Kazuho@Cybozu Labs: フレンド・タイムライン処理の原理と実践
« MySQL のクエリ最適化における、もうひとつの検証方法 | メイン | MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話 » 2008年06月09日 フレンド・タイムライン処理の原理と実践 MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話に続きます。 Twitter が注目されるようになって久しい今日この頃ですが、友人の投稿を時系列に並べて表示する、というのは、Twitter に限らず Mixi の「マイミクシィ最新日記」やはてなブックマークの「お気に入り」等、ソーシャルなウェブサービスにおいては一般的な手法です。ですが、この処理 (以下「フレンド・タイムライン」と呼ぶ) は、一見簡単そうに見えて、実装には様々な困難が伴います。本記事では、「フレンド・タイムライン」を実現する、プッシュ型とプル型の二種類の手法について、その原
ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ [POPFile Documentation Project]
ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) という言葉は、POPFile や類似のメールフィルターの議論においてよく使われます。これらはたいていの場合、数学の公式のことを言っています。 Thomas Bayes は 1700 年代に確率論を研究した人で、彼の業績は ベイズ統計（Bayesian Statistics）として知られています。そして、この方法は、最近メールフィルタリングの分野でよくとりあげられるようになってきました。それはグループの異なるメッセージを分類するのに非常によい成績を発揮するからです。 POPFile はベイズの定理を用いて、あるメールが work、personal、spam のどのバケツに分
![ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ [POPFile Documentation Project]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/82e5527870963fea88321c20fb8765527659f6e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.google.com%2Flogos%2Fdoodles%2F2021%2Fdoodle-champion-island-games-august-26-6753651837109002-2xa.gif)
diffX: An Algorithm to Detect Changes in Multi-version XML Documents !" # $ % & " & ' $ & ( ) * + Contents Introduction diffX Algorithm Example Analysis Future Direction Conclusion Introduction XML Diff Algorithms XyDiff, X-Diff XyDiff Mapping: Bottom-up
diffX: An Algorithm to Detect Changes in Multi-version XML Documents !" # $ % & " & ' $ & ( ) * + Contents Introduction diffX Algorithm Example Analysis Future Direction Conclusion Introduction XML Diff Algorithms XyDiff, X-Diff XyDiff Mapping: Bottom-up Pro: Fast O(nlogn) Con: Many changes in the leaves (content) X-Diff Mapping: Top-down Pro: Highly structured data Con: Many changes on the upper
diffxml - XML Diff and Patch Utilities
diffxml & patchxml: Tools for comparing and patching XML files. The standard Unix tools diff and patch are used to find the differences between text files and to apply the differences. These tools operate on a line by line basis using well-studied methods for computing the longest common subsequence (LCS). Using these tools on hierarchically structured data (XML etc) leads to sub-optimal results,
TokuLog 改め最適なフレームワークで快適なくらしを創造する会 - Data::Visitor かっこいいね
Blog Search when-present<#else>when-missing. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)?? ---- ---- FTL stack trace ("~" means nesting-related): - Failed at: ${entry.path} [in template "__entry.ftlh" at line 3, column 25] - Reached through: #include "__entry.ftlh" [in template "entry.ftlh" at
最速インターフェース研究会 :: ハッシュキーの存在チェックを超高速に省メモリで行う方法
リンク先まとめて登録できる機能が付きました。 http://blog.livedoor.jp/staff_reader/archives/51034585.html かとゆー家断絶からリンク張られてるサイトをまとめて登録とか http://reader.livedoor.com/subscribe/?url=http%3A%2F%2Fwww6.ocn.ne.jp%2F~katoyuu%2F&extract=on スタートマック体験モニタのブログをまとめて登録とか http://reader.livedoor.com/subscribe/?url=http%3A%2F%2Fwww.apple.com%2Fjp%2Farticles%2Fstartmac_monitor_2%2Fwinners.html&extract=on できます。 リンク先の全件にAuto Discoveryをかけると、
最小完全ハッシュ関数の作り方
■順列型の最小完全ハッシュ関数 ０から４までの５個の数字が下のように並んでいる場合を例にして説明します。 ５個の数字の並べ方は５！通りありますので５！(=120)通りの並べ方の総てに対して0から119までの数値を一意に割り付けることが目的となります。 ３４１０２ ここでは左側から順に数字を見ていくことにします。最初の数字は３で残りの数字の個数は４個ですね。 この残れさた数字の個数分の総順列数は４！ですが、この数量を基数と言います。 つまり左端の数字が何であるかを完全に識別する為に最低限必要な基本となる重みのことです。 従って先ず最初の数字３に基数である４！を掛け算してはじき出します。 [３]４１０２ → ３＊４！ 次に左から２番目の数字ですが、ここから先はとても注意が必要です。 ２番目の数字は４で残りの数字の個数は３個です。残りの数字の個数が３個なので基数は３！になります。つまり基数が変化
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diff algorithm - 自称中級プログラマの雑メモ
Luceneでベイズ分類（experimental） | 関口宏司のLuceneブログ
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