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2011年12月10日のブックマーク (8件)

  • Seung-won Hwang

  • Z-order curve - Wikipedia

    In mathematical analysis and computer science, functions which are Z-order, Lebesgue curve, Morton space-filling curve,[1] Morton order or Morton code map multidimensional data to one dimension while preserving locality of the data points. It is named in France after Henri Lebesgue, who studied it in 1904,[2] and named in the United States after Guy Macdonald Morton, who first applied the order to

    Z-order curve - Wikipedia
    mooz
    mooz 2011/12/10
    多次元空間にプロットされた点を,局所性を保ちつつ一次元に変換.
  • PyPy 紹介

    1. - Python による Python 実装 - 2011/11/11 pypy-ja 闇の軍団 団員 しょうま(@shomah4a) 2. やること ● PyPy ってなに? ● Python 処理系としての PyPy ● 歴史的なお話 ● もう一つの PyPy ● RPython ツールチェイン ● 言語を作るには ● 闇の軍団について 3. お前、誰よ ● しょうま(@shomah4a) ● Java の会社勤務 ● ていうかその会社の社内勉強会 ● 仕事では今は Python 使ってます。と思ったらそうでもなく なった ● Java とかよくわかりません ● PyPy を触ってみたきっかけは、俺言語が作りたかったか ら ● PyPy 闇の軍団の団員らしい

    PyPy 紹介
    mooz
    mooz 2011/12/10
    cool
  • 田島敬史 - 京都大学

    2005年05月〜2013年03月: 京都大学 情報学研究科 社会情報学専攻 助教授(2007年3月まで)/准教授(2007年4月から) 2001年09月〜2006年03月: 北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助教授(2005年4月まで)/客員助教授(2005年5月から) 2000年08月〜2001年08月: ペンシルバニア大学 計算機情報科学科 visiting assistant professor,データベースグループ (主な共同研究者:Peter Buneman) 1996年04月〜2001年08月: 神戸大学 工学部情報知能工学科 助手 (主な共同研究者:田中克己) 1994年04月〜1996年03月: 京都大学 数理解析研究所 (研究指導委託先指導教官: 大堀淳),KABA 1987年04月〜1996年03月: 東京大学 理科I類/理学部情報科学科/理学系研究科情報科

  • Non-blocking STMについて頑張って説明してみる - くまメモ

    STMはソフトウェアトランザクショナルメモリの略です。 ↓とりあえずwikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A2%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B6%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%8A%E3%83%AB%E3%83%A1%E3%83%A2%E3%83%AA 日でSTMの話題を検索すると「楽観的ロックでしょ?」といった発言を見かける事が多く、確かに実用的な手法の多くはロックベースだったりしていますが、正直なところロックベースな手法のSTMはデータベースでのトランザクションと似ているフシがあったりしてデータベースに詳しい人からするとそれほど驚くような手法ではない事が多いのです。その

    Non-blocking STMについて頑張って説明してみる - くまメモ
    mooz
    mooz 2011/12/10
  • GraphLab: A New Parallel Framework for Machine Learning

    GraphLab: A Parallel Framework for Machine LearningDesigning and implementing efficient and provably correct parallel machine learning (ML) algorithms can be very challenging. Existing high-level parallel abstractions like MapReduce are often insufficiently expressive while low-level tools like MPI and Pthreads leave ML experts repeatedly solving the same design challenges. By targeting common pat

    mooz
    mooz 2011/12/10
    非同期の繰り返し処理を,粗に依存した計算として表現する.MR のような高階表現を提供.データの一貫性を保ちつつ.
  • Remus

    About Remus Remus provides transparent, comprehensive high availability to ordinary virtual machines running on the Xen virtual machine monitor. It does this by maintaining a completely up-to-date copy of a running VM on a backup server, which automatically activates if the primary server fails. Key features: The backup VM is an exact copy of the primary VM. When failure happens, it continues runn

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    mooz 2011/12/10
    Xen レイヤで High Availability を実現.VLDB 2011 の RemusDB はこれを DBMS 向けに最適化したもの.
  • Canopy clustering algorithm - Wikipedia

    The canopy clustering algorithm is an unsupervised pre-clustering algorithm introduced by Andrew McCallum, Kamal Nigam and Lyle Ungar in 2000.[1] It is often used as preprocessing step for the K-means algorithm or the hierarchical clustering algorithm. It is intended to speed up clustering operations on large data sets, where using another algorithm directly may be impractical due to the size of t

    mooz
    mooz 2011/12/10
    K-means や階層クラスタリングの前処理として使われるクラスタリングアルゴリズム.