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2008年ブラウザシェア推移 - IE 8%減、Fx 4.5%増、Safari 2.3%増 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Market share by Net Applications Net Applicationsの報告によると2008年12月におけるWebブラウザのシェアは次のようになった。Firefoxのシェアは2008年11月にはじめて20%台に入ったが、その後もシェアを伸ばし12月には21%を超えた。Safariも急激にシェアを伸ばしているほか、Chromeも順調にシェアを伸ばしている。Operaは先月と同じシェアを維持した。 68.15% - IE ↓(IE7 46.77%↓, IE6 20.46%↓, IE8 0.82%↑) 21.34% - Firefox↑(Firefox3 17.18%↑, Firefox2 3.77%↓) 7.93% - Safari↑ 1.04% - Chrome↑ 0.71% - Opera IEはシェアの下落が止まらない。ここ数カ月の間はIE7がシェアを伸ばしか
How to publish Linked Data on the Web
How to Publish Linked Data on the Web Authors: Chris Bizer (Web-based Systems Group, Freie Universität Berlin, Germany) Richard Cyganiak (Web-based Systems Group, Freie Universität Berlin, Germany) Tom Heath (Knowledge Media Institute, The Open University, Milton Keynes, UK) This version: http://sites.wiwiss.fu-berlin.de/suhl/bizer/pub/LinkedDataTutorial/20070727/ Latest version: http://sites.wiwi
NVIDIA Tesla C1060 - 株式会社 エルザ ジャパン
NVIDIA Tesla C1060 GPUコンピューティングプロセッサボードは、科学者やアナリスト、その他の技術専門家のためのHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）アプリケーションに膨大なマルチスレッドアーキテクチャを初めてもたらしました。 NVIDIA Tesla C1060は、パーソナル・スーパーコンピューターに最大900ギガフロップスを超える浮動小数点という新たなスタンダード・システムをもたらします。 240-プロセッサ演算コア、GPU用C言語開発環境、一連の開発者用ツール、そして世界最大のGPU演算のためのISV開発コミュニティによって、 NVIDIA Tesla C1060は、プロフェッショナルがアプリケーションの開発速度を上げ、複数世代のプロセッサに渡ってそれらのアプリケーションを展開できるようにします。 マルチコアCPUシステムと共に使用され、既存のITイ
CIAも採用したCUDA対応動画高画質化ソフト「vReveal」を試す
3月24日(米国時間)発売 価格：49.95ドル 今回紹介するMotionDSPが開発した「vReveal」は、携帯電話クラスのカメラで撮影された動画の画質を劇的に高画質化させるコンシューマ向けソフトだ。コンシューマ向けといっても、CIAにも採用された高度な技術を基盤としており、NVIDIAのGPUによるアクセラレーションにも対応するという特徴のあるソフトだ。 MotionDSPの技術が最初にコンシューマ向け製品として公開されたのは2007年のDEMOにおいてだ。米国カリフォルニアで年2回行なわれるこのイベントは、ベンチャー企業などが製品化を前提に開発した技術やサービスなどを初披露する場で、PC Watchでも過去数年にわたってそのレビューをお伝えしている。 そのときMotionDSPが発表したのは、製品ではなくサービスだが、「FixMyMovie」というビデオ共有サイトで、ここに動画をア
Acer、Core 2 Duo搭載で長時間フル稼働できる薄型超低価格ノート「Aspire Timeline」や「Aspire One」新モデル、「Aspire Revo」などを発表
Acerが本日、IntelのCore 2 Duoプロセッサを搭載した長時間フル稼働が可能な超低価格ノートパソコン「Aspire Timeline」などの発表会を開催しました。 他社の追随を許さないほどの低価格を実現している「Aspire Timeline」ですが、同時に低価格ミニノート「Aspire One」の新モデルに加えて、NVIDIAのIONプラットフォームを採用することで低価格デスクトップとは思えないほどのグラフィック性能を実現した「Aspire Revo」の発売日や価格なども正式に発表されました。 詳細は以下の通り。 今回発表された「Aspire Timeline」の13.3インチ液晶搭載モデル「AS3810T」。IntelのCore 2 Duoプロセッサ搭載で8時間フル稼働するモバイルノートです。価格はなんと8万円台。 15.6インチ液晶搭載モデル「AS5810T」もラインナッ
