1975年～1994年、TBS系列で放送されたTVアニメ「まんが日本昔ばなし」の全話総まとめ、全話あらすじデータベースです。 ●2022年3月9日、新規コメント投稿をすべて停止しました。（紅子より） ●2019年6月16日、No.1201水の種徳利[1990年07月21放送] これまで半分のみ存在が確認されていましたが、尻切れなしの完全版が確認されました。 ●2015年5月23日、おかげさまであらすじが全部掲載されました。ひとえに皆様の純粋な気持ちが集結した結果だと思います。ここにご報告とお礼を申し上げたいと思います。ありがとうございました。あらすじを投稿していただ...

Geeks Who DrinkとPostgreSQL Conference Japan 2017での資料です。 nulab.connpass.com PostgreSQL Conference Japan 2017 (2017-11-03) | 日本PostgreSQLユーザ会 詳しく知りたい人は下記の本がおすすめです。 ただし注意点は9.3相当なのでプロセスの仕組みがちょっと違います。 待望の新刊出ました！10系ベースなのでぜひ読んでみてください。 ※2018/10/07 追記 読み応えのある内容になったかなと思います。レベル感で言えばOSS DB Goldの試験出る範囲です。特に内部構造は覚えて置いて損は無いでしょう。 speakerdeck.com 内部構造の中で取り扱っていないところにAUTOVACUUM、TOASTとレプリケーションがあります。AUTOVACUUMはPostgre

株式会社LITALICOでWebエンジニア（Rails）を担当しています、@YudaiTsukamotoです。 この記事は『LITALICO Advent Calendar 2016』21日目の記事です。 はじめに 業務なり趣味なりでプログラミングを学習していくと、技術書を読む機会が誰しも有るのではないでしょうか？ 初心者や、新人プログラマの時は、対象となる無数の技術書の中から自分にとって良い技術書を探す事は中々難しいのかなと思います。 技術書を選定する基準はいくつか有ると思いますが 「他人がオススメしている」 という選定軸はそれなりに有効であるという事を私は初心者から頑張って勉強した過程の中で学びました。 そこでLITALICO Advent Calendar 2016の21日目の本日、 不詳ながら私が新卒1年目の時に読んだ技術書(サイトも含む)の中から21個をピックアップしてみようかと

ライセンス 『日本古典籍くずし字データセット』（国文学研究資料館ほか所蔵／情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設 人文学オープンデータ共同利用センター加工）はクリエイティブ・コモンズ 表示 - 継承 4.0 国際 ライセンス（CC BY-SA）の下に提供されています。 データセット全体をご利用の際には、例えば以下のような表示をお願いします。個別の古典籍のみをご利用の場合には、それぞれのページをご覧下さい。 『日本古典籍くずし字データセット』（国文研ほか所蔵／CODH加工） doi:10.20676/00000340 可能な場合は、データ提供元であるROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センターへのリンクをお願いします。 提供：ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター データ提供方法・注意事項 書籍ごとに字形をまとめたZIPファイル、および全部をまとめたZIP

1. あなたが知らない リレーショナルモデル @dbtech showcase tokoy 2014 奥野 幹也 Twitter: @nippondanji mikiya (dot) okuno (at) gmail (dot) com 3. 自己紹介 ● MySQL サポートエンジニア – 日々のしごと ● トラブルシューティング全般 ● Q&A回答 ● パフォーマンスチューニング など ● ライフワーク – 自由なソフトウェアの普及 ● オープンソースではない ● ブログ 今日は個人として 参加しています。 – 漢のコンピュータ道 – http://nippondanji.blogspot.com/

米Dropboxは7月9日(現地時間)に米カリフォルニア州サンフランシスコで初めて開催された同社開発者会議「DBX」において、Dropbox Platformと呼ばれる同社クラウドサービスの新機能について発表した。構造化データを保存してデバイス間で同期する「Datastore API」、アプリにDropbox上に保存されたファイル領域への簡単なアクセス方法を提供する「Drop-ins」など、今後の同サービスの使い方を変えるものが追加されている。 従来のDropboxではファイルをオンライン保存してデバイス間同期を行う、いわゆる一般的な「クラウドストレージ」の機能が中心だったが、新たに提供される「Datastore API」ではファイルではなく、各種設定やTo-Doリスト、連絡帳など、直接ファイルの形態としては存在していない構造化されたデータ群をオンラインストレージ領域に保存し、デバイス間同

