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リクエストハンドラ 概要 リクエストハンドラ用のfunctionを割り当て、指定のパスの場合にそのfunctionの処理を実施する サンプル index.js // サーバ、ルーティング、リクエストメソッドのモジュールを読み込み var server = require("./server"); var router = require("./router"); var requestHandlers = require("./requestHandlers"); // リクエストのハンドラを設定 var handle = {} handle["/"] = requestHandlers.start; handle["/start"] = requestHandlers.start; handle["/upload"] = requestHandlers.upload; // ハンドラパラメータを追加 server.start(router.route, handle); server.js var http = require("http"); var url = require("url"); function start(route, handle) { function onRequest(request, response) { var pathname = url.parse(request.url).pathname; console.log("Request for " + pathname + " received."); route(handle, pathname); console.log(""); response.writeHead(200, {"Content-Type" "text/plain"}); response.write("Hello World"); response.end(); } http.createServer(onRequest).listen(8888); console.log("Server has started."); } exports.start = start; router.js function route(handle, pathname) { // リクエスト console.log("About to route a request for " + pathname); // ハンドラがfunctionかチェック if (typeof handle[pathname] === function ) { handle[pathname](); } else { console.log("No request handler found for " + pathname); } } exports.route = route; requestHandlers.js function start() { console.log("Request handler start was called."); } function upload() { console.log("Request handler upload was called."); } exports.start = start; exports.upload = upload; 実行 コマンド D \Tools\Works\nodejs_test\sample05 node index.js Server has started. Request for / received. About to route a request for / Request handler start was called. Request for /favicon.ico received. About to route a request for /favicon.ico No request handler found for /favicon.ico Request for /start received. About to route a request for /start Request handler start was called. Request for /favicon.ico received. About to route a request for /favicon.ico No request handler found for /favicon.ico Request for /uploads received. About to route a request for /uploads No request handler found for /uploads Request for /favicon.ico received. About to route a request for /favicon.ico No request handler found for /favicon.ico 画像
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CasperJS Webスクレイピングツール -- (s1n) 2015-01-14 20 12 29