blog.katsuma.tv
greeさんで開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。 時間にして4時間超え、内容も国内のKey-Value Storeなソフトウェアの最前線の話ばかりで相当なボリューム。以下、メモってたのを残しておきたいと思います。（誤字、脱字、内容に誤りを含むものなどありましたらお伝えください）また、発表者の方やプロダクトについて、ざっくり調べてURL見つけられたものについてはリンク張っています。 森さん / 末永さん groonga Sennaの後継エンジン 融通が効かないのがSennaのデメリット スコア算出式のカスタマイズなど Sennaの転置索引 索引の構成部品を自由に組み合わせて使える APIもいろいろ QL DB Low Level memcached互換のkey-value store バイナリのみ対応 計測 クライアント memstorm-0.6.8 mem
Key-Value Store 勉強会を開催しました。 - moratorium
Key-Value Store 勉強会を開催しました。 2009-02-26 (Thu) 3:08 勉強会 もう先週の金曜日になりますが、Key-Value Store勉強会というのを開きました。 既に素晴らしいまとめエントリが有りますので、詳細はこちらをご覧下さい。 Key-Value Store勉強会に行ってきました by katsumaさん Key-Value Store勉強会 by shudoさん はてなブックマーク「kvs」タグ UStream録画動画 by ichiiさん 日経BP社 中田さまには、草の根的勉強会にも関わらず、記事にして頂きました。有難うございます。 「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜 また、講師の方々に発表資料等をアップロードして頂いております。 末永さん: 全文検索エンジンgroongaをテストリリースしました 山田さん: About L
DO++
2012年の個人的な総括を以下にまとめます。 子供が生まれました 無事子供が7月に生まれました。毎日子育てに翻弄していますが想像していたよりも大変で楽しい時間を過ごしています。 また、妻が実家に里帰り出産したため夏の間は、毎週末妻の実家に帰り車を運転して病院・お店に行くという、まるで妻の実家で生活して月〜金は東京で働いているような感覚で過ごしていました。 高速文字列本を出しました 高速文字列の世界を12/27に出しました。 2012年の目標として本をだすということを考えていました。2010年夏頃から本の話はいただいていましたが、結婚、会社（途中から経営陣に入ってさらに時間確保が困難に）、子育てと時間確保がどんどん困難になっていきずるずると伸びてしまっていました。 しかし、文字列解析の話は小さいころから扱っていた話（もう10歳ぐらいからの付き合い）で一度まとめてみたかったというのもありますし
オンラインEMアルゴリズム - DO++
EMアルゴリズム（Expectation Maximizationアルゴリズム、期待値最大化法、以下EMと呼ぶ）は、データに観測できない隠れ変数（潜在変数）がある場合のパラメータ推定を行う時に有用な手法である。 EMは何それという人のために簡単な説明を下の方に書いたので読んでみてください。 EMのきちんとした説明なら持橋さんによる解説「自然言語処理のための変分ベイズ法」や「計算統計 I―確率計算の新しい手法 統計科学のフロンティア 11」が丁寧でわかりやすい。 EMは教師無学習では中心的な手法であり、何か観測できない変数を含めた確率モデルを作ってその確率モデルの尤度を最大化するという枠組みで、観測できなかった変数はなんだったのかを推定する場合に用いられる。 例えば自然言語処理に限っていえば文書や単語クラスタリングから、文法推定、形態素解析、機械翻訳における単語アライメントなどで使われる。
ohmm（オンラインEMによるHMM学習）をリリースしました - DO++
Ohmm-0.01をリリースしました [Ohmm 日本語] [Ohmm English] これは、以前のブログで書いた、オンラインEM法をそのまま素直に隠れマルコフモデル(HMM)に対し適用したライブラリです。 使う場合は、単語（アクセス履歴とかなんでもよい）に分けられているテキストを入力として与えれば、HMMによる学習を行い、結果を出力します。他で利用できるように、パラメータを出力したり、単語のクラスタリング結果を出力します。 HMM自体は、言語情報やアクセス履歴、生物情報（ＤＮＡ）といったシーケンス情報において、前後の情報を用いて各要素をクラスタリングしたい場合に用います。 本ライブラリの特徴はオンラインEMの特徴通り、従来のEMよりも速く収束します。一応標準的な最適化手法（スケーリング、スパースな期待値情報の管理）もいれているので、そこそこ高速に動きます 速度的には100万語、隠れ状
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