Adobe が ActionScript3 の VM "AVM2" をオープンソース化し, Mozilla に寄贈した. 今後 Mozilla2 に向けて本体の JavaScript 実装 (SpiderMonkey) と統合していくという. 寄贈されたのは VM だけ. コンパイラはない. そこは SpiderMonkey のパーサを使ってがんばるらしい. SpiderMonkey の実装は bytecode 指向だから, 頑張ればなんとかなるのかな。 (すくなくとも構文木ベースの WebKit JavaScriptCore に繋ぐよりは楽そうだ.) この Opensourced AVM2 は名前が "Tamarin". 響きがかわいい. たまりん... Mozilla のエースが早速 コードをチェックインしている. せっかくなのでチェックアウトしてみた. cvs -d :pserver

What is Judy? Judy is a C library that provides a state-of-the-art core technology that implements a sparse dynamic array. Judy arrays are declared simply with a null pointer. A Judy array consumes memory only when it is populated, yet can grow to take advantage of all available memory if desired. Judy's key benefits are scalability, high performance, and memory efficiency. A Judy array is extensi

ホーム xdocdiff  -TortoiseSVNでWord, Excel, PowerPoint, pdfのdiffを見れるようにするツール- English page ■概要 バージョン管理ツール、TortoiseSVN でWord、Excel、PowerPoint、pdf、OpenOffice.orgのファイルを管理するときに、 それらのリビジョン間のdiffを表示できるようにするツールです。 もし TortoiseSVN でのバージョン管理は行っていないが、これらの種類のファイルを比較し 差分を見たいのであれば、xdocdiff WinMerge Plugin をお試しください。 ■ダウンロード (Ver1.1.5a) プログラム: xdocdiff115a.exe (526k)　インストーラ（xdoc2txt 1.35を同梱） xdocdiff113.zip (43k)　xdo

科研費によるフリーのテキストマイニングツール 2006-12-05-2 [Software][NLP] KH Coder Index Page http://khc.sourceforge.net/ (via オレンジニュース) KH Coderとは、内容分析（計量テキスト分析）もしくはテキストマイニング のためのフリーソフトウェアです。新聞記事、質問紙調査における 自由回答項目、インタビュー記録など、社会調査によって得られる様々な 日本語テキスト型データを計量的に分析するために製作されました。 ChaSen + MySQL + Perl。 科研費による。 時間がないのであとで試す。

Author: Arjan van IJzendoorn ( afie@cs.uu.nl ) This document gives an informal overview of the Haskell syntax. A formal syntax can be found at the Haskell homepage. I've made this document because the book we use for teaching here (Haskell School of Expression, Paul Hudak) introduces language constructs by example and the reader may not get a feel for for the language as a whole. For example

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Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,

やっていることは「高度な JavaScript 技集」の「UTF-8 <-> UTF16 変換」と同じ。 function toUTF8Octets(string) { return unescape(encodeURIComponent(string)); } function fromUTF8Octets(octets) { return decodeURIComponent(escape(octets)); } encodeURIComponent は encodeURI でもいい (むしろそのほうが処理する文字種が減って速くなりそう) が、decodeURIComponent は decodeURI にすると一部の文字 ("?"、"#" など) がデコードされなくなる。 使いどころ Base64 エンコードする関数 (「高度な JavaScript 技集」の base64encod

ウィトゲンシュタインは『論理哲学論考』の最初の命題で 「１　世界は成立している事柄の総体である。」 と書いている。「成立している事柄」とは、現実に成立している事柄のことである。これを「事実」と呼んでいるので、世界は「事実」の総体であるというのが、ウィトゲンシュタインの「世界」と言うことになる。 「世界」という言葉は非常に抽象的な言葉で、人それぞれによってそのイメージが違ってくるのではないかと思う。具体的な「世界」の像には微妙な違いがあるだろうと思う。だから、その具体像から抽象された「世界」という言葉の意味は、人それぞれに微妙な違いがあるものと思われる。 「１．１　世界は事実の総体であり、物の総体ではない。」 と、最初の命題への注意となるような命題を記している。このとき、「世界」は物の総体なのか、事柄の総体なのか、どちらが正しいのかという発想をすると結論の出ない議論にはまりこむのではないかと

沈思黙考さんから、「ウィトゲンシュタインの「世界」」へのコメントで、大変興味深いものをいただいた。とても短い文章のコメント欄では答えられないくらい多くの内容を含んでいるものなので、新たなエントリーで自分の考えをまとめておきたいと思った。沈思黙考さんが自分のブログを持っていたら、そこで是非まとまった主張を論じてもらいたいものだと思う。彼の主張の内容も、正確に伝えるには、コメント欄では難しいだろうと思う。 このコメントが興味深いと思ったのは、「超越」というものをどう受け止めるかで世界の枠組みが違ってくると僕が感じているからだ。そのようなことを強く意識させられるものとして上祐氏の宗教的な人格陶冶というものを知ったこともある。様々な出来事や抽象的理論が「超越」というキーワードでつながってくる不思議な一致を見たことが、このコメントに関心を引かれた原因ではないかと感じる。 コメントで触れている事柄は多

初登場になります、酒井といいます。 今回は Six Apart のサービスで使われている MogileFS というファイルシステムを紹介したいと思います。MogileFS については、日本語の情報はあまり…、というかほとんどない状況ですので参考にしていただければと思います。では早速。。。 MogileFS とは MogileFS とは、Perl で記述されているオープンソースな分散ファイルシステムです。 プロジェクトホームページ http://www.danga.com/mogilefs/ メーリングリスト http://lists.danga.com/mailman/listinfo/mogilefs 上記のホームページ内でも紹介されていますが、主に以下のような特徴があります。 アプリケーションレベルでの実装なので特殊なカーネルモジュールいらず。 ファイルを複数ホストに自動コピー / バ

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_ [コンピュータ] Bayesian Sets何はともあれ一番目立つところにリンクをば。 ここのところちょっと時間が取れたので、以前から気になっていたBayesian Setsを実装してみました。Bayesian Setsは、ある単語を入力すると、それと関係が深い単語を推測して返してくれるというものです。Google Setsというサービスを聞いたことがある方もおられるかもしれませんが、やりたいことはあれと同じです。理論的な話に興味がある場合はここを参照するか、元論文に当たってください。 論文で「高速」と紹介されているだけあって、Wikipediaから17万文書を使って学習させたにも関わらず結構な速度で動いてくれています。辞書に登録されている単語数も44万と豊富。これだけのものを現実的な時間で捌いているというだけでも、かなり驚きです。無理やりアドホックに処理を端折って計算量を減らしている