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2011年1月18日のブックマーク (6件)

  • これはマネしたい!スーパーエンジニア達の習慣 | Act as Professional

    いままで勉強会に顔を出し、すばらしいエンジニアと数多く会うことができた。そして、スーパーエンジニアと共に仕事をすることもできたし、できている。そんなスーパーエンジニア達が持っていた習慣を僕の経験と視点からまとめてみる。 自分が使う道具を厳選して選んで手入れをしている エンジニアでいえばエディタやツールなど。皆が使っているIDEやエディタを何も考えずに使い始めたりしない。 厳選したエディタやツールを使って、手になじませるのである。手になじませるというのは、2つの意味がある。 1つは操作性に慣れること。呼吸をするように自然に、キーボードの上を駆け回る心地よいリズムを奏でるエディタを選ぶ。 2つめは、自分に合わせて拡張しているということ。プラグインのON/OFFだけではなく、オリジナルのショートカットを設定し、適切なハイライト、シンタックスのチェック、コーディングルールのチェック、様々な言語への

    これはマネしたい!スーパーエンジニア達の習慣 | Act as Professional
  • リアルタイムに近づくバッチ処理、大容量・高速・安価が身近に

    今回取り上げた分散バッチ処理はいずれも、トランザクション処理システムが管理するデータをテキストデータなどとして複製してから処理を行う。データウエアハウス(DWH)よりも、導入コストや開発コストが安価だ 同社は2009年10月、当日の売り上げを店舗別、商品別に分析するために使用していたデータウエアハウス(DWH)ソフトを廃棄した。売り上げ分析をやめたわけではない。DWHを、「テキストファイルを使ったバッチ処理」に置き換えたのだ。 現在同社は、POSレジから集めた売り上げデータをテキストとして保存し、1時間ごとにバッチ処理を行って、店舗別、商品別の売上高を集計する。非常に古典的なバッチ処理に見えるが、処理時間は大幅に短縮した。 同社は全国に70店舗を展開し、合計3万アイテムの商品を扱う。その3万アイテムすべてに対して、売り上げ個数や粗利益、値引き消化率(値引きをして売れた商品の比率)、廃棄率、

    リアルタイムに近づくバッチ処理、大容量・高速・安価が身近に
  • グーグル発「Hadoop」、日本企業も利用へ

    Hadoopは、グーグルが検索エンジン用に開発したバッチ処理システムを基に開発された、オープンソースソフトだ。グーグルが開発した分散ファイルシステム「Google File System(GFS)」を模した「Hadoop Distributed File System(HD FS)」と、データ処理機構「MapReduce」を模した「Hadoop MapReduce」で構成する。 米国では米VISAや米JPモルガン・チェースのような大手金融機関が、バッチ処理にHadoopを使用する。 そのHadoopがいよいよ、日企業でも使われ始めた。例えば楽天は、ある商品に対するお薦め商品をリストアップする「レコメンド処理」にHadoopを使用する。NTTデータは、全国の渋滞情報をリアルタイムに可視化するシステムの構築にHadoopを採用した。三菱UFJインフォメーションテクノロジーもHadoopを使っ

    グーグル発「Hadoop」、日本企業も利用へ
  • Pythonで末尾再帰最適化をする。 - IT系で覚醒めたい

    Pythonは最強ですね。文法はチョー簡単、ライブラリも充実度がすごい、それでいてメタプログラミングができる。そのメタプログラミングを使うと末尾再帰最適化までできるそうです…おそろしやNew Tail Recursion Decorator « Python recipes « ActiveState Code class tail_recursive(object): def __init__(self, func): self.func = func self.firstcall = True self.CONTINUE = object() def __call__(self, *args, **kwd): if self.firstcall: func = self.func CONTINUE = self.CONTINUE self.firstcall = False try:

  • ポモドーロ始めました - 西尾泰和のはてなダイアリー

    最近まわりで実践している人が多いので「アジャイルな時間管理術 ポモドーロテクニック入門」を買ってみた。 一番目立つ特徴はキッチンタイマーを使って時間を区切ることで一定時間集中するって所だろうけど、まあこれは昔から知的生産性の向上に興味のある人にとっては目新しい話じゃないよね。1992年発行の知的生産性向上システムDIPS(ディップス)でも言及されているくらい昔からある発想だ。 他にも書には他にも昔からよく知られているいろいろなテクニックが入っている。 タスクレビューが重要 やることのコミットメントが重要 PDCAサイクル 大きすぎるタスクは分割せねばならない タスクに掛かる時間を見積もること、見積が正確であったかどうかのチェックをして見積能力を鍛えること タスクリストが長くなりすぎると見るだけでやる気がなくなってしまう、短く保たねば などなど。 しかしこういうことを頭で知ってはいるのに、

    ポモドーロ始めました - 西尾泰和のはてなダイアリー
  • ザッカーバーグを超える?20歳の才媛現る:日経ビジネスオンライン

    しかし、アメリカでは既に次世代に注目がシフトしている。注目の的は、“女ザッカーバーグ”と呼ばれるジェシカ・マーである。9歳からプログラミングを始め、12歳で会社を立ち上げ、15歳で高校を卒業。18歳で名門カリフォルニア大学バークレー校(コンピューターサイエンス専攻)を卒業した。現在20歳である。 彼女の事業はソーシャルメディアではない。なんともそれが一見地味なビジネスなのだ。ベンチャー創業者たちの財務管理ソリューションビジネスだ。シリコンバレーのベンチャー創業者は、技術にはやたら詳しいが、財務には弱い創業者が多い。技術は素晴らしいものの、財務の健全性が維持できず廃業してしまう小企業が多いのも特徴だ。財務担当者を雇うステージにまでたどり着けない企業も多い。 老練なビジネスモデル それらの企業が口座情報を入力するだけで、経費分析から資金繰りまで分析し、簡素で見やすいグラフにしてくれる。財務の「

    ザッカーバーグを超える?20歳の才媛現る:日経ビジネスオンライン