グラフ理論のサイトと書籍のご紹介 - salmonsnareの日記
はじめに [更新: 2013/4/22]いくつか更新しました。 [/更新] §1では、グラフ理論のWWW上の資料で「これは良かった。役に立った。」と思えるものをご紹介します。 どちらかというと、グラフアルゴリズムより数学としてのグラフ理論を意識した資料を選びました。 §2では、グラフアルゴリズム等を含むより専門的な書籍をご紹介します。 1. グラフ理論のサイト Reinhard Diestel, Graph Theory Electronic Edition http://diestel-graph-theory.com/basic.html ディーステル先生のグラフ理論のテキストのpdf版です。基礎から応用まで丁寧に書いてあります。 応用についてはほとんど書かれておりませんが、その分数学的な色彩が強い本です。 目次 1. The Basics: グラフの基礎です。次数やパス等の基本的な定
Yahoo!ショッピングにおけるログ設計と監視
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ショッピング事業部開発部の吉野と申します。 今回は「アプリケーションログの設計と監視」について、実際にYahoo!ショッピングで採用している方法を少し交えながらお話しさせていただきます。 1.ログ設計のポイント ログ設計は、以下のポイントに注意して行うとよいでしょう。 ・ログ出力のポイントが押さえられているか ⇒セッションの始まりと終わり、処理の過程、例外処理の中など。 フローチャートのような処理フロー図があれば、そこにログ出力ポイントを書き込むとわかりやすくなります。 ・出力する情報に過不足はないか ⇒「いつ(システム時間)」「だれが(プロセスID・IPアドレスなど)」 「どこで(パスなど)」「なにをした(実行コマン
ウェブページの高速化に必要なもの
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、オークション事業部のさかいです。 ネットサーフィンに慣れている techblog 読者のみなさんの中には、あちこち見て回っているうちに重いページに行き当たり、イライラしながら応答を待ったり、容赦なくバックスペースキーで前のページに戻ったり…という経験をされた方が多くいらっしゃると思います。 そういったストレスのないレスポンスが行えるよう、バックエンドのプログラムの最適化や、サーバーのチューニングを行うのは私たち技術者の仕事のひとつです。 しかし、あるウェブサイトにアクセスして、そのサイトを閲覧できる状態になるまでの時間のうち、そういったバックエンドでの処理に必要な時間は 1〜2 割でしかないというデータがあります。残り
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日本語 WordNet (wn-ja)
日本語 WordNet リリース * 画像 * ダウンロード * 今後の予定 * 参考文献 * リンク * English 本プロジェクトでは、 Princeton WordNet や Global WordNet Gridに 着想をえて、日本語のワードネットを構築し、オープンで公開します。 独立行政法人情報通信研究機構（NICT）では、自然言語処理研究をサポー ト する一環として、2006年に日本語ワードネットの開発を開始しました。最初の 版、version 0.9は、2009年2月にリリースされました。このversion 0.9は、 Princeton WordNetのsynsetに対応して日本語をつけています。もちろん、 Princeton WordNetにはない日本語synsetを付与する必要があり、また、 Princeton WordNetにみられるsynsetの階層構造に、
未来を予測する方法とガボールフィルタについて - yanbe.log
インタラクティブ性が高いと質が低くても満足できる: iPhone 3G の話 - 武蔵野日記 経由。 アラン・ケイ氏によるこの名言には、二つのバリエーションがあるらしいことを知った。 The best way to predict the future is to invent it. - Alan Kay We can predict the future by inventing it. - Alan Kay 後者の方が簡潔だし、Weが主語であることで、僕らにも出来るよ！とポジティブ。 オバマ氏の演説と同じだ。 このフレーズ"The best way to predict the future is to invent it."の日本語訳「未来を予測する最も良い方法は、未来を創り出すことである」で検索してみたら、同じ趣旨のことを言ってる人は他にも居て、 未来を予測する最も良い方法は、未
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)での岡野原さんの発表のときに取ったメモ - yasuhisa's blog
hillbig.cocolog-nifty.com ということで僕が取ったメモも出してみようと思う。内容としては大体3つで オンライン学習 L1正則化 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 という感じだったんだけど、最後の索引の付近はid:syou6162の勉強不足によりよく分からなかった。が、最初の二つはなんとか付いていけたので、出してみます。主に自分用のメモですが。 オンライン学習自然言語処理のデータは3つの特徴がある。 高次元 疎 冗長 で、あとはデータがばかでかいので、いわゆるバッチ処理だとメモリに乗り切らなかったりとかということがある。それでオンライン学習というのが今よく使われているようだ。オンライン学習の方法には下のような方法がある。簡単なものから難しいものへ。 perceptron 自然言語処理と相性がよい 色んなもののベースになる 線形分離できるときには
The ACL Anthology Network
Home Paper Network Author Networks Rankings Select papers by conference About the Project Contact Us Note: The figures in parentheses don't include self citations. Welcome to the University of Michigan CLAIR Group's ACL Anthology Network interface. Here we have collected information regarding all of the papers included in the many ACL venues. From those papers, we have created several netwo
Leo's Chronicle: 子どもはどこにいるの？
（最初に）長文です。そして、このエントリ、特に後半部分は、むしろ今「親」になっていない人、あるいは、子供に手がかからなくなってきた人に読んで欲しいと思っています。 「研究している間、子どもはどこにいるの？」研究に限らず、夫婦共働きなどでも気になるこの話。ボストンに留学中のtsugo-tsugoさんに、アメリカでの様子を教えてもらいました。（アメリカは州によってぜんぜん法律が違うことは念頭に置いて読んでください。） マサチューセッツ州の場合、14才以下の子供だけを家においておくのは幼児虐待とみなされ、それに気づいた周囲の人には通報義務があります。ということで、周囲の話を聞いてる限りでは、子供の保育園、学校がない時間帯はベビーシッターを雇うか、常に家に両親どちらかがいるはずです。ベビーシッターは、教会や大学、近所のコミュニティ等で近所の学生等を紹介してもらう無認可のサービスが多いです。 法律の
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Archived MSDN and TechNet Blogs | Microsoft Docs
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巣を作るのが得意です。 - Ockham’s Razor for Engineers
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