Linuxで作るファイアウォール
今回からiptablesの具体的な設定を解説する。iptablesの使い方はやや複雑だが、理屈を理解すれば難しいものではない。前半で紹介する知識を利用して、まずはNATを実現しよう。 前回はiptablesを使用するためのカーネル再構築とルールの設計を行いました。これを基にファイアウォールを構築していきます。今回はiptablesの概要とNATの設定を行いましょう。 なお、前回紹介したルールはあくまでも参考なので、実際には自分の環境に合わせて作成してください。ただし、ルールの作成方法は基本的に変わらないので参考になると思います。 iptablesの仕組みと機能 これから本格的にファイアウォールを構築していくわけですが、その手段であるiptablesを理解していなければ目的を達することはできません。少々回り道になりますが、iptablesについて学んでおきましょう。 iptablesを理解す
Intel iQ Japan -
About LatencyTOP Skipping audio, slower servers, everyone knows the symptoms of latency. But to know what's going on in the system, what's causing the latency, how to fix it... that's a hard question without good answers right now. LatencyTOP is a Linux* tool for software developers (both kernel and userspace), aimed at identifying where in the system latency is happening, and what kind of operati
遺伝的アルゴリズムの使用は敗北である - 射撃しつつ前転 改
学生時代、同じ専攻にいたある教官は、遺伝的アルゴリズムを利用した研究を嫌っていた。別に理由のないことではなく、遺伝的アルゴリズムはどんな問題でもだいたいそこそこうまくこなすが、出た結果をそこからさらに改善する方法がなく、オリジナリティを発揮する余地がないので、ある特定の問題を解くのであれば、もっと違う解法を探すべきである、という話だった。 まったくその通りだと思って、それから私は、遺伝的アルゴリズムを使ってなんたらかんたらという論文はあまり読まないことにした。もちろん、遺伝的アルゴリズム自体を研究するのであれば、話はこの範疇に収まらないのだと思う。また、実問題を解く際に遺伝的アルゴリズムを使うのは、まったく非難されるべきではなく、むしろ推奨される事だろう。 ところで、MCMCの「うまく行き方」というのは、遺伝的アルゴリズムのそれと何か似てるような気がするんだけど、気のせいだろうか。理論的な
Apacheのmod_proxy_balancerを使うときはretryを設定すべき - 射撃しつつ前転
今作っているサービスは、Apacheのmod_proxy_balancerを使ってロードバランシングしている。しかし、バックエンドのサービスサーバを一旦落としてから復帰させると、コネクションがしばらくつながらないという問題に悩んでいた。1分ぐらい放置するとつながるようになるんだけど、1分は結構長い。 よくわからないのでソースを読んでみたところ、mod_proxy_balancer.cを眺めた感じ、ap_proxy_retry_workerという関数がコネクションの再確立をしているのではないかと思えた。しかし、関数の定義を眺めてみると、現在時刻がエラー発生時刻とworker->retryを足した数字よりも大きければworkerのstatusからPROXY_WORKER_IN_ERRORのビットを下ろしているだけで、コネクションの確立がどうのこうのなんて関数はまったく呼ばれてない。ここでなにが
プログラミングの本質とは - 射撃しつつ前転 改
プログラミングの本質は、条件分岐と繰り返し（と連接）だけでチューリング完全が実現できることであると考えている。つまり、いわゆる構造化定理である。 プログラミングの勉強を始めた頃は、一体どこまで勉強すれば自分はプログラミングが出来るといえるのか、まったくわからなかった。構造化定理を知ったとき、ああ、これだけ知っていれば全てのプログラムが書けるのか、と感動したし、振り返ってみても、あの瞬間はプログラマとして一つの到達点であったと思う。もちろん、そこから先の道のりは、まだまだ長かった訳だけれども。 構造化定理の良い点は、チューリングマシンというなんだか抽象的かつ重要そうなものと、自分がいつも書いているプログラムの間をシンプルに結びつけてくれる点であると思う。実際にプログラミングをする際の道具立てとしては便利なものが色々とある（高階関数だとかクロージャだとかね）訳だけれど、精神を支えているという点
Boostingの並列化 - 射撃しつつ前転 改
パターン認識と学習の統計学のp.153に「バギングは並列化が可能であるので、並列計算機を用いることによって計算時間を大幅に短縮できるが、ブースティングは逐次的にしか計算できないので、計算時間は生成する弱仮説の数に比例して長くなることになる」と書いてあったので、ブースティングって並列化できないんだなぁ、と思っていたんだけれど、こないだAdaBoostをちょっと真面目に考えてみたら、弱学習器を選べば並列化が可能な場合もあるという事に気づいた。 そもそも、よく読んでみると、パターン認識と学習の統計学には「ブースティングは並列化できない」とは一言も書いていない。これは実は意図的だったりするんじゃないかと思う。「生成する弱仮説の数に比例して計算時間が長くなる」というのはまったくその通りで、データの重み付けを逐次的に変更しながら学習を繰り返すというAdaBoostの仕様上、これはどうしようもない。ただ
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
SVMにおける損失と正則化 - 射撃しつつ前転 改