RDBMSの知識不足を感じて以来、ここのところその勉強に力を入れている。学習方針は、 達人に学ぶDB設計 徹底指南書 初級者で終わりたくないあなたへ - kagamihogeのblog等の著書のミック氏が推奨している方法で、理論と実装の両面から進めている。俺の場合、後者は、Oracleで主にパフォーマンスの観点から基本的原則を確認することをやり、前者は、本書のような書籍を通して行っている。 本書は、コンピュータサイエンス初年度の講義の教科書を想定して作られている。そのため、コンパクトながらもトピックの網羅性、それになにより各章が独立していながらも本一冊を通してみると一貫性が保たれているのが素晴らしい。また、章から章への論理展開が極めて明快なので読みやすい。もっとも、これは俺がある程度の実務経験という下地と、まがりなりにもコンピュータサイエンスの学部経験があるからこそ、の部分もあるだろうけど

研究用にニコニコ動画のコメント約300GBを公開‐ニコニコインフォ 情報学研究データリポジトリ ニコニコ動画コメント等データ 国立情報学研究所のダウンロードサービスでニコ動のデータセットが公開されていたので、とりあえずダウンロードしてみました ダウンロードの手順 以下のページで、名前、メールアドレス、所属を入力すればよいみたいです。 情報学研究データリポジトリ ニコニコ動画コメント等データ 申請 データの形式 行ごとにそれぞれの動画のjsonが書かれたファイルがたくさんあります。 コメントのデータもありますが、ユーザーに関する情報はないみたいです 動画の説明などには<b></b>や<font></font>、<br />などのHTMLタグが含まれていましたので、それらの除去が必要になりそうです タグの頻度 なんか面白いことできないかなーと考えたんですが、何も思い浮かばなかったので、とりあえ

この冬、全国各地で記録的な降雪が報じられている。首都圏でも例年になく、雪の降る日が多い。1月14日には東京都心で8センチ、横浜で14センチの積雪を観測し、7年ぶりの「大雪」となった。気象庁は当日未明まで、都心で積雪になる可能性は小さいと予報していたため、予想外の大雪で交通機関などに混乱を生じた。気象庁はこれに続く2月6日、「首都圏で大雪」との予報を出したが、都心では雪は降ったもののほとんど積もらず、再び予報を外した。 そんな中、両日とも予報を的中させたのが、気象情報サービスのウェザーニューズだ。「サポーター」と呼んでいる全国400万人の個人会員から集めた「現在地の天候状態」の報告などを解析し、精度の高い予報につなげた。1月14日には約19万件、2月6日には約20万件もの情報がサポーターから寄せられたという。 ウェザーニューズの草開千仁社長は「400万人のサポーターによる勝利」と強調し、「会

米AmazonのAmazon Web Servicesは12月1日（米国時間）、オンライン・データベースサービス「Amazon SimpleDB」をパブリックベータとして公開した。最初の6カ月を無料とするなど、料金と機能の面でシンプル化を図った。 SimpleDBは、Webアプリケーション向けのデータベースサービス。利用した分だけ料金を払う課金モデルで、これまで限定ベータとして運用してきた。公開ベータとなったことで、同社Webサイトで登録すればだれでも利用できる。 同社のストレージサービス「Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）」、クラウドサービス「「Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）」との連携して利用できる。APIを利用して簡単にデータモデルを作成可能、スキーマの設定は不要で、各アイテムに必要な属性の

経済産業省が4月30日に公開した「ベンチャー企業の経営危機データベース」が面白い。テクロノジ・ベンチャーにありがちな経営上の失敗が分析されていて、これから事業を起こすことを考えている人は参考にできるだろう。 経営危機データベースは、「ベンチャー企業の多くは、起業して成長していく過程において、同じような失敗やトラブル、ヒヤリとした経験をしている」（経産省）という認識から、ベンチャー企業の「転ばぬ先の杖」として83件の実際に経営危機に陥った事例をインタビュー調査で集めた。事例は業種やその企業の成長ステージ、失敗の原因から検索することができる。 ITエンジニアが関係しそうな「情報通信業」では11件が登録されている。失敗原因で目立つのは優れた技術力を持ちながらも、市場のニーズと合わなかったり、社内の組織体制が整わずに失敗するケースだ。 「エンジニア体質から、技術重視の開発に走り顧客の要望を汲み取る

「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基

突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル

詳細検索 「絞り込み条件」をあらかじめ表示した検索画面です。多数の条件を組み合わせた高度な検索が可能です。