「才能を非生産的な事に浪費してこそ、真のヲタクである」 この名言にかなう為に日々色々学ぶ日々(多分)。 ■用語定義 *Data保持該当Node 書き込まれるデータのKeyのHash値を元に決定された、ReplicationFactorにて指定されたn個のNode という意味です。 shot6さんから回答をいただいたので追記 1.Data保持担当Nodeが自分以外の時、強度ANYで書込した際、書込要求転送先の決定方法は？ 書き込み可能で生きているエンドポイントとそのノードから予測をたてる。ローカルアドレス、ラック、DCの近いほうから一致具合をみてきめる。場所でいうと、AbstractReplicationStrategy#getHintedEndpointsです。 2.Data保持担当Nodeが自分以外の時、強度ONEで書込した際、「全ての」保持担当Nodeに「同時に」要求を転送して一個から
LifelogViewer はカレンダ＆地図型の写真＆テキスト（ライフログ）管理ツールです． 美崎薫氏のSmartCalendarのコンセプトをもとに開発した SmartCalendar(N) では，まだまだライフログを扱うには十分ではないと考え，コンセプトを見直して開発したもので，主に以下のような機能があります． カレンダでの写真およびテキストの管理 地図での写真の管理およびフィルタリング 1日，1ヶ月，1年，全ての撮影行動の可視化 年表示，月表示，日表示，ランダム表示など 365日分を一気に閲覧 スライドショー機能 D&Dによる背景画像設定 撮影した写真へのコメントの付加 撮影した写真への評価＆評価ベースの表示 画像，テキストの検索およびフィルタリング 時間的近さに基づく近傍検索 Google Mapとの連携による写真の地図上への提示 Google Picasaとの連携による顔認識情報
DBMとは ドラゴンボールマルチバース（略してDBM）はGogeta JrとSalagirの二人のファンによって作られたフリーのウェブコミックです。 ドラゴンボール原作のその後を描いています。 ★ 本編を読む!! ★ We are not an official Dragon Ball site! This is a non-official fiction made by fans. This site and it's content are not for profit. We do not make money online, and we don't pay the team. New avatars: Majin! 70 new avatars are available! Get into your profile page, select "ALL", click on "
戦略コンサルティングファーム独ローランド・ベルガーに、情報システムの新たな姿について寄稿してもらう。4回目は、クラウドコンピューティングの落とし穴について解説する。 所有から利用への流れが現実味を帯びるなど、企業が活用するITの在り方が変化しつつある。今後、企業は情報システムをどのような考え方で運営していくべきか。戦略コンサルティングファーム独ローランド・ベルガーに寄稿してもらう。4回目は、クラウドコンピューティングの落とし穴について解説する。 現在、業界各社が寄りかかるキーワードがあるとすれば、まさに「クラウドコンピューティング」がそれといえます。試しに「クラウド」で日本経済新聞の記事検索をしてみると、2008年までは1件しか記事がありません。2009年から急速にこのキーワードが発信されてきたことがわかります。これから数回、クラウドについて考えてみることにします。 クラウド利用の利点 ク
保健所からの連絡や保健婦さんの訪問のために必要。 期日はありませんが、なるべく早く出しましょう。 うちの市では、保健婦さんの訪問は一人目しかしません。
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
CouchDB勉強会のために訳しましたので、公開します。 原著者にこれから連絡するので、やめて、と言う話であれば削除するかもしれません。 ※執筆中の書籍版を基にしているのでWeb上の章立てと少し違うようです。 CouchDB: The Definitive Guide http://books.couchdb.org/relax/ Eventual Consistency http://books.couchdb.org/relax/intro/eventual-consistency == Chapter 2. Eventual Consistency == 前章では CouchDB の柔軟性が、我々のアプリケーションに拡張と変化を可能にするってことをみてきた。この章では、CouchDBの原料から動作を概観し、我々のシステムを自然とスケーラブルな分散システムにする事に役立つ「シンプルさ」
CSSHttpRequestはJavaScriptを使ったオープンソース・ソフトウェア。AjaxはWebシステムを進化させた凄い技術ではあるが、制約も色々とある。特に大きいのがクロスドメインによるデータの授受ができないという問題だろう。その問題を解決するため、JSONPをはじめとする様々な対抗技術が生み出されている。 デモ。文字表示やFlickr検索など GETリクエストの限定されるが、CSSを使ってAjaxと同じような動作を実現するというのがCSSHttpRequestだ。これは新しい視点で、なかなか面白い。CSS側の書き方も特徴的になるが、これはPHPをはじめとするサーバ出力によって自動生成すれば良い。 Ajaxで受け渡すデータを#c0、#c1といったIDを定義して、そのbackgoundプロパティでdata URIスキーマを使って受け渡す。data URI自体は柔軟なので、バイナリに
PoCo::HTTP で Comet チャットサーバを作る - daily dayflower を試してみた。面白い。 ついでに spread を使って、Comet チャットサーバをクラスタリングする実験をしてみる。 POE::Kernel->run(); の前に、PoCo::SpreadClient もセットアップ。 use POE::Component::SpreadClient; POE::Component::SpreadClient->spawn( 'spread' ); POE::Session->create( inline_states => { _start => \&spread_start, _sp_message => \&spread_message, } ); POE::Kernel->run(); sub spread_start { $poe_kernel-
はじめに 本記事では、プライベート・クラウドなどで実際に利用可能な分散型データベースの一例として、Apache Cassandraを紹介します。 機能的な特徴やアーキテクチャの概要だけでなく、運用する上で必要となるクラスタとノードの操作方法（ノードの追加／削除、バックアップなど）についても説明します。 Apache Cassandraは、Amazon Dynamoと Google BigTableの特徴を統合した分散型データベースと言われています。クラウド向け分散データベースの事例を参照していただければ、より特徴を理解しやすくなると思います。 Apache Cassandraとは Apache Cassandraは、Amazon Dynamoの特徴である“耐障害性の高さやデータの分散保持を考慮した分散特性”と、 Google BigTableの特徴である“ColumnFamilyをベースと
The JavaScript cheat sheet is designed to act as a reminder and reference sheet, listing methods and functions of JavaScript. It includes reference material for regular expressions in JavaScript, as well as a short guide to the XMLHttpRequest object. A description of what is on the cheat sheet follows, or if you are impatient, you can go straight to the full size JavaScript cheat sheet. PNG, 96KB
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
楽天はこれまでも、運営するポータルサイト「インフォシーク」で、楽天市場の閲覧履歴に合致する広告を掲載する「楽天行動ターゲティング」などを提供してきた。楽天ad4Uでは、閲覧情報の照会範囲が世界中のウェブサイトへと拡大したことで、ターゲティングの確度が向上したという。 とあるが、これは（該当サービスを用いて広告が配信されている）Webサイトを閲覧していると、使っている当人が認識していないのに「過去にどのサイトを閲覧していたか」を楽天とドリコム（のサービス）に把握されてしまう、ということだろうか？ メールの広告ですら、当人の承諾が必要なオプトイン形式が「常識」となりつつある現在、この「閲覧情報の紹介範囲が世界中のウェブサイトへと拡大」されたのは明らかなプライバシーの侵害と言えるのではないのだろうか？ 読者諸氏のコメントを求む。
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