プログラマが解くのに1時間かかる問題を機械学習に放り込む話 | ぱろすけのメモ帳
プログラマが解くのに1時間かかる問題を機械学習に放り込む話 By ぱろすけ on 4月 11th, 2012 皆様、 Twitter やら facebook で数カ月前に爆発的に拡散された以下の問題をご存知でしょうか。 ご存知の方が多いでしょうね。単に、イコールの左側の4つの数字の丸の数の合計がイコールの右側に等しい、それだけですね。とても簡単な問題です。ちなみに僕は解けませんでした。 これについて、昨日このようなエントリが投稿され、話題になっています。 プログラマが解くのに1時間かかるという問題が普通にプログラマな方法で5分で解ける話 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20120410 こりゃあ炎上するでしょうねえ。だって、プログラマも何も関係なく、ふつうに問題を解いているのですから。 先ほどのエントリでは、イコールの左側の数値は変数であり、それを足しあわ
2008-11-20 - きしだのはてな: スレッドで投機的実行を実現する方法を考えてみた
スレッドのロックをする場合、読み込み処理同士は他に影響を与えないのでロックをする必要がない。 Javaでは、ReadWriteLockを使うと、読み込みスレッドは同時にいくつでも動くけど書き込みスレッドは他のスレッドが動いていると処理をまち、書き込み処理中は読み込み処理もできなくなる。 ただ、ReadWriteLockの場合、処理が読み込みなのか書き込みなのかがロック取得時に決まっている必要がある。 なので、あらかじめ読み込み処理か書き込み処理か決めれず、通常は書き込みを行わないけど条件によって書き込むというような場合にはReadWriteLockは使えない。 ということで、書き込みの頻度が少ない場合には、とりあえず処理を行っておいて、書き込みなければそのまま実行、書き込みがあっても他のスレッドによって値が変えられてなければやはりそのまま実行、もし他のスレッドによって書き込みがあれば、処理
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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