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Spark MLlibでcos類似度の総当たり計算が高速に実行できるDIMSUMがすごい(2)理論編 - Coyote blog
$A$: $m \times n$行列($m»n$) $s$: cos類似度の最小値 $L$: 一行の中で非ゼロ要素の最大数 特異値を保存する場合 $A^{\rm T}A$を近似計算する目的 行列Aは($m \times n$)の大きさで、$m$が$n$に比べて非常に大きいとします。$A$を直接固有値分解(SVD)するとき、そのまま行うと$A=U\Sigma V^{\rm T}$となりますが、比較的小さい$n \times n$行列の$A^{\rm T}A$を固有値分解しても、$A^{\rm T}A=V\Sigma^{2} V^{\rm T}$となり、$\Sigma$と$V$は求めることができます。このようにして$A^{\rm T}A$を利用すると固有値分解を小さい計算量で実現することができます。しかしながら、$A^{\rm T}A$の計算量は大きいので、固有値の精度が落ちない範囲で近似計
ラズパイ2で動く Docker PaaS
2. 自己紹介 佐藤 哲大（tetz） 某ネットワークベンダで、SDN（っぽい）仕事をして ます ネットワークプログラマビリティ勉強会の企画、運営 をしてます http://network-programmability.connpass.com/ 2 4. デモ① <paas_name> は、既存の Linux コマンドと Linux ユーザとコ ンフリクトしなければ、なんでも可 <paas_name> は、ユーティリティコマンドと git リモートリポジトリ の名前に使われる <paas_name> scale web=3 git push <paas_name> master 4 $ wget http://raw.github.com/tetsusat/raspaas/master/bootstrap.sh $ chmod +x bootstrap.sh
たかがレシピサイトに何故こんな技術力が必要なのか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは！クックパッド編集室メディア開発グループ長の @yoshiori です。 たまにネットやイベントなどで「たかがレシピサイトになんでこんな技術力が必要なのか」と言われることがあるので今日はそれに真正面から答えてみようと思います。 例えばどういうところで技術使ってるか 他の人の話はこのブログの他のエントリを見てもらえればわかると思うので、僕の所属しているクックパッド編集室での取り組みの中から今回は料理動画を例に説明します。 Adaptive bitrate streaming での配信 クックパッドで配信している動画は基本的に「料理動画を支える技術」でも触れられている配信プラットフォームを利用しています。 ここでは裏で動画を「低画質」「普通」「高画質」の 3 パターンでエンコードして、回線状況に応じて最適な画質の動画を HTTP Live Streaming (HLS) で配信してい
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