「今後、機密情報は紙で」文科省のメール誤送信対策に驚きの声、話を聞いてみた
Japan's Education Minister Hirokazu Matsuno speaks at a news conference at Prime Minister Shinzo Abe's official residence in Tokyo, Japan, August 3, 2016. REUTERS/Kim Kyung-Hoon 文部科学省は1月10日、職員約30人分の人事異動案を誤って約1700人の全職員に送信していたことを公表した。人事課の職員が4日夕、今月中旬に発令予定だった管理職や若手職員の人事案を部下にメールで送ろうとしたところ、誤って全職員に送信してしまったという。 一方でこの問題について、全職員に誤送信しかねないシステムや、再発防止策として同省が公表した「人事情報は今後は紙や口頭でやりとり」との報道には、ネット上などで「時代に逆行するのでは」と驚きの声
IGDA Japan chapter - DCAJ ２００９年度「デジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査研究」報告書PDF版リリース
財団法人デジタルコンテンツ協会（DCAJ）のホームページで、２００９年度版「デジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査研究報告書」がリリースされました。 PDF版は無料で公開されています。全体で380ページにも及ぶ大部なボリュームのものです。 内容としては、２章の「ゲーム開発技術ロードマップ」ではゲームの過去の技術発展のパターンが様々な面から議論されており、また、初めての日本でのゲーム開発者の就労実態調査となる５章の「ゲーム開発者の就労意識とキャリア形成の課題」の調査が含まれています。 他の報告書まで含めたページ http://www.dcaj.org/report/ 上から３番目の（３）デジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査研究。 PDFへの直接リンク。 http://www.dcaj.org/report/2009/data/dc_09_03.pdf ＜目次＞ １． は
「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場 | OSDN Magazine
ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（米国時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ
hbstudy#10「ずばり動く！kumofs と ずばり動かないケース」 - Blog by Sadayuki Furuhashi
ずばり動く！kumofs と ずばり動かないケース と題して、hbstudy#10 で発表してきました。 序盤の趣旨は丸レク2010と共通しながらも、別の側面とストーリーから紹介してみました。 また今回は、列指向DBなどの他の分散データストアとの違いについても紹介しました。 kumofsは Dynamo で言うところの Eventually Consistent ではないのですが、今回は Eventually Consistent でポイントとなる Vector Clock についても少し紹介しています。 kumofsは double-hash-spaceという独自のアルゴリズムを使うことで、ノード増減時の一貫性を保っています。Vector Clock で問題となる、データの新旧が「比較不能」になることがないため、アプリケーションでマージ処理を実装する必要がありません。 目次 kumofs
Google、「ハッキング学習用Webアプリ」を公開 - スラッシュドット・ジャパン
Googleが「ハッキングを通じてWebアプリのセキュリティや脆弱性を学ぶ」ことを目的としたWebアプリ「Jarlsberg」を公開した Google Online Security Blog）。 Jarlsbergは、「ハッカーがどのようにセキュリティ脆弱性を見つけるか」「どのようにWebアプリを攻撃するか」「どうすればそのような行為への対策を行えるか」を学習することを目的としたもの。Google Apps上で動作しているWebアプリで、ユーザーが実際にさまざまな攻撃をテストしてみることが可能。「jarlsberg.appspot.comドメイン上で任意のスクリプトを実行できるようなファイルをアップロードせよ」などの課題やヒント、その解答と対策なども多数用意されている。また、ソースコードについてもすべて公開されている。 ドキュメントはすべて英語だが、セキュリティに興味のある方は挑戦してみ
Hadoopリンクまとめ(1) - 科学と非科学の迷宮
Part1 / Part2 更新履歴 2010/06/20 リンク追加 入門、事例紹介、ニュース Part2へ移動 EC2、Pig、MapReduce、HDFS 新規追加 性能測定 公式 Welcome to Apache Hadoop! 日本語訳 Hadoopユーザー会 Welcome to Hadoop MapReduce! "大規模な計算ノード・クラスタ上において膨大なデータを高速で並列処理するアプリケーションを作成するためのプログラミングモデルおよびソフトウェアフレームワーク" Welcome to Pig! "大規模なデータセットを分析するためのプラットフォーム""Pig の言語レイヤを構成しているのは、Pig Latin と呼ばれるテキストベースの言語" wikipedia Apache Hadoop - Wikipedia, the free encyclopedia Apa
研究レポート：Javaにおけるデータシリアライズと圧縮｜社内NEET宣言
