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Sorting Values With JavaScript | Envato Tuts+
If you already understand the basics of JavaScript arrays, it's time to take your skills to the next level with more advanced topics. In this series of tutorials, you'll explore intermediate-level topics for programming with arrays in JavaScript. Sorting arrays is one of the most common tasks you'll do when programming in JavaScript. Therefore, as a JavaScript programmer, it’s essential that you l
ymuto109の日記 - AdaBoostに関する調査
/* * Yahoo! Japan ディベロッパーネットワーク： テキスト解析：形態素解析サービスの利用 * http://developer.yahoo.co.jp/webapi/jlp/ma/v1/parse.html * 2015.11.18 */ import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.io.InputStream; import javax.xml.parsers.DocumentBuilder; import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory; import org.w3c.dom.Document; import org.w3c.dom.NodeList; import java
MapReduce デザインパターン (6) - めもめも
"Graph algorithms" を考えます。 下図の S, A, B, C, D は 5 つの Web ページで、矢印は、Web リンクを表しているとします。（このような関係は、『有向グラフ』と捉えることができます。）このとき、ページ S からスタートして、最低、何クリックで、A 〜 D の各ページに到達するかを計算します。 ___________ ___________ ｜ ↓| ↓ Ｓ → Ａ → Ｂ → Ｃ ← Ｄ ↑____|↑__________|____↑ 再帰的な計算をごにょごにょすれば、何とかなる気がしますが（普通は、ダイクストラのアルゴリズムを使います）、MapReduce の場合は、基本的には『端から順番になめていく』タイプの計算しかできないので、次のように考えます。 1. 各ページの求める答えを（最初は不明なので）『？』と定義します。（S 自身は、不明で
Log In - Apache Software Foundation
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大規模データで単語の数を数える - ny23の日記
大規模データから one-pass で item（n-gram など）の頻度を数える手法に関するメモ．ここ数年，毎年のように超大規模な n-gram の統計情報を空間／時間効率良く利用するための手法が提案されている．最近だと， Storing the Web in Memory: Space Efficient Language Models with Constant Time Retrieval (EMNLP 2010) とか．この論文では，最小完全ハッシュ関数や power-law を考慮した頻度表現の圧縮など，細かい技術を丁寧に組み上げており，これぐらい工夫が細かくなってくるとlog-frequency Bloom filter (ACL 2007) ぐらいからから始まった n-gram 頻度情報の圧縮の研究もそろそろ収束したかという印象（ちょうど論文を読む直前に，この論文の7節の
Kazuho@Cybozu Labs: アクセスログからアテンション（注目情報）をデータマイニングする手法について
多数のユーザーの行動記録からアテンション情報（注目されているデータが何か）をデータマイニングしたいというのは、大量のデータを扱っているウェブサイトにおいては自然と出てくる要求です。そこで、先月末にサービスを終了したサービス「パストラック」において使用していた、アクセスログから注目度（人気度）の高いウェブページや人名等のキーワードを抽出するためのアルゴリズムを紹介しておきたいと思います。 たとえばはてなブックマークのような、ユーザーの能動的な行為（「ブックマークする」という作業）から注目情報を抽出するのは決して難しいことではありません。それは、直近の一定期間内のブックマーク数＝注目度、という前提が上手に機能するからです。現に、はてなブックマークの人気エントリーは、最近24時間程度の期間内にブックマークしたユーザー数の多い URL を降順で並べているように見受けられます。 しかし、アクセスログ
自然言語処理勉強会＠東京 第1回 の資料 - 木曜不足
本日の tokyotextmining こと 自然言語処理勉強会＠東京 第1回 で話す「Webページの本文抽出 using CRF」の資料(自己紹介は除く)です。 以前、Ruby で作った本文抽出モジュール を機械学習の技術を使って作り直してみたら、というお話。 CRF は Conditional Random Fields の略。 Web本文抽出 using crf from Shuyo Nakatani 実装はこのあたり。 http://github.com/shuyo/iir/blob/master/sequence/crf.py http://github.com/shuyo/iir/blob/master/sequence/pg.py http://github.com/shuyo/iir/blob/master/extractcontent/webextract.py 【追記】
How Reddit ranking algorithms work - amix.dk
This is a follow up post to How Hacker News ranking algorithm works. This time around I will examine how Reddit's default story and comment rankings work. Reddit's algorithms are fairly simple to understand and to implement and in this post I'll dig deeper into them. The first part of this post will focus on story ranking, i.e. how are Reddit stories ranked? The second part of this post will focus
How Hacker News ranking algorithm works - amix.dk
In this post I'll try to explain how Hacker News ranking algorithm works and how you can reuse it in your own applications. It's a very simple ranking algorithm and works surprising well when you want to highlight hot or new stuff. Digging into news.arc code Hacker News is implemented in Arc, a Lisp dialect coded by Paul Graham. Hacker News is opensource and the code can be found at arclanguage.or
アマゾン、440億円の大型買収へ。ベゾスも恐れるダイパーズ、驚異的成長の秘密：In the looop：オルタナティブ・ブログ
Amazonが、Quidsiを買収すると複数のブログメディアが報じた。買収額は540百万ドル(約440億円)だ。 Quidsi(以下、運用サイトDiapers[ダイパーズ]と略する)は、創業2005年。ベビー用品コマース Diapers.com を中心に、Soap.com、BeautyBar.com を運営している急成長ベンチャーだ。特にDiapers.comの成長は驚異的で、わずか創業4年にもかかわらず、2009年売上で180百万ドル(約146億円)、2010年売上は300百万ドル(約244億円)は達すると見込まれている。 【急成長ベビー用品コマース Diapers.com】 ちなみに、Amazonの大型買収は、900百万ドル(約732億円)を投入したZappos以来だ。 ・ アマゾンが800億かけても買収したかった「ザッポスの奇跡」 (12/7) このZapposとDiapersは、巨
PPJoinとPPJoin+の検証｜社内NEET宣言
社内NEET宣言 文学部出身なのにIT企業で研究開発をすることになった社員のブログです。 PR Profile [ルームを見る|なうを見る] ニックネーム：just do neet 性別：男性 誕生日：さだまさしがソロデビューしたあたり 出身地：神奈川県 自己紹介： NEETは豊かさの象徴だから進んでNEETになるべきです。 ブログジャンル：エンジニア/ニート メッセージを送る アメンバーになる プレゼントを贈る [Publish] Calendar <<August>> S M T W T F S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Theme ブログ ( 25 ) Java ( 29 ) 職場の風景 ( 30 ) インターネット ( 17 ) Unix系O
ダイクストラ法（最短経路問題）
ダイクストラ法 (Dijkstra's Algorithm) は最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムです。 スタートノードからゴールノードまでの最短距離とその経路を求めることができます。 アルゴリズム 以下のグラフを例にダイクストラのアルゴリズムを解説します。 円がノード，線がエッジで，sがスタートノード，gがゴールノードを表しています。 エッジの近くに書かれている数字はそのエッジを通るのに必要なコスト（たいてい距離または時間）です。 ここではエッジに向きが存在しない（＝どちらからでも通れる）無向グラフだとして扱っていますが， ダイクストラ法の場合はそれほど無向グラフと有向グラフを区別して考える必要はありません。 ダイクストラ法はDP（動的計画法）的なアルゴリズムです。 つまり，「手近で明らかなことから順次確定していき，その確定した情報をもとにさらに遠くまで確定していく
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That's close to the current version, but a little out of date. Here's the code r... | Hacker News