Rails3 対応 MongoDB ORM、Mongoid 詳解―関連 - ζ*’ワ’)ζ＜ちれすですの！
Mongoid::Document は、embeds_one, embeds_many, embedded_in といった、ActiveRecord スタイルの3つのマクロを通して、他のドキュメントに対して関連を設定することができます。関連を設定すると、1つのドキュメントが他のすべてのドキュメントのルートになり、全ての関連付けられたオブジェクトはルートドキュメントに埋め込まれます。リレーショナルな関連はこれらのマクロでは設定できません。後述するリレーショナルな関連の項を見てください。 先の例の Person モデルが、他のドキュメントと関連する場合を考えてみましょう。 app/models/person.rb: class Person include Mongoid::Document field :first_name field :last_name embeds_one :addr
きまぐれ日記: Mac OS X Leopard に「標準で」インストールされている MeCabを使ってみる
Mac OS X Leopard の Spotlight に MeCab が使われているらしいという情報を聞いたので、実際に深追いしてみました。 いとも簡単に /usr/lib/libmecab* , /usr/include/mecab.h と /usr/lib/mecab/dic/apple/{ja,tc,sc} というディレクトリを発見しました。ts, sc は traditional/simplified Chinese (繁体字/簡体字) の略で、中国語の辞書だと推察されます。辞書のディレクトリはさらに dic/apple/ja/{LE,BE} という風に、エンディアンごとに分かれています。MeCabの辞書はエンディアン依存なので、こうするしかないのかもしれません。 さて、この辞書を使って、UTF8の文字列を流し込んでみたのですが、うまいこと解析してくれません。MeCabのバイナ
Rubyでベイジアンフィルター - ザリガニが見ていた...。
ベイジアンフィルターという仕組みを知ったのは、何年か前に迷惑メールの多さに困り始めた頃だった。OSX付属のMailにも迷惑メールフィルター機能は存在するが、これがあまり賢くない。（いくら学習させても、すり抜けてくる迷惑メールが日に何通かあり、また必要なメールを迷惑メールとしてしまったり。）そんな時に巡り会ったのが、PopfileMgrだった。 使い始めは全くトンチンカンな分類だが、間違って分類した時は、正しく訂正して学習させる。そうしているうちに、驚くほど高精度にメールを分類できるようになる。単なる迷惑メールのフィルタリングだけに留まらず、設定した通りに、どんな風にも分類してくれる。（例えば、「プライベート」「仕事」「DM」「買物」「迷惑」など。） 最近の1ヶ月を振り返って、迷惑メールか、それ以外で、その分類の精度を確認してみた。最近では1日に50通前後の迷惑メールが届く。今確認したところ
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rubyで日本語文字列を指定文字数切り出す - Ryoの開発日記 Neo!
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