社内NEET宣言 文学部出身なのにIT企業で研究開発をすることになった社員のブログです。 PR Profile [ルームを見る|なうを見る] ニックネーム：just do neet 性別：男性 誕生日：さだまさしがソロデビューしたあたり 出身地：神奈川県 自己紹介： NEETは豊かさの象徴だから進んでNEETになるべきです。 ブログジャンル：エンジニア/ニート メッセージを送る アメンバーになる プレゼントを贈る [Publish] Calendar <<April>> S M T W T F S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Theme ブログ ( 21 ) Java ( 29 ) 職場の風景 ( 24 ) インターネット ( 15 ) Unix系OS (
超高速テキスト処理のためのアルゴリズムとデータ構造 (PDF)
超高速テキスト処理のための ゕルゴリズムとデータ構造 東京大学情報理工学系研究科* 岡野原 大輔 hillbig@is.s.u-tokyo.ac.jp NLP2010 チュートリゕル 2010 3/8@東京大学本郷キャンパス * 2010年4月から所属が （株）プリフゔードンフラストラクチャーになります。 内容 • 背景 – 自然言語処理と機械学習 • オンラン学習 – 教師有/無, 正則化 • 疎ベクトル々文字列データ構造 – 特徴情報の格納、全部分文字列情報 • 乱択化ゕルゴリズム – Hash Kernel, Randomized SVD 背景 大規模自然言語処理と機械学習 背景 • 利用可能な言語資源の急激な拡大 – ブログ, 掲示板, 商品情報, レビュー – Wikipedia, Google N-gram Corpus ～1010 語 – c.f. Penn TreeB
steps to phantasien(2010-02-14) - 最近でもなく読んだ本
裁断とスキャンが停滞している間にまた部屋の蔵書が幅をきかせ始めた. "最近読んだ本" で自分のページを検索したら, 最後は 2008-01-11. 二年分か. そりゃかさばるわ. さっさとメモして処分したい. 順不同. (もうすぐ処分します. めぼしいのがあって物理的に無事なら差し上げますのでご連絡を.) RESFful Web サービス わかった気になっていたけれどわかっていなかった話が多く, 面白かった. 私が REST だと思っていたのは REST-RPC ハイブリッドだったのかとか, connectedness がないと REST としてはいまいちだとか. 特に 8 章のベストプラクティスについては, トランザクションや一括取得のように素人が考えたらうまく設計できなそうな 話題に定型を与えているのがよかった. 実際のデータは階層化されていなかったり unified interfac
なぜソフトウェア論文を書くのは難しい（と感じる）のか (PDF)
17 フォーラム なぜソフトウェア論文を書くのは 難しい (と感じる) のか 権藤 克彦 明石 修 伊知地 宏 岩崎 英哉 河野 健二 豊田 正史 上田 和紀 「ソフトウェア開発で得られる経験や知見を成果とする論文 (＝ソフトウェア論文) を書くことは難しい」とよく言わ れますが， 「なぜ難しいのか」の分析はこれまで十分にはなされていません．本論文では本誌のソフトウェア論文特集 を編集した経験から， 「ソフトウェア論文を書くことがなぜ難しい (と感じる) のか」の分析を試みます．問題は「著 者の作文の問題」だけではなく，ソフトウェア自体，ソフトウェア工学，査読者，社会状況にも要因があることを示 します． 要因が多岐に渡るので結論を短く言うことが難しいです．あえて言えば「著者の作文技術にも問題はあるが，(著 者の責任ではない) 本質的な難しさも別にあるので，著者が自らハードルを上げてし
大学3年生のころ - 武蔵野日記
先日の情報科学若手の会で @overlast さんが発表したスライド。大学3年生の僕に伝えたいことをつらつらと。 こんなに懇切丁寧に手の内を教えてあげるのはすごいなぁと思う。自分もここにいろいろ書いたりはしているが、そんなに親切なわけでもないし……。 思うに自分はよく戦術については書くが戦略については書かないんじゃなかろうか。「こういうふうにすればドクターに進学しても楽しいよ」と書いても、そもそもドクターに進学するのがいいか悪いかについては書かないし(それは人生を左右することだから個々人で決めるべきであって、自分の言えることを超えていると思うし、人それぞれだと思うから、個別に聞かれないと言いようがない、というのもある)。自分でも、何をやるかが決まっていてどうやるかが決まっていないときはやりやすいのだが、その逆は苦手。でもなにをやるかもしっかり吟味して決めないといけないんだろうなぁ、と今日の
分布推定アルゴリズム - yukobaのブログ
分布推定アルゴリズム。遺伝的アルゴリズムを改良した物です。個体の集合を交叉・突然変異させるのではなく、個体の生成確率を進化させます。最適化問題のアルゴリズムです。以下、自分へのメモです。わかったことが増えたら追記するかも。 ビットストリング 計算量に関しては、ビット数をn、反復数をTとしています。 Population-Based Incremental Learning (PBIL) http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.61.8554 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.44.5424 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.43.1108 Population-ba
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
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