この手のソリューションとしては最高峰と言えるかも知れない。 最近のWebアプリケーションはDBの利用がほぼ当たり前になっている。やはりデータの取り出し、更新などはDBを使うと非常に簡単に行えるからだろう。だが、レンタルサーバーなどでは必ずしもDBが使えるとは限らない。 そこで使ってみたいのがこれだ。また、自作アプリケーション開発時にも使えそうだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはGladius DB、PHPで作られたファイルDBだ。 Gladius DBの凄いところはSQL92に準拠して開発が進められている点だ。CREATE DATABSEからはじまって、USE、CREATE TABLE、INSERT、UPDATE、DELETE等が利用できる。 もちろん、WHERE句やOREDR BYもサポートされている。ADOdb Lite向けのドライバーも提供されており、これを使えばADOd
YAPC::Asia 2006 ではてなおやさんが言っていた、Capistrano(旧SwitchTower)を使ってみようと思い、インスコして使ってみた。 あくまで Ruby 初心者が感じた感想ですが、元々 Capistrano は Ruby on Rails 用にできているため、素で Perl のプロジェクトには使えなそう。使うには Ruby でごにょごにょ書いてなんとかする力が必要そうです。 英語のページを見ればだいたい使い方はわかるけど、日本語での説明ページはあまりないようだ。参考にしたのは下記のページ達です。 http://manuals.rubyonrails.com/read/chapter/97 http://kawara.homelinux.net/pukiwiki/pukiwiki.php?SwitchTower ということで、現状すぐに導入っていうのは難しそう。 Pe
HTTP::Proxyの使い方 HTTP::Proxyは、 This module implements a HTTP proxy, using a HTTP::Daemon to accept client connections, and a LWP::UserAgent to ask for the requested pages. The most interesting feature of this proxy object is its hability to filter the HTTP requests and responses through user-defined filters. なPerlモジュールです。 んで、このfilterなのですが、リモートからの返答が「Transfer-Encoding:chunked」で帰ってきた場合(基本はこちらみたい)、フィル
http://forge.mysql.com/wiki/MySQL_Proxy ほー・・・なかなかおもしろそう。 mod_proxy_balancer and mod_rewrite for MySQLみたいなかんじかなぁ。 といっても、tritonn みたいに MySQL に組み込むんじゃなくって、別プロダクトのサーバ。 load balancing fail over あたりが mod_proxy_balancer っぽくて Query interception Query rewriting Injecting queries あたりが mod_rewrite っぽい。 mod_rewrite みたいに挙動を選ぶ(PとかRとかPTとか)んじゃなくて、コアの挙動はなくて、全部 RewriteMap prg:/path/to/script みたいなイメージっぽい。 「--proxy-lu
Last Modified: 2004-07-27 (Since: 2004-01-09) Shiro Kawai (shiro@acm.org) What is scbayes? Scbayes is a library for scmail that implements a Bayesian spam filter described in Paul Graham's "A Plan for Spam". It is bundled in scmail, and works within scmail. A separate script 'scbayes' is provided to manage the database. To filter spams using Bayesian filtering within scmail, you have to take the f
スパムへの対策 ---A Plan for Spam Paul Graham, August 2002 これは、Paul Graham:A Plan for Spam を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。 <版権表示> 本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2002 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/spam.html 日本語訳:Shiro Kawai (shiro @ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをまとめた『ハッカーと画家』の 邦訳版が出版されました。 出版社の案内ページ Amazon.co.jp サポートページ 2003/01/
この学習データをもとにinboxとspamでspam度判定を行ってみると こうなった。 nospamをspamと判定: 0/3265 spamをnospamと判定: 68/3443 (捕捉率 98.0%) うち、日本語メールについては 4/1854 (捕捉率 99.8%) tokenizationは原始的でもけっこういけるんじゃなかろうか。 ということで、このエンジンをscmailから使うようにして、 届いたメールをscmail-refileで自動振り分けするのをしばらく 試している。scmail-refileではまず身元のはっきりしている メルマガやメーリングリストのメッセージを規則によって 振り分けてしまい、残ったものに対してspam度判定を行っている。 今のところ新着メールに対しては望み通りの判定が行われている。 使用経過 (2003/03/24 20:10:58 PST) 旅行など
ベイジアンフィルタの改善 --- Better Bayesian Filtering Paul Graham, January 2003 これは、Paul Graham: Better Bayesian Filtering を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。 <版権表示> 本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2002 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/better.html 日本語訳:Shiro Kawai (shiro @ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをまとめた『ハッカーと画家』の 邦訳版が出版されました。 出版社の案内ページ
ベイジアンフィルタ (英: Bayesian filter, naive Bayes spam filtering) は単純ベイズ分類器を応用し、対象となるデータを解析・学習し分類する為のフィルタ。学習量が増えるとフィルタの分類精度が上昇するという特徴をもつ。個々の判定を間違えた場合には、ユーザが正しい内容に判定し直すことで再学習を行う[1]。 現状ではスパムメール(いわゆる迷惑メール)を振り分ける機能を持つソフトウェア(フィルタリングソフト)で、スパムフィルターでのスパム判定に利用されることが多い[1]。最近ではWeblogのトラックバック用フィルタ(トラックバックスパム対策)にも利用されるようになるなど、その利用範囲は徐々に広がりつつある。 ベイジアンフィルタでは、初期状態である程度までの振り分けができるように設定されている。振り分け対象となるデータ(迷惑メールなど)の学習量が増えると
An Intuitive Explanation of Bayesian Reasoning Bayes' Theorem for the curious and bewildered; an excruciatingly gentle introduction. By Eliezer Yudkowsky Your friends and colleagues are talking about something called "Bayes' Theorem" or "Bayes' Rule", or something called Bayesian reasoning. They sound really enthusiastic about it, too, so you google and find a webpage about Bayes' Theorem an
August 2002 (This article describes the spam-filtering techniques used in the spamproof web-based mail reader we built to exercise Arc. An improved algorithm is described in Better Bayesian Filtering.) I think it's possible to stop spam, and that content-based filters are the way to do it. The Achilles heel of the spammers is their message. They can circumvent any other barrier you set up. They ha
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