Ohotech 特盛 #5で発表した内容です。 ブログで幾つか補足をしています。 http://stknohg.hatenablog.jp/entry/2013/10/28/002943

昨日 @bekkou68 さんに「前島さんってどうやってRubyやRails関連の情報を収集しているんですか?」って聞かれたのでまとめてみます。とりあえず海外のブログ限定で。日本ブログ編は気が向いたらやります…。 RailsCasts 有名すぎて説明不要かもしれませんね。毎週2つ(うち1つは有料購読が必要)の Rails 関連動画をアップロードしてくれているサイトです。良質な情報を定期的に届けてくれるすばらしいサイトですね。1ヶ月9ドル払って有料購読する価値は間違いなくあると断言できます。動画中で紹介しているライブラリの情報もすばらしいですが、コード例もかなりRailsっぽく綺麗に書かれていて大変参考になります。 RubyFlow いろいろなRuby開発者のブログの更新情報をまとめたブログ。簡単な紹介文に各ブログのリンクがくっついているような形式です。日によってばらつきがありますが、だいた
お姉さんが人生を懸けて「組み合わせ爆発」を解説する日本科学未来館の動画が、ネット上で大きな話題となりました。この動画に登場した「同じ場所を2度通らずに何通りの線が引けるか」という問題を解くコンピューターが、Webで実装されています。動画では6年掛かりで導き出された「9×9」マスの計算や、25万年掛かった「10×10」マスの計算も忠実に再現。動画の最後で言及されている、高速化したアルゴリズムで解くことも可能です。 ▽ おねえさんのコンピュータ ▽ お姉さんが人生を懸けて“組み合わせ爆発”を力説 動画「フカシギの数え方」が壮大すぎる - はてなニュース 再現された「おねえさんのコンピューター」を使って、実際に5×5の問題に挑戦してみました。動画でもそうだったように、数秒で計算が終了します。コンピューターが線を辿りながら組み合わせを計算している様子も再現されていました。 左が「おねえさんのコンピ
多数のユーザーの行動記録からアテンション情報(注目されているデータが何か)をデータマイニングしたいというのは、大量のデータを扱っているウェブサイトにおいては自然と出てくる要求です。そこで、先月末にサービスを終了したサービス「パストラック」において使用していた、アクセスログから注目度(人気度)の高いウェブページや人名等のキーワードを抽出するためのアルゴリズムを紹介しておきたいと思います。 たとえばはてなブックマークのような、ユーザーの能動的な行為(「ブックマークする」という作業)から注目情報を抽出するのは決して難しいことではありません。それは、直近の一定期間内のブックマーク数=注目度、という前提が上手に機能するからです。現に、はてなブックマークの人気エントリーは、最近24時間程度の期間内にブックマークしたユーザー数の多い URL を降順で並べているように見受けられます。 しかし、アクセスログ
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