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はじめに 大規模なデータを扱うアプリケーションでは、速度とともに作業領域量も大きな問題となります。作業領域がメインメモリに収まらない場合、スワッピングが発生し、大幅な速度低下につながります。そのため近年、データ構造は高速なだけでなく、作業領域量が小さいことも求められています。今回紹介するデータ構造は「操作付きbit vector（SUCcinct Bit Vector:sucBV）」です。sucBVは、圧縮索引やSuccinct Data Structureなど、データをコンパクトに表現する際に重要なデータ構造です。STLのvector<bool>と同様に、bit列情報B[0....n-1]を保存します。このbit列情報は前もって与えられ、変更が無いことを前提とします。sucBVは、次の二つの操作を定数時間でサポートします。 rank(p,bit)――B[0...p]中のbit（bitは1

Contax T2 @Sterling Hall of Medicine, Yale University この間の「人を育てるラボの特徴」というエントリについて、ブクマコメントで頂いたこと、 >大学院教育において、どうなったら「人が育った」と評価できるのか、その基準も合わせて教えていただけると嬉しいかも。「研究を進めるための実務的な能力」が身についたということでO.K.？(pollyannaさん） について少し考えてみたいと思う。 これって「大学院教育って（受け手側からすると）何のためにあるのか」という極めて重要な課題そのもの。深遠かどうかはこのエントリの後で考えて頂くとしても、大事なテーマであることは間違いない。 で、ここでは日本の大学院と米国の大学院をちょっと分けて考えてみたい。前エントリにも少し書きましたが、私個人として、某旧帝大と某Ivy schoolの間で、ラボがどうというより

米リーハイ大学は米国時間2008年10月27日，世界各国の革新性に関する調査結果を発表した。それによると，日本と北欧諸国が最も革新的な国のランキング上位を占めた。 この調査では，16種類の製品カテゴリについて，新製品が定着するまでに要する時間を分析し，31カ国を評価した。 新製品が定着するのにかかる時間が最も短いのは日本（5.4年）。以下，ノルウェー，スウェーデン，オランダ，デンマークと続いた。米国は6.2年で6位だった。スイスとオーストリアも上位にランクインした。 また，韓国やベネズエラといった新興国の順位が，地中海周辺の先進国を上回った。ランキング最下位5カ国は，インド，フィリピン，インドネシア，ベトナム，中国だった。 調査対象の製品を，携帯電話やMP3プレーヤ，デジタル・カメラ，ブロードバンド，インターネットなどの「娯楽製品」と，電子レンジや食器洗い機，冷蔵庫，タンブル乾燥機，洗濯機

An unexpected financial emergency can often strike without warning, leaving our savings inadequate to cover the expenses. This…

MacOS Xといえば、クリーンな印象を受けるGUIとユニークなソフトではないかと思います。その中でも、標準添付されている『Time Machine』は、世にあるバックアップソフトの中でも、一二を争うくらいユニークなユーザーインターフェイスを持ったバックアップソフトではないかと思います。 このバックアップソフト、機能もポイントを押さえており、使いやすいので、標準添付するAppleに畏敬の念を持ちますが、残念なことにNAS等ネットワーク接続のディスクには、バックアップ先にすることが出来ません。 唯一、Appleの「Time Capsule」がバックアップ先に指定できますが、同じ機能を持つデバイス（無線LANルーターやNAS）を持っていると、購入に二の足を践んでしまうし、ネットワーク経由のバックアップストレージなんて、PCを使って安く作ることが出来ないの？　と考える方もいらっしゃると思います。

野村総合研究所の石田裕三さんがITA Issueに連載されている記事「スケーラブルなO/Rマッピングの実現手法」が面白く、今後に期待しています。 第1回 現状のO/Rマッピング手法に潜む問題点 第2回 O/Rマッピングの正しいモジュラリティを探る 第3回 Google File Systemに学ぶスケーラビリティの真髄【前編】――“富豪的”解決手段を超えて 第4回 Google File Systemに学ぶスケーラビリティの真髄【中編】――アプリケーションとプラットフォームの“協調設計” 私自身はサーバ数百台といった大規模システムとは縁がないのですが、オレオレフレームワークを作ろうと思っている関係上、データベースの扱いはやはり気になります。スケーラブルにできるものならそうしたいですよね。 第3回では、スケーラブルなO/Rマッピングの設計思想が書かれています。 （1）1回のクエリでアクセスす

O'Reillyが"Web 2.0 and Cloud Computing"というエントリーでクラウド・コンピューティングを3つのカテゴリーにわけて定義をしている。色々定義が錯綜しているクラウド・コンピューティング。現時点のカテゴリーわけとしてはかなりすっきりしておりわかりやすいので紹介したい*1。 1.　Utility computing. Amazon's success in providing virtual machine instances, storage, and computation at pay-as-you-go utility pricing was the breakthrough in this category, and now everyone wants to play. Developers, not end-users, are the target