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久しぶりに開催します！ ■日時■ 2012年7月28日(土) 13 30～18 30 ■場所■ スタジオ ノード 新宿店 5Gst http //www.studio-node.com/HomeSH.html ■費用■ スタジオ代を参加者全員で割り勘 20人集まれば5時間で1000円くらいです 見学者は無料 ■参加者■21名 ♪Vo 瀧口(15 00頃まで)、のんちゃん、みなみちゃん(16 30まで) ♪Gt よね、永沢、みのる、こっしー、みさき、としを ♪Bs ヒロ、なるみん、しょーちゃん、いのっち ♪Dr えばんす、げんた、あかりん、上川(16 30まで)、みらお、さちこ ♪Key 羽田さま、きんた(15 30頃から) ■エントリー状況■ 曲 Vo. Gt. Gt. Ba. Dr. Key. 千本桜/初音ミク のんちゃん みのる なるみん えばんす UYAUYO!MIRACLE/けいおん！ みらお よね しょーちゃん あかりん 透明人間／東京事変 瀧口 ---- ヒロ えばんす きんた 天ノ弱/GUMI みのる 青い花／カラーボトル げんた ４４１／miwa げんた Magnet/巡音ルカ みらお なるみん きんた WINK SNIPER／Base Ball Bear 瀧口 あかりん ハイスピードカルチャー/UNDER GRAPH あかりん 羽田さま 声/THE BACK HORN あかりん moon wet with honey/Dirty old men みらお 箱庭ロックショー/UNISON SQUARE GARDEN みらお 夢で会いましょう/BYEE the ROUND みらお Trickstar/水樹奈々 みらお ■確定曲■※時間はおおよその目安です 曲 Vo. Gt. Gt. Ba. Dr. Key. 13 45〜13 53 新しい文明開化/東京事変 瀧口 よね みのる ヒロ えばんす 羽田さま 13 53〜14 00 キラーチューン/東京事変 瀧口 よね ---- ヒロ えばんす みさき 14 00〜14 10 赤毛のケリー/Thee Michelle Gun Elephant ヒロ ヒロ ---- 瀧口 えばんす ---- 14 10〜14 20 Stairway Generation／Base Ball Bear 永沢 永沢 みのる 瀧口 あかりん ---- 14 20〜14 30 虹/フジファブリック 永沢 永沢 としを ヒロ あかりん 羽田さま 14 30〜14 40 会いに/フジファブリック 永沢 永沢 こっしー ヒロ えばんす 羽田さま 14 40〜14 50 銀河/フジファブリック 永沢 永沢 こっしー ヒロ えばんす 羽田さま 14 50〜15 00 everything is my guitar/andymori よね よね ---- ヒロ げんた ---- 15 00〜15 10 Ladybird Girl/The Pillows よね よね ヒロ みらお ---- 15 10〜15 20 シャロン/ROSSO ヒロ よね ---- ヒロ みらお ---- 15 20〜15 30 ロックンロールなんですの/supercell みなみちゃん よね みさき なるみん 上川 ---- 15 30〜15 40 君の知らない物語/supercell みなみちゃん よね みのる なるみん 上川 きんた 15 40〜15 50 星が瞬くこんな夜に/supercell みなみちゃん よね なるみん 上川 きんた 15 50〜16 00 ナイショの話/Claris みなみちゃん よね なるみん 上川 きんた 16 00〜16 10 さよならメモリーズ/supercell あかりん よね 永沢 なるみん えばんす きんた 16 10〜16 20 チャイナアドバイス／相対性理論 のんちゃん 永沢 としを いのっち えばんす ---- 16 20〜16 25 ペペロンチーノキャンディ／相対性理論 のんちゃん 永沢 としを いのっち えばんす ---- 16 25〜16 30 さわやか会社員／相対性理論 のんちゃん 永沢 ヒロ えばんす ---- 16 30〜16 35 マイハートハードピンチ／相対性理論 のんちゃん 永沢 よね ヒロ えばんす ---- 16 35〜16 40 Ld/お湯 ---- 永沢 ヒロ えばんす 羽田さま 16 40〜16 50 オリオンをなぞる/UNISON SQUARE GARDEN あかりん よね ---- ヒロ みらお 羽田さま 16 50〜17 00 DRAGON CARNIVAL/Acid Black Cherry 永沢 よね あかりん しょーちゃん みらお ---- 17 00〜17 10 ごはんはおかず／放課後ティータイム みらお、松本 よね しょーちゃん えばんす きんた 17 10〜17 20 うんめいはエンドレス！