マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正（2010/11/01）Read less
英文メールの結語：How to Sign Off an Email
I never gave much thought as to how I should sign-off my e-mail untill I translated "Why Google Employees Quit." (I had a difficulty finding Japanese equivalent to Cheers!) As I researched, I came across this article suggesting that "Best" may indicate that a relationship is cooling down. As negotiations started to break down, the sign-offs started to get decidedly shorter and cooler,” Mr. Troutw
プログラム言語 awk Linux/Unix利用者向け一行コマンド
1行プログラミング awk でデータの単純なフォーマット変換することを目的としています。 まず、次のようなデータ（/tmp/a とします）に対して、処理を行うことを考えます。 1 2 3 4 -5 6 7 8 0 9 10 113 入力行の総数を印字する 入力行の総数を出力します（他の方法 cat /tmp/a | wc）。 cat /tmp/a | awk 'END {print NR }' 実行結果 3 N行目の入力行を印字する 3行目の入力行を出力します（他の方法 cat /tmp/a | head -3 | tail -1）。 cat /tmp/a | awk 'NR==3' 実行結果 9 10 113 N個より多い欄を持つすべての入力行を印字する 1 行に3 個以上のデータが記述されている行をすべて出力する。 % cat /tmp/a | awk 'NF > 3 {print}'
文章の作り方 - 伝わるデザイン 研究発表のユニバーサルデザイン
研究者や研究に関わる大学生や大学院生は、一年を通じて研究室ゼミや学会などで研究成果の発表を行なわなければなりません。また、近年、科学者でない人たちに対する一般向けのプレゼンや講演（アウトリーチ活動）の機会も増えてきています。他にも、研究論文や報告書を書いたり、研究費調達のために予算申請書やプロジェクトの提案書を作成したりすることも、研究者にとって欠かせない仕事です。これらはいずれも情報を他者（研究仲間や審査員、一般市民）へ伝えようとする行為であり、正確かつ効果的な情報の発信が望まれます。しかし、自己流で資料を作成して、闇雲に情報を発信していても、スムーズに情報は伝わりません。ときには誤った情報が伝わってしまい、研究の価値を正当に評価してもらえないことさえ起こりえるのです。 情報を正確にかつスムーズに他者に伝えるためには、情報をデザインすること、つまり文章を読みやすく整えたり、図表を見やすく
awk入門 コマンドの使い方とスクリプトの書き方
cos 余弦(コサイン)を返す関数です。 number cos(number) exp 指数を返す関数です。 number exp(number) exp関数の使用例を以下に示す。 $ cat naturalnumber.txt 1 2 3 4 5 $ awk '{print $1, exp($1)}' naturalnumber.txt 1 2.71828 2 7.38906 3 20.0855 4 54.5982 5 148.413 getline number getline() 現入力ファイルの次のレコードを組み込み変数 $0 に設定します。getline 関数は正常終了時には1を、ファイルの終わりに達すると0を、エラー発生時には-1を返します。 index number index(string, substring) 文字列 string の中で文字列 substring が最
Pantora Networks » 1章 LVM入門
1.1 パーティション管理の悩み Linuxユーザーなら誰でも、パーティション管理に悩まされたことあるかと思います。 「/とswapだけにしようか、/varは2GBほしいかな。いやいやswapは実メモリの2倍必要だ…。」 いくら悩んでパーティション設計を行ったとしても、リミットは忘れた頃に訪れます。デスクトップやワークステーションとして利用していた場合、作成したデータを蓄積する「/home」が、サーバーとして運用していた場合には「/var」や「/tmp」が溢れることが多いと思います。 そんなとき、「パーティションが再起動なしで広げれればいいのになぁ」と思ったことありませんか？この悩みを解決する方法、それがLVM(Logical Volume Manager, 論理ボリュームマネージャー)です。 1章ではLVMの用語を含む入門編、2章では基本操作、3章では応用操作をご紹介します。 1
