検索対象のデータに機械学習を利用して情報を増やし、それをナビゲーションの軸として使ったり集計や可視化で利用すると面白いよ、という話。
![機械学習を利用したちょっとリッチな検索](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/222549c9bf74b29c200abf4371542d30bc4eeb0f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Felasticsearch20160107-2-160108043021-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
検索対象のデータに機械学習を利用して情報を増やし、それをナビゲーションの軸として使ったり集計や可視化で利用すると面白いよ、という話。
これまで数カ月にわたり、私たちはAtomのパフォーマンスの改善に取り組んできました。その結果、最適化するための課題として特に興味深いのが マーカ という構造体だと分かりました。マーカはバッファの内容が変更されても、バッファの論理的な領域を追跡することができます。例えば、以下の図で緑色のハイライトがかかった部分のマーカは、文字列を書き換えたとしても同じ領域に残り続けます。 マーカは、Atomの機能を幅広くサポートする基本的なプリミティブです。検索および置換を行う場合には、マーカを使うことで 検索結果のハイライト表示 ができます。スニペットの場合も、文字列を書き換える際にマーカを使い、 タブストップで移動する位置 を追跡することができます。さらにはスペルチェックの場合でも、マーカを使って スペルミスのある単語を抽出 したり、その単語を書き換える際の再チェックをしたりすることもできます。そもそも
経緯 個人的にgit commit -m " うっ、英語でなんて書けばよいんだろう。。。。ってなることが多くて、GitHubの公式の検索ってソースコードは検索できても、コミットメッセージをリポジトリ横断的に検索したいなんてことはできないんですよねぇ。まぁネイティブな人にはそんなこと思いもしないのかも知んないですが。調べてみたらGitHub APIでコミットメッセージ取れるようなので、現場のリアルな生の文例を集めて検索できるようにすればよくね?ということで勉強がてら作ってみたので、需要あるか分からないけど同じこと思ってた人のために晒す。 作ったもの http://commit-m.minamijoyo.com/ 使い方 テキストボックスにキーワード「fix bug」などを入力してSearchボタン押すと検索結果が表示される。以上。 機能の補足説明 キーワードはスペース区切りでAND検索になる
★【勉強法】の本を30冊読むマラソン、今朝の進捗:8冊目の重要な箇所を自分の言葉でまとめ中。最大の山場を登り中。 ★このブログは毎朝7時更新 ★現在の更新内容⇒【勉強法】の本を30冊読むマラソンのまとめor雑誌で見つけた【勉強法】 ★過去の勉強メモ お金/節約についての勉強メモ カテゴリーの記事一覧 - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】 時間/手帳/習慣/朝活についての勉強メモ カテゴリーの記事一覧 - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】 ★私が書いている他のブログ 子育ての本をたくさん読む!ブログ(毎日12時更新) インテリア・収納の本をたくさん読む!ブログ(毎日18時更新) 今日からすぐできること 自分で書いた英文がネーティブに通じる英語なのかどうかを、Googleを活用してチェックする方法 【1】 英文を書こうとしたとき、辞書で調べた単語でど
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本日はGmailの素晴らしさについて語りたいと思います。GmailとはGoogle社が提供しているフリーメールサービスのことで、フリーメールとして多くの方はGmailを活用しているのではないでしょうか。企業では最近Google appsというグループウェアを導入している企業は多く、私も普段の仕事でGmailを活用しています。 結論からいいますとGmailは最強だと思っています。Google検索と同じぐらい精度の高い検索機能、操作抜群のショートカットキー、スターを活用したtodo管理機能、他のメールクライアントに比べあらゆる機能において圧倒的なパフォーマンスを発揮しています。 もちろんよりギークな人からすれば、よりよいクライアントやアプリケーションはあると思いますが、普通のビジネスマンであれば十分すぎるほどの処理技術を身に付けることができると思います。 それでは早速、私が感動しているポイント
P-Study System から英辞郎 第9版で 例文検索 できることを確認しました。 (2017.02.21) P-Study System Ver.8.5.2 を公開しました! (2016.05.22) ロングマン現代英英辞典 5訂版 や オックスフォード現代英英辞典 第8版 の ネイティブ音声に対応 しました。 (2013.04.27) P-Study System から英辞郎 第7版で 例文検索 できることを確認しました。 (2013.04.17) P-Study System Android版(リピたん)を公開しました! [Facebook] (2011.12.27) 英単語の覚えやすさを追求したソフト! 学習効率を向上させるためのあらゆる機能を標準搭載! いま話題の 忘却曲線理論も標準搭載! さらに、 英辞郎 第9版 による 例文の自動表示機能 → [詳細] Google イ
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
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