/放課後ティータイム なるみん よね しょーちゃん あかりん 羽田さま 17 20〜17 30 Lightning/ストレイテナー みのる みのる ---- しょーちゃん さちこ 羽田さま 17 30〜17 40 VANISH/ストレイテナー みのる みのる よね しょーちゃん さちこ ---- 17 50〜18 00 Discography/ストレイテナー みのる みのる ---- しょーちゃん さちこ 羽田さま 18 10〜18 20 羊の群れは丘を登る/ストレイテナー みのる みのる よね しょーちゃん さちこ ---- ※案外スケジュールがキツめなので1曲につき1回の演奏になってしまうかもしれません… 現在28曲 mixiにコメントしても構いませんが、ここにコメント投稿してもちゃんと反映させます -- エバンス (2012-07-16 12 25 21) なのでこのページをブックマークしておくといいかもしれません -- エバンス (2012-07-16 12 25 57) キラーチューン、アレンジになっちゃうかもしれないけど -- みさき (2012-07-24 18 44 51) 私キーボ代わってもいいよ〜 -- みさき (2012-07-24 18 47 16) アレンジしちゃって全然大丈夫です！よろしくm(_ _)m -- えばんす (2012-07-26 10 51 30) たかおつかれさん！Wikiってテンプレみたいなのあるの？ -- みのる (2012-07-28 00 02 10) 一応20種類くらいならあるよ！そんなにいいやつはないけど^^; -- えばんす (2012-07-28 10 36 11) 名前 コメント
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国際宇宙ステーションに戻る ハーモニー(第2結合モジュール：Node2) 「ハーモニー(Harmony)」は英語で「調和」「和合」「一致」を意味する。 NASAと欧州宇宙機関(ESA)の合意の元、イタリアで建造された、ESAの建造だが所有権はNASA(「ハーモニー」の建造費と欧州実験棟「コロンバス」の打ち上げ費用その他とを相殺となっている)。 「ハーモニー」の名前は一般公募で決定したもの。 07年10月23日(日本時間10月24日)にスペースシャトル「ディスカバリー」で打ち上げられた。 最初の第1結合モジュールである「ユニティ」同様、与圧された他のモジュールとの接合点となる接続モジュールであり、円筒形の形状に6ヶ所(前後左右と上下)に共通結合機構があり、他のモジュールを接続出来る。 また「ハーモニー」は「ユニティ」よりも長く作られており、「ユニティ」には4台しかラックが設置出来ないが、「ハーモニー」は8台のラックを設置出来る。 8台のラックの内電力供給用のラックが4台で残りは保管ラックだが、将来ISS長期滞在クルーが6人に増えるのに対応し、保管ラックの場所にはクルーの個室が設置される予定となっている。 2009年2月現在、「ハーモニー」には後方部に「デスティニー」が、前部に与圧結合アダプタ2(PMA-2)が、左右に欧州実験棟「コロンバス」と日本実験棟「きぼう」が接続されている。 底部は多目的補給モジュール(MPLM)と宇宙ステーション補給機HTV(H-II Transfer Vehicle)とのドッキングに使われている。 天頂部のドッキングポートはアメリカの「セントリフュージ環境モジュール」が接続予定だったが予算超過のためにキャンセルされた。 このため2008年3月～6月の間、日本の実験棟「きぼう」の船内保管室が仮設置されていた以外に、今のところ天頂部のドッキングポートが使われる予定はない。 主要諸元 重量：約1.35t 長さ：約6.1m 直径：約4.3m フライト番号 10A(STS-120) 打ち上げ日時 アメリカ東部夏時間：2007年10月23日午前11時38分 日本時間：2007年10月24日午前0時38分 打ち上げ場所 フロリダ州ケープカナベラル NASAケネディ宇宙センター39A発射台 使用オービタ スペースシャトル「ディスカバリー(Discovery)」 ディスカバリーとしては34回目の、シャトルとしては通算120回目の飛行。 国際宇宙ステーションに戻る
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暗号化アドレス登録フォーム NT5専用 JVTu+DSNRtxeWDWsspswMnfZc8gvVGLenLEOok23MFg RoQLi8f3bOIZlzaOLkf19Df7EbhXhPg0L6Bz7/uQ0v5P9gz/LI6Y fCUqEQBM2ruIoEY+Ss+QSmnWzwptJclBpbbBc5OjomhwTBUWlSQr yRIR7EG7AsZGGVozWvjdtAaQ72nGEvg0L6Pi9cKCtZWG9E+FqA
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MySQL 概要 MySQL用の接続に関する説明 インストール package.jsonを編集 { "name" "application-name", "version" "0.0.1", "private" true, "scripts" { "start" "node app" }, "dependencies" { "express" "3.1.0", "jade" "*", "mongodb" " = 0.9.0", "mysql" " = 0.9.0" } } 「npm install」でインストールを実行 D \Tools\Works\nodejs_test\webexpress01 npm install npm WARN package.json application-name@0.0.1 No README.md file found! npm http GET https //registry.npmjs.org/mysql npm http 200 https //registry.npmjs.org/mysql