バーバラ・リスコフ（Barbara Liskov、1939年11月7日 - ）はアメリカ合衆国の計算機科学者。MITの電気工学/計算機科学部門の教授を務めている。 経歴[編集] ロサンゼルス生まれ。1961年、カリフォルニア大学バークレー校で数学の学士号を取得し、1968年、スタンフォード大学でアメリカ合衆国で女性として初の計算機科学の博士号を取得した[2][3]。博士論文のテーマは、チェスの終盤をプレイするプログラムに関するものだった[4]。当時、計算機科学部門を有する大学は少なく、スタンフォードでも計算機科学の学位を取得する学生は非常に限られていた。 リスコフは数々の重要なプロジェクトを主導した。 オペレーティングシステム Venus の開発 - 小型低コストの対話型システム CLU言語の設計と実装 - 世界初のデータ抽象化機能をサポートしたプログラミング言語（1970年代） Argu

Martin Fowler氏によるリファクタリングのワークフローの記事が面白かったのでメモ。 【元ネタ】 Martin Fowler氏によるリファクタリングのワークフロー TDDには黄金律(Red→Green→Refactoring)というワークフローがある。 つまり、テスト駆動開発とリファクタリングは密接に関連している。 テスト駆動開発・実践編01・黄金の回転 - Strategic Choice 実践テスト駆動開発第1回 テスト駆動開発の概要とメリット ? 実践テスト駆動開発一人読書会(1) ? mizoguche.info リファクタリングは、反復的な設計手法でもある。 最初から完璧な設計ではなく、動くコードを徐々に洗練させながら、より良いコードへ変えていく。 つまり、進化的設計の手法の中にリファクタリングが組み込まれている。 「パターン指向リファクタリング入門」は、GoFのデザイン

あ、タイトルは釣りというか、なんかそれっぽいこと書きたかっただけです。ごめんなさい。 世間から3周くらい遅れてDCIというものの存在を知って、今さらネットで記事をあさって読んでたりします。この辺とか。 http://d.hatena.ne.jp/digitalsoul/20100131/1264925022 http://uehaj.hatenablog.com/entry/20100528/1275011951 https://speakerdeck.com/kakutani/dci-sprk2012 http://mikepackdev.com/blog_posts/24-the-right-way-to-code-dci-in-ruby これらをいい加減に読んで、考えたのではなく感じたことをまとめると 従来よく利用されてきたMVCというアーキテクチャだとユーザーのメンタルモデルと齟齬

AWS を初めて利用される方や、ベストプラクティスをブラッシュアップしたい方は、これらのリソースを始めてみてください。

今話題のReact.jsはどのようなWebアプリケーションに適しているか？ Introduction To React─ Frontrend Conference 外村 和仁（株式会社 ピクセルグリッド） 本記事は、2015/2/21に行われたFrontrend Conferenceの「Introduction To React」の内容を紹介します。 当日の資料は以下にアップされていますので、こちらも参照してください。 Introduction To React // Speaker Deck React.jsとは何か React.jsはFacebook製のJavaScriptライブラリです。 http://facebook.github.io/react/ 公式サイトに、「A JavaScript library for building user interfaces」とあるように、R

「特定CPUコアでのボトルネック」と「リソースの奪い合い」が2大ボトルネック 第2回、第3回ではディスクI/Oボトルネックについて説明しました。レスポンスとスループットの関係を正しく理解し、I/Oスループットを最大化するようチューニングすれば、ほとんどの大規模処理は速くなります。ユーザもハッピー、皆さんもハッピー、さて家に帰りましょう。 ……しかし、次はだれかからこう聞かれることでしょう。 「CPUの使用率が異様に低いままなんだけど……？」 「CPUの使用率がずっと100％で張り付いているんだけど……？」 どっちやねん！と思うでしょうが、どちらも大規模データを処理するときに特に起こりえる問題です。 ボトルネックは、1つが解消すると、新たなポイントが明らかになるものです。そして多くのケースにおいて、ディスクI/Oボトルネックが解消した場合、次に詰まるのはCPUなのです。 CPUボトルネックは

2014年7月ChatWork入社／テックリードとして、次世代チャットワーク開発に従事。業界歴25年、小学四年生で初めてプログラムを組む。FA系、オープン系、ウェブ系など様々の現場を経験。大手Web企業において、Scalaやドメイン駆動設計を採用した大規模な基盤系システムの開発に従事していた。 リアクティブシステムの鼓動 (Scala/Akka) システムの非機能要件は以前より高い要求を求められる傾向にあります。 たとえば、 – より多くのコアを使うには？ – より短い応答時間にするには？ – 限りなく0時間に近いダウンタイムにするには？ – ペタ規模のデータを扱うには？ などと考える機会が増えたと思います。 このような背景で登場したコンセプトが、”レスポンスが速い・障害に強い・負荷に応じてスケールする” 特徴を持つリアクティブシステム(リアクティブプログラミングのことではありません)です

【機械学習アドベントカレンダー2015 8日目】 ストリームデータ解析 という分野がある。ある生成元から絶えずデータが到来する環境で、いかにそれらを捌くかという話。「時間計算量はほぼ線形であって欲しいし、空間計算量も小さく抑えつつ精度を担保したいよね」ということを考える世界。個人的に最近はそのあたりの情報を追いかけていたので、整理も兼ねてその世界を俯瞰したい。 すごいリンク集 はじめに、この分野で外せないと思うリンクを3つ挙げておく。 ■ SML: Data Streams YahooやGoogleの研究所を経てCMUの教授をしているAlex Smola先生の講義の一部（スライド＋動画あり）。理論からシステムアーキテクチャまで包括した実際的な機械学習ならこの人。この人の機械学習サマースクールの講義は最高だった。 古典的なものから最近のものまで、代表的なアルゴリズムについて直感的な説明といい

英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Deep learning|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があ

基本KPIや応用KPIが決まり、実際に、毎日の運用の中で定期的にデータを更新して、可視化するためには、一連の処理を自動化する必要があります。今回は、データパイプラインを扱うためのワークフロー管理ツールを紹介していきます。 データパイプラインとワークフロー管理 データパイプライン （⁠以下、パイプライン）とは、データ処理を行なう小さなタスク（1回のファイルコピーや、SQLの実行など）を順次実行することにより、最終的に求める結果を得るための一連のプロセスを指します。狭義には、単体のシステム内で完結するパイプラインを指します（SparkやGoogle Cloud Dataflow、など⁠）⁠。 また、広義には、複数のシステムを組み合わせて大きなパイプラインを構成することもあります（MySQLから取り出したデータをRedshiftで集計する、など⁠）⁠。今回、取り上げるパイプラインとは、広義のパイ

2016 - 08 - 25 不動産テック勉強会#2行ってきたのでメモ クローリング データ収集 【不動産テック勉強会#2】クローリングにおけるデータ収集戦略・方法について赤裸々に語る会 eventdots.jp 行ってきたので、メモ。 手間をかけずに作るクローラ ・ python scrapy（ フレームワーク ） ・scrapy cloud　インフラまわりを引き受けてくれる ログ処理・並列処理もやってくれるので高速 https://scrapinghub.com/scrapy-cloud/ http://data.gunosy.io/entry/python-scrapy-scraping ・クローラをいちから書く必要なくなってきて 開発コストはどんどん下がってきている クローラほんとに動いている？ ・クローラ固有の動かなくなる原因：対象サイトのリニューアル ・大量に ス

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