sshを使いこなすための7つの設定 - 射撃しつつ前転 改
五月病が抜け切らないIT系新入社員に贈るシリーズ第1段。 ~/.ssh/configにはいろいろな設定が書けるが、周囲を見渡した限り、あまり活用されているようには見受けられない。そこで、今回は便利な設定をいくつか集めてみた。 長いホスト名に短い名前をつける Host exp1 HostName verrrryyy.looooong.hostname.example.jp ssh verrrryyy.looooong.hostname.example.jpの代わりにssh exp1でログインできるようになる。 ちなみに、zshの場合、configファイルに登録されたホスト名はsshコマンドを打つときに補完されるので更に便利。 特定のホストへログインするときのユーザ名や鍵をカスタマイズする Host github.com User tkng IdentityFile ~/.ssh/id_rsa
Mozc(Google日本語入力)のコードを読んだメモ - 射撃しつつ前転 改
Google日本語入力がOSS化されたということで、気になっていたところをいくつか確認してみた。 変換アルゴリズムはどんな感じか？ twitterの工藤さんの発言にも「わりと古典的な最小コスト法」とあるけれど、まさにそんな感じ。人名の処理とかでちょっと特別なコードが入ったりもしているが、ほぼ基本的な統計的かな漢字変換のモデル。係り受けの情報とかは使っていない。Viterbiでベストパスを求めて、品詞ベースで文節にまとめあげている。コストモデルは接続コストが品詞対品詞で、単語コストの方は単語毎に設定されているっぽい。 src/converter/immutable_converter.ccのImmutableConverterImpl::ViterbiがViterbiアルゴリズムの部分で、その後にMakeSegmentsで文節にまとめている。読むならImmutableConverterImp
ディレクトリの中にある大量の小さなファイルを高速に読み込む方法 - 射撃しつつ前転 改
ディレクトリの中にある大量のファイルを高速に読み込む方法が知りたかったので、実験してみた。想定しているシチュエーションは、一つ一つのファイルは数KB程度だが数が多い、という場合である。適当な順番でアクセスすると、ランダムアクセスになってしまいとても時間がかかる。個々のファイルを読み込む順番はどうでも良く、すべてのファイルを処理することさえできればいいので、原理的にはシーケンシャルアクセスで処理できてしかるべきである。 まず、ファイルシステムについて。HDDやSSDなどのハードウェアにアクセスする際には、ファイル名などという概念はもちろん存在しない。ファイル名と実際のディスク上の対応を管理するのがファイルシステムの主な役割である。ファイルシステムは、ファイル名からそのファイルに対応するブロック番号（メモリアドレスみたいなもんだな）を調べて、そのブロック番号を指定してHDDやSSDにアクセスす
Firefoxからsshのダイナミック転送を使って非公開サーバへアクセスする - 射撃しつつ前転 改
sshにはダイナミック転送という機能がある。この機能を使うと、sshはアプリケーション側にはSOCKSプロクシとして振る舞うが、そこからsshの接続先までは暗号化された状態で通信が行われる。 これだけだと通常のトンネリングとどう違うのかよくわからないかもしれないが、ダイナミック転送の場合は転送ポートを指定する必要がない。ここがダイナミックと表現される所以だろう。 例えば、オフィスAにある開発サーバdev1にオフィス外からアクセスしたいとする。しかし、dev1はオフィス外には公開されておらず、踏み台サーバladd1を経由してしかアクセスするしかない。ladd1はsshのみが動いており、これまではsshのトンネリング機能を使ってアクセスしてきたのだが、ウェブアプリケーションをデバッグする際はいちいちウェブアプリケーションのポート毎にトンネルを掘るのが面倒くさい。オフィスに限らずデータセンターへ
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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