npm http GET https //registry.npmjs.org/mysql/-/mysql-2.0.0-alpha7.tgz npm http 200 https //registry.npmjs.org/mysql/-/mysql-2.0.0-alpha7.tgz npm http GET https //registry.npmjs.org/require-all/0.0.3 npm http GET https //registry.npmjs.org/bignumber.js/1.0.1 npm http 200 https //registry.npmjs.org/bignumber.js/1.0.1 npm http GET https //registry.npmjs.org/bignumber.js/-/bignumber.js-1.0.1.tgz npm http 200 https //registry.npmjs.org/bignumber.js/-/bignumber.js-1.0.1.tgz npm http 200 https //registry.npmjs.org/require-all/0.0.3 npm http GET https //registry.npmjs.org/require-all/-/require-all-0.0.3.tgz npm http 200 https //registry.npmjs.org/require-all/-/require-all-0.0.3.tgz mysql@2.0.0-alpha7 node_modules\mysql ├── require-all@0.0.3 └── bignumber.js@1.0.1 D \Tools\Works\nodejs_test\webexpress01
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Sampling Node Pairs Over Large Graphs Pinghui Wang, Junzhou Zhao, John C.S. Lui, Don Towsley, Xiaohong Guan In ICDE 2013 概要 ノードのペアに関する性質 平均距離とか サンプリングで求めるが 一様っぽいサンプリングは一様じゃない xを決める、u,vをxの近傍から決める [u,v]が選ばれる確率は$$ \sum_{u-x-v}{\deg(x) \choose 2}^{-1} $$に比例 biasがかかる 提案手法 weighted vertex sampling neighborhood random walk 問題 $$ S=\{ [u,v] \mid u \neq v \} $$ |V|(|V|-1) one-hop $$ S^{(1)}=\{ [u,v] \mid (u,v) \in E \} $$ 2|E| two-hop $$ S^{(2)}=\{ [u,v] \mid u \neq v, \exists x u \rightarrow x \leftarrow v \} $$ |V| $$ S^{(2+)}=S^{(2)} \cup S^{(1)} $$ $$ S^{(1-)}=S^{(1)} \setminus S^{2} $$ 連結だけど共通近傍なしなペア F(u,v) ペアの性質（距離、共通近傍の数、等） F(u,v)の値の範囲 {a1,…,aK} $$ \omega^{(i)} = (\omega_1^{(i)}, \cdots, \omega_K^{(i)}) $$ $$ \omega_k^{(i)} $$ S^(i)でのakの割合 これで次が成り立つ $$ \omega^{(2+)} = \frac{\alpha\beta \omega_k^{(1-)} + \omega_k^{2}}{\alpha\beta +1} $$ このωベクトルを求めるのが問題 提案手法 Uniform vertex sampling ベース independent weighted vertex sampling (IWVS) 何か定常分布πを決める vをπ_vで選ぶ O(log|V|) Metropolis-Hastings based weighted vertex sampling (MHWVS) π_vがめんどいとき Metropolis-Hastings 適当にvを選んだ後ランダムウォークっぽい事をする（多分 遷移確率は色々変えている Sからのサンプリング 2頂点をそれぞれ適当にとってくるだけ S^(1)からのサンプリング π_x=d_x/2|E| ↑でuをサンプリング、vはuの近傍から一様 S^(2)からのサンプリング π_x=d_x*(d_x-1)/M ↑でxを選んだ後、u,vを近傍から Random walk ベース 状況 グラフ全体が分からん or ランダムIDを生成するのが高コスト $$ V^{(2)} = \{ [u,v] \] $$ $$ E^{(2)} = \{ ([u,v], [x,y]) \mid (u,x),(v,y) \in E \} $$ こんなグラフを作って $$ \pi_{[u,v]} = \frac{d_u d_v}{4|E|^2} $$ S^(1)、S^(2)もそんな感じ 実験 データセット Wiki-vote, P2P-Gnutella, soc-Epinions, soc-Slashdot 評価基準 normalized mean square error 小さい方がいい 1なら許容範囲内 距離分布 Kは直径になる（当たり前 ある程度サンプリングするといい感じ 共通近傍分布 S^(1)とS^(2) 類似度分布 よく分からん まとめ 大きな問題なのかあ 難しさをわかっていないだけ感あるかもね 状況をちゃんと（自分が）考えないといけないのかも 例えば、一個頂点をランダムサンプリングってのが何回もやると高コスト、とか 近傍なら簡単にとってこれるならランダムウォークとか… 解析は完全にすっ飛ばしてしまった