Gitを使いこなすための20のコマンド | OSDN Magazine
LinuxカーネルやRuby on Rails、Perlなど、近年多くの大規模プロジェクトで採用されているバージョン管理システムが「Git」だ。Gitには非常に多数のコマンドが用意されているが、日常的に使用するコマンドは20個程度と言われている。本記事では、Gitを使いこなすために覚えるべき20個のGit基本コマンドを紹介する。 LinuxカーネルやRuby on Rails、Perlなど、近年多くの大規模プロジェクトで採用されているバージョン管理システムが「Git」だ。Gitには非常に多数のコマンドが用意されているが、日常的に使用するコマンドは20個程度と言われている。本記事では、Gitを使いこなすために覚えるべき20個のGit基本コマンドを紹介する。 なお、Gitの基本的な考え方や使い方については分散バージョン管理システムGit入門でも紹介しているので、そちらも参照してほしい。
Btrfs ファイルシステム構築 - TuntunkunMediaWiki
Btrfsとは btrfsは、ORACLEがオープンソースで開発したファイルシステムでオブジェクトレベルのRAIDアルゴリズム実装や、スナップショット、スナップショットのスナップショット、サブボリュームなどの機能を備えるファイルシステムです。ORACLEが開発したと聞くと意外に感じる人も多いでしょう。ORACLEはデータベースを専業とする企業ですが、データベースにおけるファイルシステムというファクターはとても大きいものなのです。実際、数十テラバイトのデータを扱うようなデータベースを運用している企業にとっての関心ごとの多くはI/O周りの性能に向けられています。たとえば、Googleが社内で使用している GFS : Google File System などは、そのいい例です。GFS は外部に公開されていないため、そのオープンソースクローンである Hadoop のついて見てみると、汎用のファイ
suとsudoについて - Ubuntu Japanese Wiki
この文書はRootSudo(英文)の翻訳です。 誤記、誤訳が疑われる箇所については、オリジナルの文書を参照下さい。 注意: sudoの設定についての詳細は、設定ファイル/etc/sudoersを参照下さい。 背景 Linux(およびUnix一般では)、rootという名前の管理者アカウントが存在します。Windowsにおいては、Administratorsグループに相当します。管理者アカウントでは、どんな操作でもできてしまいます。それゆえ日々の作業を管理者で行うのは非常に危険です。コマンド入力を間違えてシステムを破壊するといったことも起き得ます。理想的には操作に必要な権限のみを持ったユーザで、作業を行うべきです。ときには、rootになることが必要かも知れませんが、ほとんどの場合は、一般ユーザで問題ありません。 Ubuntuのデフォルト設定では、rootアカウントのパスワードはロックされた状態
OpenFlowが話題な理由
最近、筆者の周辺ではネットワークの制御に利用する「OpenFlow（オープンフロー）」という技術が話題だ。OpenFlowはもともと2008年にスタンフォード大学などを中心に設立された「OpenFlowコンソーシアム」が提唱し、実証実験を重ねてきた技術である。2011年にはしっかりした規格策定のため、新たに設立された「Open Networking Foundation」という団体により標準化作業が進められている。 Open Networking FoundationにはNEC、NTTグループのほか、世界のルーターやスイッチのベンダー、通信事業者が参加している。そのほか、米グーグルや米マイクロソフト、米フェイスブックなどのクラウドサービス事業者も名を連ねていることから、にわかに注目を集めている。ここではなぜOpenFlowのような技術が話題になりつつあるのか、国内のIaaS事業者に聞いたデ
naoyaのはてなダイアリー - tmpfs は本当に容量が動的なのか
