みなさん、Evernoteは使っていますか? Evernoteは「全てを記憶する」が合言葉のメモアプリで、クラウド上にデータを保存してWin/Mac/iPhone/Webから共通のデータにアクセスしたり同期したりできるのが特徴の便利なサービスです。開発元はシリコンバレーの会社ですが、日本人のユーザも非常に多いそうで、Evernoteの使い方についての記事は日本語でも星の数ほどありますのでここでは触れません。 今回は、そのEvernoteの裏側のシステム概要を解説する記事が今月開設されたばかりの技術ブログに公開されていましたので、翻訳してみました。Architectural Digest | Evernote Tech Blog はじめにこのブログの手始めとして、Evernoteの構築について大雑把な概要を述べる。ここではそれぞれのコンポーネントの詳細に踏み込むことはしない。それらについての
社内でPRML勉強会が始まり、1.2.1節の確率密度の変数変換のところで多変数の変換が説明されていないのに不満を持ちました。連続値をとる確率変数を変数変換すると、領域を引き伸ばしたり縮めたりするので確率密度が変化します。領域をa倍拡大すれば、密度は1/aに薄まり、逆に縮めれば密度は上がります。このときの拡大率は変数が1次元か多次元か、射影が線形か一般かで次のような表にまとめられます。 射影 1次元 多次元 線形 傾き 行列式 一般 微分 ヤコビアン ヤコビアンが一番一般的なケースとなります。ヤコビ行列 - Wikipedia ツイートする
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