素を無視することができる。
ドイツの都市間の接続を示した例 フランクフルトから幅優先検索を行った場合にできる木構造 幅優先探索（はばゆうせんたんさく、英: breadth first search）はグラフ理論(Graph theory)において木構造(tree structure)やグラフ(graph)の探索に用いられるアルゴリズム。アルゴリズムは根ノードで始まり隣接した全てのノードを探索する。それからこれらの最も近いノードのそれぞれに対して同様のことを繰り返して探索対象ノードをみつける。「横型探索」とも言われる。 幅優先探索は解を探すために、グラフの全てのノードを網羅的に展開・検査する。最良優先探索とは異なり、ノード探索にヒューリスティクスを使わずに、グラフ全体を目的のノードがみつかるまで、目的のノードに接近しているかどうかなどは考慮せず探索する。
Bloom filter について書いてみる。 実装例についてはBloom filterのシンプルな実装 - 西尾泰和のはてなダイアリー等があるので、ここでは「気持ち」中心に。 前提:ハッシュ関数と key-value store の知識 注意:途中、説明のために実際の Bloom filter とは違う実装を導入している。 次の 4点はお互いに関連しているため、適当に混ぜながら書く。 1. Bloom filter でできることはどういうことか 2. Bloom filter はどのように実装されているのか 3. Bloom filter はどのような計算量的特性を持っているか 4. Bloom filter を使うと、どういう時にうれしいか まず、「Bloom filter でできることはどういうことか」について、key-value store (KVS) , set との違いという観
Bloom filterの説明 以前、bloom filterに言及したことがあるのですが、実は、言及しただけで何も調べていませんでした。 来週、ある人の話を聞く時、知らないとついていけない可能性があるので、調べてみました。 - 参考サイト 感想ですが、予想以上にシンプルでした。 動作イメージ(だけ)は誰でもイメージできます(実装も簡単)。 上の参考サイトも、英語に気後れせず、図だけでも見てください。動作は想像できるはずです。そして、たぶん、その想像は当たっています。 参考サイトを読めば分かることを日本語で改めて説明するのも気がひけますが、どうしても英語を読みたくない人のために、簡単に説明してみます。 動作イメージ あ る入力文書が与えられたとして、後で、その文書に、ある単語fooが存在するかを高速にチェックしたい、という問題を想定するのが理解しやすいと思いま す。入力文書に対する前処理を
HOMEツールiOSシミュレータを単体で起動する＆Alfredで直接URL指定でモバイルSafariが一発起動するようにする（OSX10.8.5, XCode5.0） iOSシミュレータを単体で起動する＆Alfredで直接URL指定でモバイルSafariが一発起動するようにする（OSX10.8.5, XCode5.0） 今気付いたのですが、iOSシミュレータ、単体で起動しなくなったのですね。XCode経由じゃないと起動できない。ついこの間までiOS向けアプリを鋭意開発中で、ずっとXCode開きっぱなしだったので気付かなかったのですが、これは不便ですね。 という訳で単体で起動する方法をメモ。そして単体で起動するだけでは物足りなかったので、Alfredのワークフローも作ってみました。 iOSシミュレータのありか XCodeがインストールされている状態であれば、以下のパスにiOSシミュレータが配
当サイトは、興味のあること、疑問に思って調べたこと、作業したことなどを、忘れないように書き留めたノートです。 いただいたコメントはすべて、有難く拝見しております。すごく喜んでおります。 その他のお問い合わせは、自己紹介ページからお願いします。 最近よくご覧いただいているページはこちらです。 経路探索アルゴリズムのひとつに、A*（A-star：エースター）探索アルゴリズムと呼ばれるものがあります。 今、迷路の中でスタート地点からゴール地点まで歩くことを考えます。早くゴールへたどり着くために、A*探索アルゴリズムを用いて、最短経路を計算してみます。 A*探索アルゴリズムにはコストという概念があります。今、単純に「コスト」＝「距離」と置き換えて考えると、迷路が一様の場合はコストの一番小さな経路が最短経路といえます。つまり、コストが小さくなるような経路を探していくと、最短経路が見つかるわけです。
A*探索アルゴリズム A*（A-star、エースター）探索アルゴリズム（エースターたんさくアルゴリズム）は、グラフ探索アルゴリズムの一つ。 最良優先探索を拡張したZ*に、さらにf値として「現時点までの距離」g と「ゴールまでの推定値」h の和を採用したもの[1]。h は ヒューリスティック関数と呼ばれる。 A* アルゴリズムは、「グラフ上でスタートからゴールまでの道を見つける」というグラフ探索問題において、 ヒューリスティック関数 h(n) という探索の道標となる関数を用いて探索を行うアルゴリズムである。h は各頂点 n からゴールまでの距離のある妥当な推定値を返す関数で、解くグラフ探索問題の種類に応じてさまざまな h を設計することが出来る。 例えば、カーナビなどで用いられる単純な二次元の地図での探索では、h としてユークリッド距離 を使うことができ、この値は道に沿った実際の距離のおおま
