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ATDに関するH_Yamaguchiのブックマーク (11)

  • Type-safe Builder Pattern in Scala

    The Builder Pattern is an increasingly popular idiom for object creation. Traditionally, one of it's shortcomings in relation to simple constructors is that clients can try to build incomplete objects, by omitting mandatory parameters, and that error will only show up in runtime. I'll show how to make this verification statically in Scala. So, let's say you want to order a shot of scotch. You'll n

  • IBM - 日本

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  • Flexigrid - Kazzz's diary

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  • Spring Batch: バッチとオフライン処理の簡単な開発

    あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。

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  • Vertebra: 次世代クラウドコンピューティングプラットフォーム

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  • 機能性・信頼性

    【相互運用性】「同一システム内の他プログラム間や他のシステムのソフトウェアとの間で、データやコマンド等をやりとりできる度合い」を指します。実際に使用されるデータ形式(や文字コード・制御コード)の全体数と、相手のフォーマットに合致しているデータ形式(や文字コード・制御コード)の数の比率が代表的な測定指標となります。 【セキュリティ】「ソフトウェアへの不正なアクセスを排除する機能や、ミスによる資源破壊の防止の度合い」を言います。 インターネット時代に突入した現在では、ネットワークを通じて組織外部からの不正なアクセスによる情報の漏洩、改竄、破壊等の事件が絶えません。また、外部からばかりに目が奪われがちですが、多くの不正アクセス(権限外のアクセス)は組織内部要員による犯行である(一説には全体の8割!!)ことが分かっています。 その意味で「セキュリティ」は、非常に重要な品質副特性であり、オープン系シ

  • Ajax in Action

  • 複数マシンへHadoopをインストールする:CodeZine

    1.前回のおさらい 前回はHadoopを1台のマシンにインストールし、簡単なサンプルプログラムを実行しました。また、HDFSやMapReduceについても解説しました。今回は複数のPCへのインストールを行います。その後、大規模なデータを実際に処理し、その性能を測ってみたいと思います。2.用意した環境 今回は、東京大学 理学部 情報科学科で学生用に解放されているクラスタを使用しました。このクラスタは24台のノード(c0-0 ~ c0-23)で構成されており、1GbpsのEthernetで相互に接続されています。また、すべてのノードの/homeディレクトリはNFSで共有されています。計算ノードのスペックは次のとおりです。

  • The multicore crises: Scala vs. Erlang

    InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architect. View an example

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  • 第2回 データは精度と鮮度が命〜データ品質の重要性〜

    印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます BI(ビジネスインテリジェンス)ツールが分析・活用の対象とするデータは、企業の資産であるとよく言われる。しかしそれは、データの“品質”が高いことを前提にしている。 不正確で整合性が取れず、古くなってしまったデータはもはや資産ではなく、“負債”と考えても間違いではないだろう。単に複数のデータソースからデータを抽出し、共通のデータベースにデータを保存した状態では、多くの場合分析に耐えうる、十分なデータの品質は得られない。今回のコラムでは、BIにおいて、期待通りの成果を得るために必要なデータ品質とは、どのようなものであるかについて解説する。 データを格納するデータベースのハードやソフトの選定、BIツールの選択、分析アプリケーションの設計などは

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