「何番煎じか分からないけど集合知プログラミングをPHPでやってみたシリーズ」で扱っている集合知プログラミングは、とかく計算量が多くなりがちで、うまくアルゴリズムを作らないとメモリ不足に陥りがちです。 現に前回の記事では、その越えられない壁を体験してしまったので、「どげんかせんといかん。」という事で、最近ちょっと興味のある、Googleのバックエンドでも使われている"MapReduce"に関して少し調べてみました。 "MapReduce"に関しては、「"Googleを支える技術"読め。以上。」でもいいんですが、id:naoyaさんが書かれている記事が非常に分かりやすかったので、その記事のリンクを貼っておきます。 →MapReduce - naoyaのはてなダイアリー "Googleを支える技術"もせっかくだからAmazonのリンクを貼っておきます。 Googleを支える技術 ?巨大システムの
This page is the table of contents of "The Intruduction to Metadata and Semantic Web". Most parts are written in Japanese, but everybody is welcome. ウェブは人間が読むための「文書のウェブ」から、様々なデータを自在に発見して利用できる「データのウェブ」へと向かいます。セマンティック・ウェブと呼ばれる分野では、このデータのウェブを実現するために、表現のモデルや交換・共有を可能にするオントロジー、そして推論や頼性検証といった各レベルでの技術開発が進められています。メタデータを適切に与えることで、文書情報をこの「データのウェブ」に組み込むことが可能になります。 RDFグラフとリンクするデータ リソースとメタデータの表現 語彙とオントロジー メタデータ
大手(ばかりではないでしょうが)SIer さんがたまにやる、どこにも公開していない内作フレームワーク(今回は、Java の Web アプリケーション用のものを念頭におきます)でプロジェクトをすすめるのはこういうリスクがあるんですけど、考慮してますか? っていう話です。 わざわざ書くってことは、考慮してない現場をまのあたりにしてるからなわけですが。 名の知れているフレームワークと言うとまずは Struts ですね。名が知れていないものでも、容易に情報が得られるフレームワークはたくさんあります。また、プロの編集者がちゃんと編集・校正して、しっかりと製本されたそれらの参考書も手にはいります。 いっぽう、内作のフレームワークについて、それを使わされる下請けさんなどの立場で見るとどうでしょうか。 プロジェクトが始まるまで、下手すれば名前すら聞いたことがない。 プロジェクトが始まっても、なぜか実行環境
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