Linux には tmpfs という便利なファイルシステムがあります。 $ mount -t tmpfs -o size=64m tmpfs /dev/shm $ mount -t tmpfs -o size=64m /dev/shm /var/tmpとすると、/var/tmp がディスク上ではなくメモリ上に作られたファイルシステムとして mount されます。なので、/var/tmp は I/O 時にディスクI/Oが一切発生しない高速なディスクとして使えると。いわゆる RAM ディスク。(もちろんサーバーの電源を落とすと保存したファイルは消えます。) この tmpfs はなかなかに便利で、キャッシュとかそういうものでディスクにおいてたものここ置くと、ディスク I/O がカットできて超高速になります。はてなでは MySQL のスレーブの MyISAM のファイルを tmpfs において、オ
XML総合情報サイト | XMLデータベースとAjaxの熱い関係「第3回：Ajax＋XMLデータベースがずば抜けて優れる理由」 | XMLデータベース（XML DB）総合サイト | XMLDB.JP
Ajax＋XMLデータベースが優れた選択である理由 前回、AjaxがWebアプリケーションの使い勝手を劇的に改善する古くて新しいトレンドであることを示した。そして、前々回は、Ajaxで使われるJSONにはスキーマレスという特徴があることを示した。そこから考えれば、Ajaxシステムでデータを格納する役割を担うデータベースは、スキーマレスであれば相性が良いことが容易に想像できるだろう。つまり、スキーマレスという構成があり得ないRDBMSよりも、スキーマレスで利用できるXMLデータベースの方が相性が良いと言える。（この他に、ツリー構造のXMLやJSONは、同じツリー構造のXMLデータベースと相性が良いという特徴もあるが、煩雑になるので今回は取り上げない） さて、これは非常に単純で分かりやすい理由といえるが、これには異論があり得る。つまり、スキーマレスのデータであろうと、スキーマを作成するという僅
インサイド MapR (1) （Hadoop アドベントカレンダー 2011 16日目） - nagix
この記事は Hadoop アドベントカレンダー 2011 の16日目の記事です。 今年の5月にMapR Technologies社から発表された、独自実装のHadoopディストリビューション（以降、単純にMapRと呼びます）ですが、そのユニークな特徴やオープンソース実装のはるか先をいく先進性から、いろいろなところで注目を集めています。ただ、非常に多彩な機能を持ちながら、これどうやって実現しているの、という風に思っている方も多いと思います。私はお仕事柄MapRの実装を若干詳しく知る立場におりますので、MapRの中身を少し掘り下げてみたいと思います。 MapRはHadoopのどこを改良しているのか MapR TechnologiesはもともとGoogleでGFS、BigTable、MapReduceなどの検索基盤技術を担当していたエンジニア M.C. Srivas 氏などが中心となって3年ほど
Class-Based Policing - シングルトークンバケット
◆ トークンバケットアルゴリズムの種類 Cisco IOSでサポートされているトークンバケットのアルゴリズムには以下の大きく2種類があります。 ・ Single Token Bucket（ シングルトークンバケット ） ・ Dual Token Bucket（ デュアルトークンバケット ） 簡単に言えば、policeコマンドで「violate-action」アクションコマンドを設定しない場合は、シングル トークンバケットが採用されて、「violate-action」アクションコマンドを設定した場合には、デュアル トークンバケットが採用されます。 ◆ シングルトークンバケットのアルゴリズム シングルトークンバケットでは、使用されるトークンバケットは「1つ」です。そのトークンバケットを conform bucketと言います。このBucketのサイズはpoliceコマンドのNormal Bur
Python: リストの抽出・連結・要素の追加
ソースコード #!/usr/bin/python # coding: UTF-8 # リストの初期化 num1 = [1, 4, 7, 12, 23, 41, 88, 96] num2 = [100, 130, 255, 1000] str1 = ['Jon', 'Mery', 'Sun', 'Ren'] str2 = ['hi', 'hello', 'hey', 'bye', 'ya'] # リストの要素を出力 print num1[3] print num2[-2] print # リストの範囲を指定して抽出(シーケンス型に備わっている操作) extr_n1 = num1[:-3] # 先頭から最末尾の3つ手前の要素までのリストを抽出 print extr_n1 extr_n2 = num1[2:] # 添え字の2から末尾までの要素のリストを抽出 print extr_n2 extr_
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