Rubyist Magazine - エンドツーエンドテストの自動化は Cucumber から Turnip へ が出てたので便乗。めんどくさい所はるびマに任せます!! ※ Turnip についてのドキュメント、一応職場の開発チームだけが見える場所に書いてあるんですが 認識が間違ってたら誰かに教えてもらうためにここにも書いておきます。 だれか Turnip 使い込んでる人いろいろ教えてください!! 本稿のターゲット Cucumber 使ったことある 使ったことなくても知っている 知らなくてもとりあえず見てみたい Turnip 、まずは動かしてみたい るびまの方では rails や capybara との連携も含めてがっつり書いているので、ここでは本当に turnip のみを対象にしてみた という人 Turnip とは Turnip とは、RSpec 向けの Gherikin 拡張ライブラリ
Information Technology Infrastructure Library（インフォメーション テクノロジー インフラストラクチャー ライブラリ、ITIL）とは、ITサービスマネジメントにおけるベストプラクティス（成功事例）をまとめた書籍群。1989年にイギリス政府のCCTA[1]によって公表された。ITILの読み方は「アイティル」、「アイティーアイエル」などがある。ITサービス全体においてデファクトスタンダードとなりつつあり、重要な位置付けとなっている[2][3]。 2021年現在のITILの最新バージョンはITIL4 である。 ITILはITサービスマネジメントを実現するため、ITサービスの品質向上、中長期的なコストの削減などを目的として実在する企業、サプライヤ[4]、コンサルタントなどからITサービスに関する実際の運営方式やノウハウを収集し、書籍化したもの。 欧米社会
Ryan Batesが最近Twitterで、Railsアプリケーションの開発モード(development mode)で、依存するバックグラウンドプロセスを管理する最善の方法は何かと質問を投げかけました。何人かがForemanを推奨していたので、今回のエピソードで紹介します。 例えばRyanのGoVsGoアプリケーションを開発に利用するには、事前にいくつかのバックグラウンドプロセスを起動する必要があります。この中には、Beanstalkd、script/workerプロセス、Fayeサーバが含まれます。開発でこのアプリケーションを使用するたびに、これらすべての起動作業が発生します。これらのプロセスすべてを簡単に管理する方法があればとても便利でしょう。そこでForemanの登場です。 Foremanのインストールと使用 Foremanはgemの形で提供され、通常の方法でインストールします。
facebookで「もう1個VPS立てなきゃいけないんだけど、毎回比較検討するのも面倒なんで、さくらVPSにするかなー」と言っていたら、安藤さんが（勤務先の）Engine Yardと(勤務先でない)digitalOceanを教えて下さいました。 Engine YardはAWS上で提供されるPaaSということですが、私が探していたのはテスト環境なので、digitalOceanの方を試してみました。 使ってみて、digitalOceanは、VPSと(AWSのような)IaaSの中間的なサービス、あるいはお手軽に使えるIaaSという印象を持ちました。そして、すごく気に入りましたので紹介しますw その特徴は、下記の5点で説明できると思います。 簡単 安い 速い 便利 セキュア 簡単 DigitalOceanを使い始めるのは下記のようにとても簡単です。 サインアップする（メールアドレスとパスワードを入
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
増井雄一郎(@masuidrive)さんの「数十時間悩んだあげく1行で直るコード」問題解説記事 #c #mruby 2013.12.12 Category：CodeIQ問題解説・リーダーボード Tag：C ,masuidrive ,mruby ,Ruby 増井雄一郎さんから初の問題！「数十時間悩んだあげく1行で直るコード」の解説記事です。 この問題は、実際に増井雄一郎さんとまつもとゆきひろさんのお二人が数十時間悩んだ結果解決した経験が元になっています。 あなたはこの問題解けましたか？ by CodeIQ運営事務局 増井雄一郎です。 初のCodeIQへの出題でかなり緊張しましたが、想定より多くの方に答えていただき、驚きと喜びで一杯です。 出題後、問題文に”1行”と書いたことで混乱させてしまったかもしれないと不安になりましたが、解答を見ているとあまり問題ではなかったようで安心しました。 問題文
Explore email newsletter Get email updates about what GitHub finds for you based on your interests None Email isn’t for everyone. Or maybe you’ve just made github.com/explore your homepage. We won’t send you any emails. Unsubscribed! Daily Start your day with a delicious cup of coffee (or perhaps an artisan matcha latte) and interesting repositories every day. Subscribed! Weekly The perfect way to
２０代後半から１５年ほどSIプロジェクトのリーダー／マネージャーをやってきた経験から。 『 監督とは、 他人が打ったホームランで金を稼ぐことだ。 』 ケーシー・ステンゲル（MLB監督） ●ポリシー １）全てのメンバーが目的・段取りのわからない仕事をしない／させない。 ２）プロジェクトの成功には、短期的な成功と中長期的な成功がある。両方を意識すること。 ３）プロジェクトの短期的な成功は、お客さんを満足させることと利益をあげること。 ４）プロジェクトの中長期的な成功は、リーダーとメンバーが成長し、また一緒に仕事をしたいなと思い合うこと。 ５）リーダーとメンバーがフラットでオープンな関係を築けなかったプロジェクトは、中長期的には失敗する。 ６）みんなで得意なことを持ち寄って知恵を出し合ってやってみてダメだったらそれは僕らにはムリな仕事だったということ。 ７）人は一人一人別人であり仕事に対するスタ