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JVTu+DSNRtxeWDWsspswMnfZc8gvVGLenLEOok23MFg RoQLi8f3bOIZlzaOLkf19Df7EbhXhPg0L6Bz7/uQ0v5P9gz/LI6Y fCUqEQBM2ruIoEY+Ss+QSmnWzwptJclBpbbBc5OjomhwTBUWlSQr yRIR7EG7AsZGGVozWvjdtAaQ72nGEvg0L6Pi9cKCtZWG9E+FqA
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VisualNode Canvasの視覚要素のための抽象クラス 属性 属性名 項目 代入される型 stroke 線の色 Paint strokeWidth 線幅 [0 幅無し , 1.0：デフォルト] Number スーパクラス Node サブクラス Shape
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How to Partition a Billion-Node Graph Lu Wang, Yanghua Xiao, Bin Shao, Haixun Wang MSR ICDE 2014 概要 分散メモリシステムにグラフを載せることを考える どうやって分割すればイイ？ 部分グラフのサイズ、辺カット、等が評価基準 提案手法 multi-level propagation G頂点のグラフでも数時間で処理できたよ！ 背景 Kerninghan-Lin メモリベース グラフを二分していく クラスタ間の頂点を辺カットが小さくなるように交換 METIS Graph Coarseningをする 先にある程度小さくする（クラスタをまとめるとか そのあとKLを適用する 問題点 この処理が超重い Coarsening the graph 極大マッチングに入る2頂点をつぶす partitioning the coarsened graph KLとか使う uncoarsening Label Propagation (LP) ホントはクラスタリング手法 拡張頂点にユニークなラベルを割り当てる ラベルを更新、というかマージしていく 近傍に多いのを選ぶ感じ 変化がなくなるまで反復 利点 軽い、メモリとか ソートもインデクシングも必要ない つまりO(t|E|)、反復回数tは5~6とか semantic-aware（意味論 クラスタとかが勝手に出てくる感じらしい 挑戦 Imbalance 各部分グラフのサイズがバランスしていない やばお！ コミュニティサイズが歪んでるせい Efficiency 特に効率は意識されていなかった やばお！ Parallelization 並列化は簡単目 いろいろめんどい Convergence 収束の理論的補償なし 二部グラフとか振動する やばお！ しょーがないので、ランダムに頂点を選んだり 問題定義 Edge cut vの近傍でvと同じ分割じゃない頂点の個数の和 Communication volume vの近傍が属する分割の個数の和 近傍を処理する時どのくらい分割をチェックしないといけないか？ Graph partitioning V を P = {C_1, C_2, …, C_k} に分割 |C_i|≒|V|/k minimize ec(P) or cv(P) 提案手法 Multi-level propagation 繰り返しcoarsening パラメータ αラベル以下になるまで 高々βiteration 各分割のサイズ？は|V|(/kγ)以下 coarsenedグラフを分割（KLとかMETIS 元のグラフに対応させる(Refinement ラベルの更新 沢山同じ近傍を共有している頂点対は同じ分割に入れたい！ 近傍のラベルをランダムに選ぶ？ or 一番値の小さいラベルを選ぶ？ 後者の方が条件を満たしやすい さらに、何回もつぶすので、重み付きの更新も考えちゃう Refinement multiprocessor scheduling (MS)とweighted graph partitioning (WGP)を考えた {C_1, C_2, …, C_n}がもらえるので、イイ感じにマージして{S_1, S_2, …, S_k}にしてね n k max{|S_i|}を最小化したい 実験 METISだけは、質がよいんだけど、時間がやばすぎる Randomは当然早いんだけど、質はおわてる MLP+METISとLP+MSは良い まとめ あんまちゃんと読めなかった メモリにどのくらいのるのか？とかよくわからんかった とりあえずデカイグラフを扱うのは大変だなー ICDE graph partitioning 2013-12-27 01 05 31 (Fri)