シェアウェア（という表現はおいておいてのやつ。https://anond.hatelabo.jp/20230124045812）の記事が面白かったので、自分の得意分野の領域でいろいろ紹介します。 基本的に、SaaSのサービスは便利だけど、あれもこれもと契約していったらサブスク破産するので、 ものによってはセルフホストした方がいいと思ってる派。 Dropbox/GoogleDrive/box代替 NextCloudもともとownCloudっていうDropbox代替があったんだけど、そこから分派して今も機能開発が続いている。 興味深いのはLAMP構成なので、VPSや自宅サーバーじゃなくても、レンサバで動くのがいいよね。 データ保存領域はオブジェクトストレージ（S3互換）も利用できるので、例えばWasabiなんかと契約してお安く済ませてしまうのも全然アリかと。 Trello代替 Wekan最近は

機械学習モデルの推論で広く使用されているONNXの概要とオペレータについて解説します。ONNXを使用することで、推論に特化したフレームワークを使用した高速な推論が可能になります。 ONNXの概要ONNXはOpen Neural Network Exchangeの略称で、推論で広く使用されている機械学習モデルのフォーマットです。PytorchやKerasなどの機械学習フレームワークからエクスポートすることができ、ONNX RuntimeやTensorRT、ailia SDKなどの推論に特化したSDKで推論ができるようになります。 出典：https://onnx.ai/ONNXのメリットPytorchやKerasなどは学習に最適化されているため、推論速度はあまり速くありません。ONNXに変換し、推論に特化したSDKを使用することで、推論を高速化することができます。 また、PytorchやKer

［CEDEC 2015］テクスチャの最適品質をソフトで分析？ 「グランツーリスモ」のポリフォニー・デジタルが公開した分析ツールの威力とは ライター：西川善司 ポリフォニー・デジタルといえば，レーシングゲームのトップブランドであるグランツーリスモシリーズの開発を手がけるゲームスタジオとして名高い存在だ。筆者の場合，初代PlayStation時代の隠れた名作「オメガブースト」にも相当な思い入れがあるのだが，知りませんかそうですか……。 それはさておき，このポリフォニー・デジタルが，CEDEC 2015で「フーリエ変換を用いたテクスチャ有効解像度推定とその応用」と題した，かなりユニークな技術セッションを行っていた。 このセッション，ポリフォニー・デジタルが手がけたゲームには直接関係しないのだが，ゲーム開発だけでなく，映像や写真の品質という観点でも興味深い内容であったので，その概要をレポートしたい

ScalaでORマッパーというとSlickやScalikeJDBC等色々あるが、ほんとにちょっとしたツールを作りたいだけならばもっと手軽にやりたいと思うはず。 ただJDBCを直に使うとなるとこれはこれで逆に使いづらい。 そんなあなたに「Commons DBUtils」…ではなく「JDBI」！ こいつはJDBCを使いやすくしてくれるラッパー…どころか、軽量なのにORマッパーとしての機能を十分に備えるすごいやつ！ Jdbi 3 Developer Guide 「Commons DBUtils」でも良いのだけど、最近密かに凄くイイと思ってるJavaのフレームワーク「Dropwizard」に採用されているJDBIがイケてるのでそっちを覚えるといいことがあるかも！ という訳で使ってみた。 DBに接続する部分はhikariCPを使ってます。一番速いらしいコネクションプール実装。 http://jdbi

「別にそのままキャメルケースのキーのJSON吐き出せばいいじゃん」ってなると思うけど、 既にスネークケースでJSON吐いてるシステムがあって、さらにscalaでもJSONを吐くシステムを作るときに 統一したいよ〜ていうので考えてみた。 なんか面倒そうなのでスネークケースのCase Class作ればいいじゃん。 なわけで、json4sのソース見た結果、例えばjackson使っている場合は org.json4s.jackson.Serialization.writeメソッドの中身で JsonMethods.mapper.writeValueAsString(Extraction.decompose(a)(formats)) ってやってて、JsonASTに変換して組み立てるのとmapperで文字列化するのを一気にやってるのね。 で、JsonASTで使えるキャメルケース⇔スネークケースの変換みたい

