When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
TechCrunch | Startup and Technology News
When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
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Live Nation says its Ticketmaster subsidiary was hacked. A hacker claims to be selling 560 million customer records. An autonomous pod. A solid-state battery-powered sports car. An electric pickup truck. A convertible grand tourer EV with up to 600 miles of range. A “fully connected mobility device” for young urban innovators to be built by Foxconn and priced under $30,000. The next Popemobile. Ov
グーグル、オブジェクト認識技術を研究する新興企業DNNresearchを買収
Googleは、カナダに拠点を置く従業員数3名の研究企業DNNresearchを買収した。この企業は音声認識と画像認識を専門としている。 オブジェクト認識技術を専門に研究する企業として、2012年にトロント大学のコンピュータサイエンス学科内で立ち上げられたDNNresearchは、今回の買収によってGoogleの傘下に入ったことになる。 Techvibesが最初に報道したところによると、Googleは今回の買収によって、DNNresearchの技術とともに、創業者であるGeoffrey Hinton同大学教授のほか、Alex Krizhevsky氏とIlya Sutskever氏という2名の同大学院生を獲得することになるという。 トロント大学のDavid Naylor学長は声明で「Geoffrey Hinton教授の研究は基礎研究に根ざした破壊的革新の素晴らしい例である」と述べるとともに「
Googleアルゴリズム200項目全てを特別公開 – 店舗集客マーケティングブログ
Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう！（Let’s Try to Find All 200 Parameters in Google Algorithm） は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在（2011年4月）でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許（合衆国特許出願0050071741）に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。 SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報（Who is情報）の表示/非表示 ドメイン種類（サイトレベルドメイン（.com や co.uk） ト
Getting Started: Python - Google App Engine - Google Code
Getting Started: Python This tutorial describes how to develop and deploy a simple project with Google App Engine. The example project, a guest book, demonstrates how to use several App Engine services, including the datastore and the Google user service. This tutorial has the following sections: Introduction The Development Environment Hello, World! Using the webapp Framework Using the Users Serv
Migemoでページ内検索するためのGoogle Chrome Extension - by edvakf in hatena
一応完成したので公開します。 MigemoFindInPage - Google Chrome 拡張機能ギャラリー 前に作った ChromeMigemo Extension に依存します。これがインストールされてないと動きません。 ページ内検索で、いつも「今自分はどこにいるの?」という感覚になるのが嫌いなので、驚きを少くするようにこだわりました。 見つかった語が現在見えてる画面外にあった場合、強制的にスクロールしない。 スクロールする場合はスムーズにスクロールさせる。 あとパフォーマンスはけっこうチューニングしたので、けっこう軽いと思います。標準のページ内検索だと「次の結果」(Mac だと Command+g) をずーっと押してるとものすごく重くなりますが、そういうことはありません。 キーバインドの変更はゆくゆく考えていきます。とりあえず当たり障りのなさそうなところを使うようにしました。
Googleの巨大分散データストアBigtableとDatastoreを理解する
今回は、米Googleのクラウド環境に存在するデータベースBigtableとDatastoreサービスを紹介します。「巨大分散」という新たなデータベースの地平を切り開くためにどのような工夫をしているか、じっくり見ていきましょう。 「Bigtable」は、Googleの主要なサービスを支える独自の巨大分散データストアです＊1。Bigtableは、2005年4月から本格的な運用（プロダクション利用）が開始されたもので、Googleの検索サービスをはじめ、Gmail、YouTube、Google Maps、Google日本語入力、そしてApp Engineなど、70以上のプロジェクトで利用されています。その規模は、数P（ペタ）バイト～数十Pバイトに達しているでしょう。 Bigtableは、Google検索サービスにおける膨大なコンテンツやインデックスを保持し、高速に検索するための専用データストア
