Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2012 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2012とは パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関するアドベント・カレンダーです。 当初PRML Advent Calendarとして立てたのですが、PRMLは敷居が高すぎるのかネタだと思われてるのか皆ROMる気満々で執筆側に誰も回ってくれる気配がなかったので、対象を機械学習全般にしてみました。URLが変更になりすみません。 参加方法 とりあえず参加登録をポチる 自分の担当の日に機械学習に関するちょっとした記事を書く みんなで読む 記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。 （PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.） 皆さんのご参加をお
iPhone版LINEのデータ構造 : Core data in LINE « NAVER Engineers' Blog
こんにちは。検索サービス開発４チームでメッセージアプリのLINEのiPhoneアプリ開発を 担当している金泰敬(キム テギョン)です。 今回説明させて頂きたい主題はLINEのモデル側を支えているCore Dataです。 Core Dataは、MacOS XのベースFrameworkであるCocoaのMVC構造のうち、 Model側を担当しているFrameworkです。 Core Dataを利用するとデータモデルの設計、オブジェクトのデータの読み取り、書き込み、管理などを簡単に行うことができます。 現在、LINEではCore Dataを利用してメッセージ、トーク、グループ、ユーザーなどを管理しています。 例えば、相手のメッセージが到着するとまずコアのデータからSqliteDBに格納します。 そして保存されたメッセージに関連しているトークでも更新が行われます。 もしそのメッセージが
Javaウェブオペレーションエンジニアがトラブル切りわけ時に見ていること3つ - カイワレの大冒険 Third
忘年会シーズンで肝臓への負担を極力避けている@masudaKです。今回はJavaアプリケーションの運用のポイントに関して、書いてみたいと思います。 このエントリはJava Advent Calendar 2012の22日目のエントリです。 Javaアプリケーションの運用ポイントとは 昨今ではLLのほうが敷居が低く、開発スピードも早いということからか、PHPやRubyなどのLLによるWebアプリケーションが多くリリースされているかと思います。 しかしながら、TwitterがJVMベースの開発にシフトしたように、より深いレベルで実装を行おうとした際にLL以外の実装も一つの選択肢として残っているのは間違いないでしょう。 そのようななかで自分が最もよく触れているJavaでのアプリケーションの運用ポイントについて述べてみたいと思います。 ここでいう「運用」とは、サービスをリリースしたのち、サービスへ
メモリリークトラブルシューティング記 – その5: Memory Analyzer でヒープダンプを解析(最終回) – yusuke.blog
– その1: 自宅サーバがハング – その2: フリーズの原因はガベージコレクション – その3: 侍でヒープ使用量を確認 – その4: リーク箇所を確認する色々な方法 – その5: Memory Analyzer でヒープダンプを解析(最終回) 延々と連載してきたメモリリークトラブルシューティング記もいよいよ最終回です。 今回のメモリリーク現象はリークの再現方法がわからないため、運用環境から詳細なデータが取得できるheapdumpを取得した、というのが前回までのあらすじです。 次は、ヒープダンプの解析。 ヒープダンプは JDK に付属の jmap コマンドで取得します。 jmap -heap:format=x [pid] または jmap -heap:format=b [pid] といった形で実行するとヒープダンプを xml 形式、またはバイナリ形式で記録できます。 通常生のヒープダンプ
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