以下の環境とテストでCMSとG1GCを比較してみた。かなり急ぎでやったので間違っている可能性が多少ある。 16 cores, 32GB mem -Xms24g -Xmx24g 8 instances Infinispan 6.0.3.Final DIST cache, put 4GB data (1KB entry * 2M, 2GB data with one backup copy, 2GB * 2 = 4GB) CMS: -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=30 G1GC: -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30 $ java -XX:+UseG1GC -XX:+PrintFlagsFinal

バッチ処理などスループット重視のアプリケーションはデフォルトのパラレルGCで良いが、Java EEアプリケーションサーバなどレスポンスタイム重視のものやHadoopなどのクラスタ系ソフトウェアで死活監視に引っ掛る系などのstop the worldをなるべく避けたいいわゆるサーバ系ソフトウェアを運用する場合には、UseConcMarkSweepGCを付与して停止時間の短いCMS GCを使う。その場合にCMSのチューニングに踏み込もうとするとなんだか難しい記述がいっぱいで若干困るので、簡単なガイドをメモとして書いておく。 対象バージョンは以下。 $ java -version java version "1.7.0_51" OpenJDK Runtime Environment (fedora-2.4.5.1.fc20-x86_64 u51-b31) OpenJDK 64-Bit Serve

JavaアプリはLogbackを使ってログを出力している。出来ればこいつもLogWatchに一緒に監視してもらいたい。 perlで単純にログレベルの文字列を引っ掛けてやれば簡単にできそうなので、早速スクリプトを作ってみた。 で、どう作ればいいのかというと/etc/logwatch配下にスクリプトを書いておけばOK。（LogWatchのインストールの仕方にもよると思うが） 自分の環境では、スクリプトファイルと設定ファイルを以下のように配置した。 /etc/logwatch/scripts/services/myapp /etc/logwatch/conf/logfiles/myapp.conf /etc/logwatch/conf/services/myapp.conf conf/servicesにあるmyapp.confが設定ファイル。 中身は、ログのタイトルとログファイル設定を別にしてい

※ コメントをいただきましたので、一部本文を修正させて頂きました。 １．サーバー・クライアントモデルというのはネットワーク接続なイメージになってしまいますので、取り外しました ２．mouse-utf8に関してコメントを頂いたので補足しました ３．タイトルを「screenの時代は終わり。tmuxでリモートコンソールを便利に使うTips」から「screenだけの時代は終わり。tmuxでリモートコンソールを便利に使うTips」に変更しました（変な誤解を受けられた方がいらっしゃったため） お久しぶりの田中です。最近、ずっと大型案件に携わっていた関係で、あまりブログ等でのアウトプットができていませんでした。これからはドンドン書いていきますので、どうぞよろしくお願いします。本日はGNU screenと同様の機能を持つtmuxを紹介します。 GNU screenやtmuxは、1つのターミナル画面上に複数

Top へ AA参考情報 References (CERT Oracle Coding Standard for Java のページにとびます) 『Java セキュアコーディング 並行処理編』 Top へ BBGlossary Glossary (CERT Oracle Coding Standard for Java のページにとびます) Top へ XXお問い合わせ 本ページに関するご質問・お問い合わせは、secure-coding@jpcert.or.jp までメールにてお願いいたします。 Top へ

Jul 28, 201164 likes9,131 viewsAI-enhanced description This document discusses usage trends of the Eclipse integrated development environment. It notes that Eclipse usage increased 20% in 2011, with the biggest increases being 10% for Eclipse itself, 10% for plugins, and 200% for Android Development Tools. It then provides many tips and shortcuts for using Eclipse more efficiently.Read less

スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）

そういやこれかいてなかったな。 JavaEE 6をずっとおってきて過去にいろいろと書きました。Servlet API 3.0はweb.xmlすらオプションになったり、自分で必要なものをフィルターやサーブレット等に設定するコードを自由に書けるようになったりしたのがでかいです。ELにメソッドが使えるようになったのもかなりきてますね。 まずはGlassfish V3をお試しあれ。最も軽いJava EEアプリケーションサーバーです。 高速なデプロイ Glassfish V3はEclipse、NetBeans、IDEAともに対応していてすごい簡単に開発が出来るのがわかると思います。え？JavaEEサーバーは重いって？300msとかでデプロイできる環境が遅いというのならばそうなのでしょう。デプロイ時間はTomcatとかわりません。それどころかデプロイするファイルが減る可能性もありますので軽くなる場合も