アクセスログをスマート解析してくれる「request-log-analyzer」が超絶便利だった件 - カイワレの大冒険 Second
最近、Ruby率が高くなってきた@masudaKです。 ちょいとアクセスログを眺める機会があったのですが、ワンライナーも限界があるし、なんかいいプラグインでもあるんじゃないかと探したら、良さそうなのがあったので、紹介。 その名も「request-log-analyzer」。Ruby製のログ解析ツールでございます。 プロジェクトページを見ると、Railsのログだけではなく、Apacheのアクセスログや、S3のログ、MySQLのスロークエリログなんかにも対応してるとのこと。 とりあえず、combinedなログを解析したかったので、試しにやってみました。 1 2 49.212.129.187 - - [27/May/2013:05:48:01 +0900] "GET /top HTTP/1.1" 200 162 "-" "curl/7.19.7 (x86_64-redhat-linux-gnu)
産総研：インターネット上の楽曲の中身を自動解析する音楽鑑賞システム
発表・掲載日：2012/08/29 インターネット上の楽曲の中身を自動解析する音楽鑑賞システム －誰でも利用できる能動的音楽鑑賞サービス「Songle」を一般公開－ ポイント インターネット上の音楽コンテンツをより能動的で豊かに鑑賞できるサービスを開始する 自動解析された楽曲の中身を可視化して楽しみながら、サビ出し機能で効率的に鑑賞できる ユーザーが自動解析の誤りを訂正できるインタフェースにより、サービス品質が向上する 独立行政法人 産業技術総合研究所【理事長 野間口 有】（以下「産総研」という）情報技術研究部門【研究部門長 伊藤 智】後藤 真孝 上席研究員 兼 メディアインタラクション研究グループ 研究グループ長と吉井 和佳 研究員、藤原 弘将 研究員、中野 倫靖 研究員らは、インターネット上にある楽曲の中身を自動解析できる音楽理解技術を開発し、楽曲の可視化機能やサビ出し機能を使用しなが
Rosette形態素解析システム
トークン化や品詞のタグづけ、基本形化、複合語分解、漢字の読みなどの機能で高度なテキスト解析を実現する基本的な言語解析モジュール 製品評価版お問い合わせフォーム 高精度な言語解析を実現 Rosette Base Linguictics (基本言語解析)はポータブルで高性能なテキスト分節（分かち書き）エンジンです。10年以上にわたり、多くのWeb検索エンジンやエンタープライズ・サーチのインデックス生成にトークナイザとして利用されています。 テキストを単語（トークン）に分割し、トークンに品詞を付与するとともに、活用語を正規化して基本形（辞書に載っている標準形）を出力します。さらに、複合名詞をその構成要素に分解したり、読みを出力する機能もあります。独自のアルゴリズムと約50万語の辞書(* 随時更新)でテキストを的確に分節します。日本語の外来語由来のカタカナ文字列の分かち書きも適切に行えるよう設計さ
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
無線LANのWPA/WPA2-PSKをGPUで超高速解析してパスワードを見つけるフリーのオープンソースソフト「Pyrit」
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
ぼくのかんがえたとうけいがくぶかりきゅらむ - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
個人的にもやもやと考えたカリキュラムです。日本の大学には存在しない統計学部がもしあったら、こんなカリキュラムを組みたいなぁ、と。 統計学の講義は分布や変数の型を教えるところから入るんだけど、授業を受けていて分かりにくいな〜と学生の頃から常々感じていました。（あくまでも個人的な偏見と妄想に満ち溢れた記事であることをご了承ください。。） それでは、カリキュラムを発表します！！ 1. データ解析I一般化線形モデル教師付き機械学習非線形モデル（一般化加法モデル）カテゴリカルデータ解析生存時間解析グラフィカルモデリング経時データの解析探索的データ解析（EDA）多次元データの縮約非教師付き機械学習（クラスタリング）データマイニング 2. データ解析IIデータハンドリングI（R）データハンドリングII（perl、rubyなどスクリプト言語）データベースからのデータ取得I（RDBMS系）データベースからの
Rで多変量解析（一般化線形モデル）〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択（ステップワイズ法）変数縮小（主成分分析） どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」が何を意味するのかを探るところから始めます。 具体的には、解析手法はこのように使い分けます。何かの結果変数を説明するモデルを作る→重回帰同じ目的で説明変数が連続値以外→一般化線形モデル（GLIM、ぐりむと発音） 実は「重回帰」も「GLIM」もほとんど同じ意味ですが、ニュアンスとして重回帰は一般線形モデル（GLM、じーえるえむ）を指す事が多いです。正確には「重回帰」は「単回帰」と対になる言葉で、説明
目grep入門
Kernel/VM探検隊 #6で発表したスライドです。 解説編はこちら→http://www.slideshare.net/murachue/grep-8132856Read less
CJB
ArtsMovies, Music, TelevisionBusinessInvesting, Jobs, Real EstateComputersHardware, Internet, SoftwareGamesGambling, RPGs, Video Games HealthAlternative, Fitness, MedicineHomeConsumers, Cooking, FamilyKidsArts, School, TeensNewsMedia, Newspapers, Weather Phones800, 822, 833, 844, 855, 866, 877, 888RecreationFood, Humor, Outdoors, TravelReferenceEducation, Libraries, MapsRegionalCanada, Europe, UK,
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np301@改造ブログ PS3ゲームのムービー抽出 [ PAM ] 2011/12/15更新
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