HMV (ローソン) のサイトがとんでもないクソサイトだった話 - 地獄のネコブログ
とある CD が結構安かったので、ポチったらひどい目にあいました。 ココのはなし > http://www.hmv.co.jp/ 半角全角の混乱 初期登録画面では、住所を全角で入力する必要がある。 しかし、発送先では、なぜか半角のみ(あるいは許容) 糞重い 全体的にサイトが重い、表示に 10秒くらいかかる。 商品個別ページにいたっては、30秒かかることも。 謎の非同期処理 意味不明に AJAX を多用している。 商品ページなどでは、発売日、値段などを別個にリクエストを発行している様子 ログインしているのに、していない(ようにみえる) なぜか、ログイン情報も非同期で表示しているため、ログイン表示が遅延する。 しかも、初期の表示が "ようこそ ゲスト様 ログイン 新規登録" なため、ログアウトしているようにみえる 謎の住所バリデーション (発送先入力) 初期登録画面とはことなり、半角でも許容さ
Oracleのシーケンス・採番テーブル・MAX+1 - kagamihogeの日記
20130426 追記 実行時間の計測方法がおかしかったので書き直し あるテーブルの列に連番が欲しいとき、Oracleではシーケンス（順序とかSEQUENCEとか）を使うのが定番。採番テーブルでも同様に連番を作れるが、シーケンスを使うのが定石と言われている。その理由は、同時アクセスが増えると採番テーブルはロックが多発しパフォーマンスが落ちるから、と言われている。 というわけでどの程度遅くなるもんなのかを実際にやってみる。なお、このエントリでは最初から最後までの実行時間だけを計測するのと、ごくごくシンプルなプログラムによる比較のため、より複雑な事情の絡む本番環境でも同様の結果を生むかどうかの裏付けにはならないと思うことを先に書いておきます。 環境 jdk1.7.0_17 Eclipse 4.2.0 SR2 ojdbc6.jar Oracle Database Express Edition
自然言語処理シリーズ 8 トピックモデルによる統計的潜在意味解析 | コロナ社
大量のデータの背後にある潜在的な情報を抽出する技術として，トピックモデルと呼ばれる統計モデルの研究が近年注目を集めている。本書はこれについて，言語処理という具体的な問題に対して，その理論と応用をわかりやすく解説する。 0. 本書の使い方 0.1 本書の読み方 0.2 各章と付録の説明 0.3 本書で用いる記号など 1. 統計的潜在意味解析とは 1.1 潜在的意味・トピックと潜在的共起性 1.2 潜在意味解析の歴史 1.3 統計的潜在意味解析とデータ駆動インテリジェンスの創発 1.4 確率的潜在変数モデル 1.5 確率的生成モデルとグラフィカルモデル 2. Latent Dirichlet Allocation 2.1 概要 2.2 多項分布とDirichlet分布 2.3 LDAの生成過程 2.4 LDAの幾何学的解釈 2.5 LDAの応用例 3. 学習アルゴリズ
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