Bigtable - Wikipedia
Bigtable（ビッグテーブル）とは、Googleの大規模なサーバ上の大量のデータを管理するために設計された、データ圧縮機能を持つ高性能なNoSQL型のプロプライエタリのデータストレージシステムである。Google File System、分散ロックマネージャの1種であるChubby Lock Service、SSTable（LevelDB（英語版）に似たログ構造化ストレージ）、その他のいくつかのGoogleの技術を活用して構築されている。2015年5月6日、パブリックバージョンのBigtableが、Google Cloud Platformのサービスの1つとして公開された。BigtableはGoogle Cloud Datastoreのバックエンドとしても利用されている[1][2]。 2004年から開発が始まり[3]、2006年には設計が論文として公開された[4]。 MapReduce
MapReduce - Wikipedia
MapReduce（マップリデュース）は、コンピュータ機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入されたプログラミングモデルである。 このフレームワークは関数型言語でよく使われるMap関数とReduce関数からヒントを得て作られているが、フレームワークにおけるそれらの用いられ方は元々のものと同じではない。 MapReduceのライブラリ群は、C++、C#、Erlang、Java、OCaml、Perl、Python、PHP、Ruby、F#、R言語、MATLAB等のプログラミング言語で実装されている。 MapReduceは巨大なデータセットを持つ高度に並列可能な問題に対して、多数のコンピュータ（ノード）の集合であるクラスター（各ノードが同じハードウェア構成を持つ場合）もしくはグリッド（各ノードが違うハードウェア構成
Googleを支える技術 -巨大システムの内側の世界 - ③: おとなの日常
にほんブログ村 名前：色人 年齢：0x22 誕生日：9 性別：男 職業：元JOCV （青年海外協力隊） 元期間限定SE。コンピュータ/物理/数学/AKB (09/18) サイバー脅威組織（APTグループ） (09/14)2018年上半期のサイバー攻撃のトレンド (09/13)情報処理推進機構（IPA）の資格試験のおすすめ (01/04)植物たち (01/03)初詣 (01/02)【AKBファンが知るべき47のこと】 その45： 会いに行ける (01/01)🐶 2018年 🐕 新年 🐶 (12/31)2017年のおわり (09/13)東北巡礼 (08/14)道路で出会うとちょっとびっくりする生物 (07/12)BONSAI (07/10)夏のオクトーバーフェスト (07/09)沖縄の景色 (05/26)沖縄最終日、もっといたい (05/23)宮古島ダイビング 【クラウド技術】 シング
Google Sites: Sign-in
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形態素解析にて、コスト最小法 - 備忘録-研究や勉強のメモ-
今日は全然何も進んだ気がしない。。以下一応やったことをメモしとこうとは思います。 「入門自然言語処理」,12章のp.477のコスト最小法による形態素解析のところをプログラムを理解しながらよいしょよいしょと打ち込み、本の通りの結果が出力されることを確かめ、終了。単語単体での出現頻度のコストと、品詞と品詞の接続におけるコストの両方を合計して、最小のものを出力するという。なるほどなるほど。 ここでメインに働いているanalyze関数は、与える2つの「function型の引数」を調整することで、「形態素最小法」や「文節数最小法」といったヒューリスティックが実現できるようになっています。これは便利だしいろいろと試して結果を比べてみると良さそう。 さて、どこかで夕飯食べて電車で本読みながら帰ろう。昨日買ったのは以下の「検索エンジンはなぜ見つけるのか」という本です。webマイニングに関することもこれから
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トライ (データ構造) - Wikipedia
"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", "inn" というキー群によるトライ木 トライ木（英: trie）やプレフィックス木（英: prefix tree）とは、順序付き木の一種。あるノードの配下の全ノードは、自身に対応する文字列に共通するプレフィックス（接頭部）があり、ルート（根）には空の文字列が対応している。値は一般に全ノードに対応して存在するわけではなく、末端ノードや一部の中間ノードだけがキーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキーが書かれ、連想される値がその下に書かれている。値が書かれていないノードはキー文字列の途中までにしか対応していない。各英単語
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Publications – Google Research
Dashboard - Code Jam Japan 2011 練習問題 - Google Code Jam
https://jp.techcrunch.com/2011/08/18/20110817photovine/
Chrome Extensions API リファレンス
Chrome Extensions | Chrome for Developers
Google翻訳API例文辞典
分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」