- AWSのEC2上でRails+Unicorn+Nginxを実現する
- OSはAmazon Linux AMIを使用する
sudo yum -y install gcc
sudo yum -y install make
sudo yum -y install gcc-c++
/* | |
* Copyright (c) 2013 Calvin Rien | |
* | |
* Based on the JSON parser by Patrick van Bergen | |
* http://techblog.procurios.nl/k/618/news/view/14605/14863/How-do-I-write-my-own-parser-for-JSON.html | |
* | |
* Simplified it so that it doesn't throw exceptions | |
* and can be used in Unity iPhone with maximum code stripping. | |
* | |
* Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining |
原著者: | Adrian Holovaty |
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原文: | Why I left Heroku, and notes on my new AWS setup |
金曜日、私は Heroku から Amazon Web Services(AWS) を直接使うように Soundslice を移行しました。私はこの変更ができてとても、そうとても嬉しくて、私がどうやったかということと、もし皆さんが同じような立場だったら何故それを検討すべきかということについて広く伝えたいと思います。
# -*- coding: utf-8 -*- | |
# Apriori algorithm の実装です | |
# | |
# http://en.wikipedia.org/wiki/Apriori_algorithm の擬似コードと | |
# http://www.codeproject.com/Articles/70371/Apriori-Algorithm を | |
# 参考にしています | |
require 'set' |
global class CreateTaskEmailExample implements Messaging.InboundEmailHandler { | |
global Messaging.InboundEmailResult handleInboundEmail(Messaging.inboundEmail email, | |
Messaging.InboundEnvelope env) { | |
Messaging.InboundEmailResult result = new Messaging.InboundEmailResult(); | |
String myPlainText= email.plainTextBody; | |
Task[] newTask = new Task[0]; |
走り書き
起動中のアプリのActivityのスタックを知りたい、メモリを知りたい
adbコマンドを使ってある程度調べられそう
adbはAndroid SDKに含まれるツール(Android Debug Bridge)
// Load plugins | |
var gulp = require('gulp'), | |
sass = require('gulp-ruby-sass'), | |
autoprefixer = require('gulp-autoprefixer'), | |
minifycss = require('gulp-minify-css'), | |
jshint = require('gulp-jshint'), | |
uglify = require('gulp-uglify'), | |
imagemin = require('gulp-imagemin'), | |
rename = require('gulp-rename'), | |
clean = require('gulp-clean'), |
Get-ChildItem -Path c:\ -Recurse | Sort-Object Length -Descending | Select-Object length,name,directory -First 100 | Format-Table -AutoSize |
これは stfuawsc_itg Advent Calendar 2014 4日目の記事です。
プログラミングをしていると、いろいろなバージョンの環境を行ったり来たりしたくなることがあります。たとえば言語処理は python 2 へ nltk を入れてやりたい。シミュレーションは python 3 へ numpy 入れてやりたいとか。
そういうふうに言語やモジュールのバージョンをいろいろ組合せた環境を気軽に切り替えられると便利です。
実際そういうことを可能にするツールはたくさんあります。virtualenv, pyenv など。
ここで紹介する conda というツールもその1つです。
virtualenv などでは、モジュールを入れるときは通常の python の流儀でインストールするのですが、インストールがうまくいかないというのはよくあることです。conda ではあらかじめビルドされたものを入れるので、楽です。もちろん conda に用意されていないモジュールもありますが、そういうのは pip 等通常の方法で入れて共存できます。
ではさっそく conda で python の環境を作る方法です。