第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
memcached互換のNoSQLデータベース「Membase」がオープンソースで登場
memcachedの開発者らが中心となって今年の3月に立ち上げた企業NorthScaleが、memcached互換のNoSQLデータベース「Membase」のオープンソースプロジェクト「membase.org」を6月23日に発表しました。 MembaseはWebアプリケーションのバックエンドに使われることを想定したキーバリュー型データストア。高速かつ高いスケーラビリティを目指したもの。 主な機能として、将来にわたってmemcachedとプロトコルの互換性を保証しつつ、ディスクへの永続性機能（データのディスクへの書き込み）、階層型データストア管理、データレプリケーション、稼働状態での設定変更とノード間のリバランシング機能なども備えると説明されています。 Membaseの特徴はmemcached互換とスケーラビリティ MembaseのWebサイトの情報を基に、特徴を紹介しましょう。 動的なノー
Perl 5.8.x における日本語コード変換のメモ
Perl 5.8ではEncode.pmが標準モジュールとなり、多バイト文字を標準で簡単に扱えるようになりました。が、jcode.plやJcode.pmを用いたコード変換の経験があると、逆にこれが仇となって文字化けの嵐に遭います。（私の場合そうだったというだけで、普通はそんなこと無いのかもしれないのですが。）漸く最近になって基本的な考え方が飲み込めるようになって来たので、この辺をまとめておこうと思います。なお、本メモは新たにPerl 5.8.x的なPerlスクリプトを書く際に気をつけることをまとめたものであり、基本的には既存のスクリプトにPerl 5.8 + Encode.pmを適用するためのものではありません。また、utf8でスクリプトを書くことを前提にしています。が、どちらにせよ、この知識は参考になると思います。（たぶん。） 本文冒頭ですが、まず参照先を示しておきます。以下のドキュメント
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
