id:s-yata さんの新作trieライブラリが公開されていたので使ってみました。環境はMac OS Xです。やた@はてな日記 marisa-trie - Project Hosting on Google Code インストール普通にGoogle Codeからダウンロードしてインストールします。 $ wget http://marisa-trie.googlecode.com/files/marisa-0.0.1.tar.gz $ tar xfz marisa-0.0.1.tar.gz $ cd marisa-0.0.1/ $ ./configure $ make $ sudo make install 動作確認Wikipedia N-gram(nokunoの日記)よりbigramを格納し、marisa-predictによって前方一致検索を行いました。 $ cat bigram.txt
というわけでバイナリアンに混じって発表してきました.x86/x64最適化勉強会3 : ATND nokuno C++でMicro Thread / Fiber / Coroutineを実装してみた 〜 espを強引に入れ替える〜久しぶりにゲーム開発の話をしました.楽しかった!Implementing MicroThread / Coroutine via esp-swap for Danmaku Shooting Games View more presentations from Yoh Okuno takehiro_t 分岐予測時代のswitch-caseif文は頻度の低いものから検査するほうが速い場合がある? 青木和麻呂 暗号実装最適化 − 暗号実装屋の不毛な戦いCamellia暗号の開発者 @NTTno title LEA命令を使った最適化 GCD(最大公約数)の最適化 herum
id:echizen_tmさんの良エントリに触発されて書いてみます.未知の分野の論文を読むときの10のポイント - EchizenBlog-Zwei基本的には私もid:echizen_tmさんの書いた10のポイントに沿った読み方をしています.ひとつ付け加えるなら,論文を調べる前にやるべきことがあるケースについて.0. 論文を読む前に定番の書籍(技術書・教科書)がある場合はそちらを先に読む.実装よりの分野の場合はライブラリを使ってみたりソースコードを読んでみたりするのもいい.また各ポイントについてちょっと補足するとすると,こんなところでしょうか. 調べる論文は英語に絞る 学部生のときは日本語論文も調べましたし,今でも日本語処理関係は日本語で読むこともありますが,少し読んでみればいわゆる「地雷」が多いことに気付くでしょうから,自然とその分野のトップカンファレンスに行き着くことが多いと思います.
8.8.4節 積和アルゴリズムのところを発表しました。和と積の交換のあたりで説明がグダグダになってしまい、id:n_shuyoさんに助けていただきました。ありがとうございます! 落ち着いて考えれば連鎖の場合と同じなんですよねー、それを周辺化のところと、因子→変数のところと、因子→変数のところで3回必要になるだけで。というわけで、今回の反省はスライド作っただけで満足しないでちゃんとしゃべる内容を考えて行くことと、iPhoneを充電しながらustreamするためにスタンドが必要ということですねw スライドPRML読書会 #11 8.8.4節 積和アルゴリズムView more presentations from nokuno. ソースコードおまけのPythonコードです。8.4.1「連鎖における推論」の実装を行いました。マルコフ連鎖における以下の機能を実装しています。 forward: 前向
便乗です。TwitterにいるPHPのすごい人リスト - Shin x blogNLP(と機械学習)方面で個人的に尊敬している人を中心にまとめてみました。敬称略・アルファベット順です。 @a_bicky @caesar_wanya @combinational @echizen_tm @hillbig @hitoshi_ni @issei_sato @kashi_pong @kimuras @kisa12012 @klmquasi @llamerada @machy @mamoruk @mhagiwara @murawaki @neubig @niam @norizm @overlast @penguinana_ @s5yata @shima__shima @shuyo @sla @sleepy_yoshi @smly @syou6162 @takeda25 @taku910 @tkng
TwitterにいるNLPのすごい人リスト - nokunoの日記のブログ版です.例によって順不同です.生駒日記Seeking for my unique color.ny23の日記Mi manca qualche giovedi`?Standard ML of Yukkuriあんちべ!射撃しつつ前転EchizenBlog-Zweiビームの報告書理系大学院留学日記kisa12012の日記nozyhの日記 Preferred Research 糞ネット弁慶あしたからがんばる ―椀屋本舗unnonounouchiumi logBLOG::broomie.net蝉々亭Overlasting::Lifeやた@はてな日記aito の日記 睡眠不足?!gologo13の日記murawaki の雑記 - rekkenグループmots quotidiens.tb_yasuの日記y_tagの日記アスペ日記人
Twitterについては先日の記事でフロントエンドのBlenderを紹介しましたが、バックエンドやデータ解析のシステムにも興味があります。ちょうどData-Intensive Text Processing with MapReduceで有名な@lintool先生の新しい論文が公開されていたので読んでみました。Full-Text Indexing for Optimizing Selection Operations in Large-Scale Data Analytics(pdf)ACMのMapReduce'11というワークショップで発表された内容のようです。この論文を読んで初めて知ったのですが、Lin先生はサバティカル休暇(大学教授が長期の休みを取れる制度)でTwitterに来ており、データ解析チームで働いているそうです。この論文もTwitterエンジニアの@squarecogさんと
関数全体をtryで囲む int main() try { // 関数内のすべての例外をキャッチできる ... } catch () { ... } 無名名前空間C言語ではグローバル変数にstaticを付けるとファイル内変数になりましたが、C++では無名名前空間を使うことで同じ事を明示的に書くことができます。 namespace { // この中の変数は他のファイルから参照できない int i; } newのバリエーションデフォルトのnew演算子はメモリ確保に失敗するとstd::bad_alloc型の例外を投げるようになっていますが、std::nothrowを使うとNULLを返すようにできます。これは便利! int* p = new(std::nothrow) int; delete p; ※Effective C++によると、nothrow型のnewはメモリ確保に失敗しても例外を投げないも
というわけで自然言語処理勉強会を開催しました。第2回自然言語処理勉強会@東京 : ATND私の発表は、シルバーウィークにもう1回読んでみたMozcのソースコードの解説をしました。Tokyotextmining02 mozcView more presentations from nokuno. その他、関連するリンクです。Togetter - 「第2回 自然言語処理勉強会@東京 (#tokyotextmining)」 自然言語処理研究会 - tsubosakaの日記 (id:tsubosakaさん) 自然言語処理勉強会で「ナイーブベイズによる言語判定」を発表してきました - Mi manca qualche giovedi`? (id:n_shuyoさん)Query Suggestion @ tokyotextmining#2 (@y_benjoさん)
Sobe2 markovView more presentations from nokuno.
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