NTTデータとNTTデータ数理システムは2015年4月27日、1億件を超える大量のデータ分析ができる「In-Database Analytics技術」（図）を共同で開発したと発表した。検証では100億件のデータをサーバー1台で約4時間半で分析でき、従来製品の1000倍以上の件数を処理できたという。NTTデータは15年度中に同技術を用いたサービスを商用化し、2020年度までに100億円の売り上げを目指す。 業務データを高速に分析する「データウエアハウス（DWH）」では扱うデータ量や分析処理の速度に限界があったが、今回両社が共同でこの問題を解決する技術を開発。DWHとデータ分析ソフトの役割分担を見直し、DWH内部でデータを分析できるようにした。 DWH用のデータベースサーバーソフト「SAP IQ」（旧Sybase IQ、関連記事）に同技術を実装。分析はSQL（データベース言語の一種）を使ってい

本稿は Python に型アノテーションを追加するという PEP 483 - The Theory of Type Hinting の提案で参照されている Jeremy Siek (@jeremysiek) 氏と Walid Taha 氏が開発した漸進的型付けについての入門記事の翻訳です。 What is Gradual Typing Python 3.5 で導入された型アノテーションについて興味がある方は以下を参考にしてください。 Python と型ヒント (Type Hints) と #pyconjp [翻訳] PEP 0484 -- 型ヒント (Type Hints) Revenge of the Types: 型の復讐 私自身、型システムに明るくないため、一部未訳の部分があったり、勘違いや誤訳もあると思います。そういった誤りを見つけたら編集リクエストを送ってもらえると助かります。

遅延評価では再帰の効率はどうなるかという問題です。Real World Haskell で、末尾再帰は重要だと言った後に、遅延評価では末尾再帰なんて気にするなとちゃぶ台を返しています。ようやく haskell-cafeで答えを見つけたので、Luke Palmer さんの許可を得て訳を公開します。 Luke Palmer さんの説明 私が Haskell でプログラミングするときは、通常関数を末尾再帰にはしません。(Int や Bool など)正格な値へ畳み込む場合、末尾再帰を使うのはよいことです。しかし帰納的な遅延構造を作成する場合、関係する用語は（私の記憶が正しければ）「余再帰」(corecursion)であり(訳注：mapは再帰かつ余再帰だそうですが、専門的すぎるので普通の再帰でいいと思います)、末尾再帰とはまったく異なります。 リストに対し末尾再帰で map する関数を例として考えま

2015年4月26日 7時0分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと リング型次世代スケボーThe Sidewinding Circular Skatesが注目されている 使い方は簡単で、左右の足を交互に動かして車輪部分を傾けるようにするだけ 2つのリングを繋ぐパーツも付いており、キャスターボードのようにもなる 一風変わったグッズやガジェットなどを取り扱うオンラインショップのにて、もはや板状ではないリング型次世代スケートボード「The Sidewinding Circular Skates」が販売されています。電子機器などは一切搭載していないのに、足をつかずにスイスイ動き回ることができ、「一体全体どんな仕組みで動いているんだ？」というような異次元の動きを見せてくれます。 The Sidewinding Circular Skates - Hammacher S

The document discusses an Electron (formerly Atom Shell) meetup. It provides links to documentation on the differences between Electron and Node-webkit. If time permits, an Electron demo may be shown. Electron allows building cross-platform desktop apps using JavaScript, HTML, and CSS by embedding Chromium and io.js. It also references a presentation on embedding Node.js into the Atom editor.Read