RDBで階層構造(平たく言うと行同士の親子関係)を表現するために様々なデータモデルが存在します。最もよく使用されていると思われるのは「隣接リストモデル」(子となる行の中で、親となる行のprimary keyやunique idを持っておくことで親子関係を表現するデータモデル)です。 ただし、このモデルでは「N階層以内の親を取得する」「N階層以内の子を取得する」ことは容易ですが、階層数に依存せず再帰的に「全ての祖先を取得する」「全ての子孫を取得する」ことが苦手です。*1 このような欠点を持たないデータモデルとしてここ数年で注目を集めているモデルとして「入れ子集合モデル」があります。 SQLで木と階層構造のデータを扱う(1)―― 入れ子集合モデル 従来のリレーショナル・データベースで階層データを扱うモデルには、「隣接リストモデル」や「経路列挙モデル」などが知られていますが、これらがデータ構造の
小林 三郎 氏(左) 中央大学大学院戦略経営研究科 客員教授。1971年本田技術研究所に入社。1987年に日本初のエアバッグの開発・量産・市販に成功。2000年にはホンダの経営企画部長に就任。退職後、一橋大学大学院国際企業戦略研究科客員教授を経て、2010年4月から現職。主な著書に『ホンダ イノベーションの神髄』、『ホンダ イノベーション魂!』など。 田子 學 氏(右) エムテド代表取締役 アートディレクター/デザイナー。東芝、「アマダナ」(リアル・フリート)での活動を経て独立起業。現在、慶應義塾大学大学院SDM研究科特任教授、法政大学デザイン工学部非常勤講師、東京造形大学非常勤講師も務める。主な著書に『デザインマネジメント ~アップル、グーグル、アウディ、ダイソンの経営の基本はこれだ』など。 (撮影:栗原 克己) 田子:前回の視野の広さに深く関連するかもしれないエピソードがあります。私は
WindowsでImageMagickとRMagickをセットアップするのは、Macの時ほど簡単では無い模様。最初はとりあえず、普通にImageMagickの公式サイトから、最新のWindows用バイナリを落としてきてインストールして、gem install rmagickしてみたらエラーが出て失敗した。なのでググッて調べて、若干古いもののRuby 1.8.6用としてImageMagickとRMagickのセットで公開されているファイルをRubyForgeからダウンロードしてインストールしてみたら、いちおううまくいったっぽい。このバージョンのImageMagickとRmagickを試した環境は以下の2つ。 Windows 7 64bit + Ruby 1.8.7 p334 (i386-mingw32) Windows XP 32bit + Ruby 1.8.7 p302 (i386-min
目的 RMagick を Windows にインストールすることが目的です。筆者のインストール実績は Windows 7 / Windows 10 に対してあります。 RMagick が特別なのは以下の点です。 C 言語で実装されたネイティブコードを含んでいる。 ImageMagick という画像編集用ソフトウェアを使っている。 従って、以下が必要になります。 DEVELOPMENT KIT をセットアップすること。 ImageMagick をインストールすること。 手順 1. DEVELOPMENT KIT をセットアップする わからない人はこちら。 2. ImageMagick をインストールする バージョンの選択に注意すること。 RMagick 2.16.0 の時点では ImageMagick 7 系に未対応であり、ImageMagick 6 系を入れる必要がある。 dll 版を使用
LINEは2月6日、2013年10~12月期と2013年通期の連結業績を発表した。グループ会社も含めた10~12月期の売上高は前四半期比16%増の159億円で、通期の売上額は518億円だった。 また、基幹事業である無料通話・メッセージアプリ「LINE」事業の10~12月期の売上額は122億円で、前四半期比で20%増、前年同期比で450%増となった。通期の売上額は343億円だった。LINE事業における売上成比は、ゲーム課金が約60%、スタンプ課金が約20%、公式アカウントやスポンサードスタンプなどが約20%となる。 LINEでは、2013年7月よりアップルやグーグルのアプリストアに支払う30%の決済手数料を除いた金額のうち、開発会社との契約に基づいてLINEが受け取る金額だけを売上として計上する「ネット計上」で売上額を算出している。今回より、過去の売上額についてもネット計上に統一しているとい
本連載は、心理学博士・榎本博明氏著、日本実業出版社刊『やる気がいつの間にかわいてくるたった1つの方法』から編集転載しています。 「日曜の夜は憂鬱(ゆううつ)になる」「自分に合った仕事に巡り会えればきっと仕事を楽しめるのに」――。そう考えている人たちに向け、「自分に向いている仕事さがし」ではなく自分の「仕事づくり」のコツとして仕事を意味づける“ストーリー”をキーワードに解説しています。 そのコツを習得すれば、転職することなく、今の仕事に対して自然にやる気がわいてきて、仕事を楽しめるようになるといいます。 どうせ働くのなら、楽しみながら働くコツを身につけてみるのはいかがですか。 松下幸之助や安藤百福のような、人々や社会を豊かにするというストーリー。トップアスリートのように、きつくてつまらない練習の積み重ねの先にある勝利を信じるストーリー。 「そんな壮大なストーリーは自分には描けない」という人は
昨日 7/29 の「第6回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会」は参加しなかったのだが、ニコ生で中継してくださっていたので後半を聞くことができた。 6.6章「割算値の統計モデリングはやめよう」では、タイトルの通り観測データ同士を割り算するなと話しているわけだが、読んでいていろいろ疑問に思うところがあり。 読書会中継でちょうど 6.6 章以降を担当された 0kayu さんの発表を聞くことができたのだが、気になっていたあたりは特に質疑でも話題にならず残念。 というわけで、誰かがツッコミを入れてくれることを期待して自分の疑問をここに書いておく。 「データ解析のための統計モデリング入門」6.6章では統計モデルに観測データ同士の割り算値を持ち込むことを批判している。その理由として、 比率にすることで元のスカラー値の情報が失われる 値それぞれが分布を持っている場合、それらの割り算値の分布がよ
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