翻訳家の世界では「辞書は金で買える実力」という。 今回は無料かつ合法的に手に入る実力＝辞書の話を。 国立国会図書館が所蔵する明治･大正･昭和前期の資料を公開している近代デジタルライブラリー（http://kindai.ndl.go.jp）には、当然ながら、この時期に出版された多くの辞典・事典が含まれる。 半世紀以上も前につくられた辞書なんて使い物にならない、と最初から切って捨てる人もいるかもしれない。 しかし大部の辞典・事典を出版するという企画は、そもそも簡単に実行できることではない。実行したとしても完成にこぎつけるには長い時間がかかる（広辞苑程度の１冊ものの辞書ですら１０年近くかかるのだ）。長い年月と膨大なマンパワーを投じれば、当然値段も高くなる。買い手は限られる。その辞書が前人未到のものであればあるだけ、それを過去のものにする辞書はなかなか（ほとんどの場合ずっと）現れないのだ。 つまり
2014年1月はC言語が1位をキープ。5ヶ月連続での1位となった。CとJavaはこの数年首位の入れ替わりを繰り返してきたが、長期の傾向としてC言語は上り調子にあり、Javaは下がり調子にある。現在は比較的近いポジションにあるため首位の入れ替わりを繰り返しているが、この傾向がさらに進めばC言語が長期に渡って1位になり続ける可能性がある。 TIOBE PCIでは2013年にもっとも成長したプログラミング言語を「Transact-SQL」と発表。1年で0.98%の向上を見せたという。これに0.81%向上のObjective-Cと、0.53%向上のF#が続いている。たしかにTransact-SQLは2013年で大きく割合を伸ばした。しかしObjective-Cも強く成長しており、区切りのタイミングが異なればObjectice-Cがもっとも成長したプログラミング言語として選ばれていた可能性もある。
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 リブセンス村上さんが立ち上げた”新しいカタチのスタートアップ支援”『STARTUP50』がとても気になる今日この頃。ネーミングから500 Startups的になるのでしょうか。始動は来年1月ということなので、もうしばらく待つしかありませんね・・・。村上さんという「起業家志望の若者の憧れ」と実績十分のクックパッド穐田さんというコンビも興味深いところです。 穐田さんの経歴は以下の感じ。 穐田さんはジャフコ、カーチスでファイナンス・事業両面を経験後、カカクコムに参画し、一部上場まで持っていき退任。その後、クックパッドを創業者の佐野さんから経営を引継ぎ今に至る「生ける伝説」です。最近はメディアに一切顔を出していない穐田さんですが、画像検索をすると結構出てきます。イケメンです。 最近では「
2012年11月にイノベーションを生み出す場のつくり方、スタンフォード大学d.schoolの研究・実践書「make space」を出版したが、場とともにイノベーションの生み出し方のメソッドを知り、実践したいとの要望が多く寄せられ、同じくスタンフォード大学 d.schoolのイノベーション教育の中核である「デザイン思考」を実践するガイドを株式会社イトーキ オフィス総合研究所と一般社団法人デザイン思考研究所にて作成しました。 目次 はじめに デザイン思考の概要 第１章 理解 ステップ1：チームビルディング ステップ2：課題設定 ステップ3：知識の把握 ステップ4：観察対象の設定 第２章 共感 ステップ１：観察 ステップ２：インタビュー 第３章 問題定義 ステップ１：情報整理 ステップ２：ストーリー抽出 ステップ3：問題定義 第４章 創造 ステップ１：テーマ設定 ステップ２：アイデア創造 ステッ
【見積りの根拠出してくれっていったら、金くれって言われたよ】 http://anond.hatelabo.jp/20131003212934 『システム屋の常識ってものが分からないのですが・・。』 と言うことなので、作る側（あくまで作る側視点です）から解説。（反論はあろうけど、まあ、人の話は最後まで聞いてね） 以下、ベンダーって書いてるのはソフトを開発する会社と言う意味で使ってます。 実際の中身が分からんので、一概には言えないけど、 １）何社かシステム屋呼んで、こっちのやりたいことをいって、概算金額出させてた。この時出てきた金額が350万～2200万。 まずこの時点で分かるのが、あなたの出した要求内容がシステム屋からすると曖昧で、作る範囲（機能）が確定できないってことです。 通常、作る範囲が明確なら、価格差ってのは大よそ±２０％～３０％の範囲。 但し、ＮＴＴデータとかの名のあるベンダーに頼
You're reading Distilled Thinking. Who are you? My name is Dan Shipper. In 2012 (my sophomore year of college) I started a company called Firefly with some friends. Since that time we bootstrapped our way to the mid-six figures in revenue and are used by thousands of SMBs, financial advisors, and a few huge companies. In July we sold the company to Pega. Read more about the experience here. This b
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