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最近ちょっと忙しさがメリーゴーランドでまたもや全然更新できてません・・・ごめんなさいごめんなさい。どこでもドアがあれば、ちょっとはらくになるので、早くできないかなーｗｗ うちの会社のデザインを全面的に作ってくれている方が起業しました！株式会社Fillotです。おめでとうございます！ １年ぐらい前に、当社が株式会社化するときに、ホームページのリニューアルなど、全部お願いさせてもらいました。UbiMatchのデザインもしていただいたり、いろいろと助けていただきました。僕らがエンジニアの会社なら、まさに、デザイナー・エンジニアの会社です。 なかなかコンピュータサイエンスだけを見ていると、見せ方とか見た人にとってのイメージまでは想いが至らないのですが、コンピュータサイエンスをいざ実用化しようとすると、バックエンドの技術だけでは決して人に受け入れられることはありません。実際に技術を使うのは人間ですか

本日、NTTレゾナント様と共同で作成したHadoop解析資料 を公開しました。 弊社でも、Sedueで利用されているインデックス保存用の分散ストレージなどを開発してきましたが、この分散ストレージは、Sedueの利用に比較的特化されているので、今回今後オープンソースの活用も視野にいれて、Hadoopの解析には積極的に取り組んでいます。 執筆者である太田は、CodeZineでHadoopの連載記事を掲載していますが、今回の資料は、よりHadoopの内部構造につっこんだ資料になっています。分散ストレージにおいては、使われる対象が、Webサービスのバックエンドなど、比較的高いアベイラビリティが必要な分野になるので、性能だけではなく、アベイラビリティを向上させるための機能も重要になってきます。今回の解析では、そのような機能も重点的にソースコードレベルで解析しています。 資料は、セミナー等で利用してい

最近は、会社で技術書を買うことが多くなっています。今日はそんななかから、今メンバーが読んでいる本を紹介しますよ。 集合知プログラミングをtkng先生がよんでいらっしゃいます。この本は、いろいろな内容が広く扱われており、コードもふんだんに紹介されているので、初心者でもわかりやすく読むことができます。よりレベルアップを目指すならば、パターン認識と機械学習を読むとよいです。というのはtkng先生の弁です。 岡野原先生は、乱択アルゴリズムのホンをよんでいます。この本は、日本語でははじめて、包括的にランダマイズドアルゴリズムを扱っています。大学生ぐらいだったら読める本ですので、ランダマイズドアルゴリズムに興味がある人はもちろん、アルゴリズムをやっている人ならよむのが良いと思います。１冊で基礎から最新の話までカバーすることができます。 タイトルがかくれてしまいましたが、したにちらっとみえるのは、Jav

最近は、今進んでいるプロジェクトがもうすぐひと段落するので、僕はデバッグをがりがりすることが多いです。バグがあるときになって帰れないので、終電を逃すことが多く、最近は日記を更新できていませんでした（＞ω＜） 前々から、僕はけっこうプロジェクト終盤でもICPCでもデバッガーとなることが多いのですが、そのときにためた、バグをとるポイントなどまとめてみることにします。 といっても、GDBを使うととれるようなバグは、GDBを使えばとれますのであんまり難易度が高いものではありません。悩んでもなかなかみつからない、なかなかとれない類のバグをとるのが僕は好きですが、そのときに何を考えてとっているのかを紹介します。といっても、僕はここらへんのことは自己流なので、当然もっといい方法があると思っています。なので、コメントなど熱烈歓迎です！！ 難しい類のバグをとる際に一番重要なのは、バグにかかわるあらゆる状況を

続きを書いてみます。 今日は、ペアプログラミングを行えるようなチームを作るにはどうしたらよいのか、ということです。 もともと、僕がペアプログラミングを始めるきっかけになったのは、ICPCです。ICPCには、大学１年のころから、大学院の１年まで、５年間出場しました。最初の年は、大学一年のとき。ICPCは、３人でチームを組んで参加します。１年生のころは、特にペアプログラミングの存在すら知らなくて、３人でばらばらに解法を考えて、ばらばらに解いていました。当時は、そんなに国内予選の問題は難しくなくて、予選通過もそんな難しいハードルではなかったです。だから、三人でばらばらに解いても、最初の年は予選は通過することができました。ただ、当時は実力不足で、アジア大会を通過することはできませんでした。３人で３題を解くのがやっとで、非常に悔しい思いをしたのを覚えています。 次の年は、１人メンバーは入れ替わったの

naoyaさんのエントリ でも紹介していただいているように、PFIでは、開発手法としてペアプログラミングを非常に重要視しています。 ICPCに参加していたころは、ペアプログラミングの重要性などはいろいろなところでお話させていただいたのですが、会社をやっていく中でも考えがいろいろリファインされていったので、今一度ペアプログラミングについて議論してみることにします。 取り上げるテーマとしては、２つあります。１つは、「ペアプログラミングによってどのようなメリットがあるのか」。もう一つは、「ペアプログラミングを成功させるためにはどうしたらよいのか」ということです。特に、後者については、ペアプロしたくてもどうやったらよいのか（たとえばどうやってペアプロの相手を探す？）というところで、難しい問題があります。今までの経験を元に、参考になればと思ってエントリを書きます。 まず、ペアプロのメリットですが、僕

はてなブックマーク関連エントリの技術に関しまして、はてなのnaoya さんと弊社のoxy さん・kzk さんの記事がとても詳しいです。僕は、合宿中は他のチームだったので開発には直接携わってはいないのですが、毎日のミーティングで、どのようなデータを使うと精度がどうなったよという成果報告を聞いていたので、２日目と３日目の精度のかわりようは衝撃的でした。タグを使うとよいというのは、非常に興味深いです。まだ精度面でも調整の余地はありますが、ブックマークした人のデータを使うなどよりも圧倒的に精度がよかったので、方向性は正しいのかな。 今回バックエンドで使っているエンジンは、連想検索エンジン のコアエンジンです。連想検索エンジンでは、文章と、それに含まれている単語を元に連想検索を実現しています。これが、ユーザーとブックマークしているエントリ、という対応になってもよいですし、エントリとその中に含まれてい

今年の夏から、PFIではサマーインターンを募集することになりました。くわしくはここを参照してください。 PFIでは、ソフトウェアの開発とともに、ソフトウェアの研究開発も日々行っており、新しい製品や既存製品のパワーアップにつながる要素技術を常に研究しています。けっこう、ここまでプロダクト開発チームと研究開発チームが密接にかかわって開発を進めている会社は珍しいのではないかと思います。 このブログの読者にも、コンピュータサイエンスの学生の人は多いのではないかと思います。PFIでは、コンピュータサイエンスの各分野に詳しい人がたくさんいます。分散システムの研究をいかして製品開発をしているメンバーもいれば、自然言語処理・機械学習を生かして、新しいプロダクトの要素技術を開発している人もいます。また、大規模なデータの処理においては、いかに少ないスペースでデータを処理するか、いかに短い時間でデータを処理する