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Yoshiaki Ueda (bootjp) bootjp

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@bootjp
bootjp / hash_bench_test.go
Created June 25, 2022 08:27 — forked from wizjin/hash_bench_test.go
Golang hash benchmark
package proto
import (
"crypto/md5"
"crypto/sha1"
"crypto/sha256"
"crypto/sha512"
"hash"
"hash/fnv"
"testing"
@bootjp
bootjp / design-doc-template.md
Created May 19, 2022 14:08 — forked from higeknuckle/design-doc-template.md
Design Doc自分用テンプレート(参考:http://diary.overlasting.net/2010-01-27-4.html

[プロジェクトのタイトル。例:作成するライブラリの名前は?]

プロジェクトの目的

[何を実現するの?]

プロジェクトの背景

[どんな背景があるから実現するの?]

ハイレベルアーキテクチャ

[コードだけでは分からない作成物のアーキテクチャを画像などで]

@bootjp
bootjp / Dockerfile.dnsmasq
Created July 25, 2021 10:53 — forked from yangxuan8282/Dockerfile.dnsmasq
pi netboot with docker
FROM arm32v6/alpine
RUN apk add --no-cache dnsmasq
EXPOSE 53/tcp \
53/udp \
67/udp
ENTRYPOINT ["dnsmasq", "--no-daemon", "--user=dnsmasq", "--group=dnsmasq"]

#NoSQLデータモデリング技法

原文:NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog

I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem.

NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティックな理論に欠けている。本稿で、私はデータモデリングの視点からのNoSQLシステムファミリーの短い比較といくつかの共通するモデリングテクニックの要約を解説したい。

本稿をレビューして文法を清書してくれたDaniel Kirkdorfferに感謝したいと思う

- "name": "-お布団-"
"screen_name": "@Ohuton5732"
- "name": "-トオル-"
"screen_name": "@Toru_rzr"
- "name": ".HISAKUN"
"screen_name": "@hisakunsan"
- "name": "105bank"
"screen_name": "@105bank"
- "name": "27Cobalter"
"screen_name": "@27Cobalter"
@bootjp
bootjp / JavaScript.md
Created April 26, 2020 01:24 — forked from kenmori/JavaScript.md
JavaScript練習問題集(ECMAScript2015,2016,2017,2018,2019,2020,other Library)

JavaScript練習問題集

JavaScript

更新情報

・問題を追加(2020/4/18)
・表記揺れを整理(2020/1/13)
・TypeScript問題集のリンク追加(2019/7/13)
@bootjp
bootjp / mongoid_3_multiple_database.txt
Created November 5, 2019 05:54 — forked from hwatkins/mongoid_3_multiple_database.txt
Mongoid 3.x multiple database
If you want to use multiple dbs at once there are several different ways...
1) If you want to do this on a per-model level, use .store_in (This is for all threads):
class Band
include Mongoid::Document
store_in database: "secondary" # This can be any name you want, no need to put it in the mongoid.yml.
end
class Artist
@bootjp
bootjp / instructions.md
Created January 21, 2019 04:55 — forked from Ind3xOnGitHub/instructions.md
Oculus Rift + Vive Trackers setup

Oculus Rift + Vive Trackers setup

It's recommend to use the Vive Trackers 2018 since they have less interference with the Oculus Touch controllers. Also some of the steps are only necessary for the moment because of some bugs and broken tools.

I recommend you to join this Discord server if you have any questions: https://discord.gg/bkRgTVw. You can also check this document for fixes to some common issues.

Written by Ind3x. Thanks to Dj Lukis.LT and Kaori for several additional hints.

  1. Install SteamVR, start it and finish the tutorial if necessary
  2. Open the file Steam\config\steamvr.vrsettings with Windows' Notepad and add the following to the beginning of the steamvr section. Click here to see a short video on how to do that.
@bootjp
bootjp / latency.txt
Created October 9, 2018 13:19 — forked from eshelman/latency.txt
HPC-oriented Latency Numbers Every Programmer Should Know
Latency Comparison Numbers
--------------------------
L1 cache reference/hit 1.5 ns 4 cycles
Floating-point add/mult/FMA operation 1.5 ns 4 cycles
L2 cache reference/hit 5 ns 12 ~ 17 cycles
Branch mispredict 6 ns 15 ~ 20 cycles
L3 cache hit (unshared cache line) 16 ns 42 cycles
L3 cache hit (shared line in another core) 25 ns 65 cycles
Mutex lock/unlock 25 ns
L3 cache hit (modified in another core) 29 ns 75 cycles
@bootjp
bootjp / detect_marker.py
Created April 30, 2018 12:43 — forked from ksasao/detect_marker.py
ZOZOSUITのマーカーのIDを読み取るコードです。公開されている画像を元に独自に解析しているので、公式ではこのように処理しているかどうかは不明です。
import numpy as np
import random
import math
import cv2
from PIL import Image
def detect_markers(im):
markers = []
# 輪郭線抽出のための二値化
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)