git に track されていないファイルを dired でマークする
必要にかられたので作成.表題の通り.
(defun dired-mark-git-untracked-files () "Mark files not tracked in git in current dired session" (interactive) (let ((untracked-files (make-hash-table :test 'equal)) (command (format "cd %s &&\ git ls-files --others" dired-directory))) (with-temp-buffer (flet ((message (&rest args) nil)) (shell-command command (current-buffer) (current-buffer))) (goto-char (point-min)) (while (not (eobp)) (puthash (buffer-substring (line-beginning-position) (line-end-position)) t untracked-files) (forward-line 1))) ;; In dired buffer (save-excursion (goto-char (point-min)) (while (not (eobp)) (condition-case nil (when (gethash (dired-get-filename t) untracked-files nil) (let ((inhibit-read-only t)) (forward-line 0) (delete-char 1) (insert dired-marker-char))) (error nil)) (forward-line 1)))))
Emacs のビルドオプションが分からない僕のための変数
system-configuration-options
String containing the configuration options Emacs was built with.
様々なレイテンシ
いま話題のレイテンシ.数値に対する感覚は重要だ.
Latency numbers every programmer should know — Gist
L1 cache reference ......................... 0.5 ns Branch mispredict ............................ 5 ns L2 cache reference ........................... 7 ns Mutex lock/unlock ........................... 25 ns Main memory reference ...................... 100 ns Compress 1K bytes with Zippy ............. 3,000 ns = 3 µs Send 2K bytes over 1 Gbps network ....... 20,000 ns = 20 µs Read 1 MB sequentially from memory ..... 250,000 ns = 250 µs Round trip within same datacenter ...... 500,000 ns = 0.5 ms Disk seek ........................... 10,000,000 ns = 10 ms Read 1 MB sequentially from disk .... 20,000,000 ns = 20 ms Send packet CA->Netherlands->CA .... 150,000,000 ns = 150 ms
Treasure Data
Treasure Data はいわゆるログ解析基盤のためのクラウドサービスです。 (現在 beta ですが、利用させていただいています)。 TD は、
- ログをいくらでも貯めこんでくれる
- HiveQL を client 経由で投げるとクラウドの向こう側で Hadoop が起動し結果を返してくれる
- クエリをスケジューラに入れておくと、定期的にその解析結果を MySQL などに突っ込んでくれる。こちらから閲覧するときはそれを SELECT するだけ
と、かゆいところに手が届くサービスです。
http://engineering.crocos.jp/post/21478792903/crocos
このようなサービスだったのか.
データ解析を行なうクラウドサービスの課題は多い.私がぱっと思いつくものだけでも,プライバシー保護の必要性や,データ転送によるレイテンシなどがある.
こうした課題が解決され,コンサルティングを含めた緻密なサービスが提供されるようになれば,企業におけるデータの解析・マイニングの光景も,今とは異なったものとなるのかもしれない.
まあ,私はその「今」を知らないわけですが.