Maxima 入門ノート 1.2.1 中川義行 Copyright (c) 2005 中川義行 (Yoshiyuki NAKAGAWA). Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.1 or any later version published by the Free Software Foundation; with no Invariant Sections, no Front-Cover Texts, and no Back-Cover Texts. A copy of the license is included in the section en
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バッチを高速にした後はリアルタイムの世界へ! 現在、さまざまな業種の企業でビッグデータ分析の取り組みが行われている。ビッグデータへの最初の取っ掛かりは、既存のバッチ処理の高速化や、大量の業務データを用いた分析レポートの作成という企業が多いことだろう。そして、バッチ処理の高速化が一段落した次のステップとして、「リアルタイム処理」をテーマに掲げる企業も多いかと思われる。具体的には、 直近10秒間のトラフィックを集計したい。 直近10分間で自社商品がTwitterで話題になった回数を知りたい。 直近10時間での全店舗での来客数を集計したい。 といったリアルタイムなモニタリングを実現したくなるのではないだろうか?こういったモニタリング用の集計は、技術的には「ウインドウ集計(Time-Window Operation)」と呼ばれる。そこで本コラムでは、近頃、「ポストHadoop」として話題のApac
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初回作成:2010-02-18 最終更新:2010-03-12 作成: Wataru Uda <udawtr @ users.sourceforge.jp> Language: 日本語(Original)|English(google translate) MAGROとは MAGROは 現在のコンピューティング環境に適した設計を行うことで、 既存のGibbsSampler(WinBUGS,JAGS)より10倍以上高速なGibbsSamplerを提供することを目的として開発された、 ベイズ階層モデルの分析プログラムです。 昨今の計算機のマルチコア化への対応としてチェインごとのスレッド生成を行う機能とベイズモデルのC言語への変換機能を有しています。 チェイン数がCPUコア数より多い場合においては、ほぼCPUコア数に近い性能向上を実現しています。 C言語コードを経由してCPUネイティブに変換では
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