前に書いたSVMの記事で、「L1とかL2というのは間違えたときのペナルティをどう定義するかを意味しており」と書いていたが、L1とかL2って正則化項の話なんじゃないの、と疑問に思った。1ヶ月ほど時間をおいてのセルフツッコミである。確認しようとしてカーネル多変量解析を読むと、やはり正則化項についてはL1とL2の両方の説明が書いてあるが、損失に関しては普通のHinge Loss（=L1 Loss）しか書いてない。 と言う訳で、ああ、間違えちゃったなぁ、と暗澹たる気持ちで"A dual coordinate descent method for large-scale linear SVM"を読み直してみたところ、やっぱりL1-SVMというのは損失が普通のHinge Lossで、L2-SVMというのはHinge Lossの2乗を損失とすると書いてあった。両方とも正則化項についてはL2正則化を使って
独学Linux : USBメモリでRAIDを構築する方法
3月8 USBメモリでRAIDを構築する方法 カテゴリ:Ubuntu8.10ハードウェア いろいろと実験で使ったUSBメモリが余っていたので，4GBのUSBメモリを３本使って，RAID 0を構築してみました。これで約12GBの仮想ディスクとして扱うことができるというわけです。 約11GBの/dev/md0というストレージとして認識されています。 USB RAIDの構築方法 今回は，Ubuntu 8.10(Intrepid)上で作業を行いました。利用するUSBメモリのデバイス名をそれぞれ/dev/sdb，/dev/sdc，/dev/sddとします。失敗すると，USBメモリが使えなくなることがありますので，注意して下さい。STEP 1 まず，mdadmというRAIDデバイスを操作するためのプログラムが必要ですので，下記のコマンドでインストールしておきます。 $ sudo aptitude in
ケーキ・マニア３ | Do the Hudson!!(β) for iPhone
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Online EM for Unsupervised Models
Human Language Technologies: The 2009 Annual Conference of the North American Chapter of the ACL, pages 611–619, Boulder, Colorado, June 2009. c 2009 Association for Computational Linguistics Online EM for Unsupervised Models Percy Liang Dan Klein Computer Science Division, EECS Department University of California at Berkeley Berkeley, CA 94720 {pliang,klein}@cs.berkeley.edu Abstract The (batch) E
「きわめて短時間にそこそこの成果を上げる人間」の取説とその弱点 - ミームの死骸を待ちながら
「きわめて短時間にそこそこの成果を上げる」ことを得意とするタイプの人がいる。 ギリギリまで何もしないで、期限が迫ってから取りかかるくせに、最終的な成果物を見ると平均以上のクオリティを保っている。 難問に対して絶対的な解答をもたらすことはできないが、落としどころを見つけることに長けている。 他人から見れば「どう考えればそうなるのかわからない」思考プロセスを辿って、それでもまともな形で結果を出すことが出来る。 また、思考に小回りがきくため、急な状況の変化に難なく対応できる。 「きわめて短時間にそこそこの成果を上げる人間」の特徴 このタイプの人間には幾つかの特徴がある。 まず彼らは目的からスタートする。ひとたび目標を設定すると、それに向かって誘導ミサイルのごとく突撃する。 目に見える成果をイメージし、その実現に必要なリソースを自分の経験や他人の能力、そして環境の中から素早く探し出して投入し、カオ
疾病・医療保険保険種類 1 商品の特徴 ご契約例（代表事例） ご契約に際しての重要事項 契 約 概 要 09.06 Ver.1 ※お申込みいただくプランの内容については、パンフレット、申込書などで ご
疾病・医療保険保険種類 1 商品の特徴 ご契約例（代表事例） ご契約に際しての重要事項 契 約 概 要 09.06 Ver.1 ※お申込みいただくプランの内容については、パンフレット、申込書などで ご確認ください。 ＊1 疾病入院給付金と災害入院給付金は、それぞれ重複して支払われません。 ＊2 単なる縫合（傷口を縫う）処置、皮膚の良性腫瘍の摘出術、手足の指の骨折 手術など支払対象にならない手術があります。支払対象となる手術について は、3ページの「手術給付金の対象となる手術について」をご覧ください。 ＊3 死亡保険金とは、主契約の「保険料払込期間満了後死亡保険金」です。 生涯にわたり、病気やケガで入院されたとき、手術を受けられたときに給 付金をお支払いする商品です。 この保険は、告知項目を簡素化し、引受基準を緩和することで加入しやす いように設計されています。 また、既往症に対しても所定
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Unsupervised CRF is an open problem? - 射撃しつつ前転 改
https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Papers/intro_gm.pdf
Amazon.co.jp: 乱択アルゴリズム (アルゴリズム・サイエンスシリーズ 4 数理技法編): 玉木久夫: 本
ケータイで飲食店選び「“ねこ”と“パソコン”」
僧職系男子だけど | 坊主めくり
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