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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
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
第1回 しょぼべん ( http://connpass.com/event/10849/ ) で話しした、イミュータブルデータモデル(世代編)です。
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
・このページは、OTC医薬品のリスク分類を商品名またはJANコードから調べることを目的としています。 (裏技的に商品名とJANコードの相互検索、包装を調べることもできます) ・日本OTC医薬品協会が公表した｢OTC医薬品分類一覧表｣(09年5月22日訂正版、OTC医薬品協会加盟会社及び全国家庭薬協議会加盟社)を元にデータ作成しました。 ・検索結果がゼロの場合、検索条件の「大文字小文字を区別」「区別しない」「全角半角も区別しない」を変更してお試しください。その他、文字化け等既知のバグがいくつかありますので、ご了解の上お使いください。 ・お使いいただいた感想、それから不具合、要望、提案等ありましたらこちらへお願いします。 [amazon]薬局のオモテとウラが推薦する薬局業務に必要な本 - OTC医薬品
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
特許電子図書館サービスはメンテナンス等のため、 現在サービスを停止させていただいております。 尚、作業は下記の日程を予定しております。 ※注意 ： 下記の日時を過ぎても表示が変わらない時は、再表示してください。
2007/12/14 米アマゾンは12月13日、Webサービスとして動作するWebアプリケーション向けのデータベース「Amazon SimpleDB」を限定公開した。アマゾンのWebプラットフォーム「Amazon Elastic Compute Cloud」（EC2）、ストレージサービスの「Amazon Simple Storage Service」（S3）など、Webサービスと密接に連携できる。 アマゾンの発表によるとSimpleDBはWebサービス向けに、リアルタイムのクエリを可能にする。「複数のデータセットを作成し、ストアし、簡単にクエリをかけて結果を得るためのシンプルなWebサービスのインターフェイスを提供する」という。 SimpleDBは“ドメイン”と呼ぶ単位でデータベースを管理。ドメイン内のデータに対してGET、PULL、DELETEのほか、シンプルなコマンドでクエリを実行可能
「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
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