第2回Asakusaソースコードリーディングのメモ - ひしだまの変更履歴
ひしだまＨＰの更新履歴。 主にＴＲＰＧリプレイの元ネタ集、プログラミング技術メモと自作ソフト、好きなゲームや音楽です。 Asakusaソースコードリーディング（第二回）、ThunderGate編のメモです。 資料： ThunderGate Togetter：Asakusaソースコードリーディング（第二回） ThunderGateはHDFSと外部のRDB（今のところはMySQL）とのデータ転送を行う部分。Asakusaフレームワークが「トランザクションをサポート」と言っているのは、ThunderGateにかかっている。 やはりHadoopを使う上ではHDFSと外部とのデータ配信がひとつのポイントになるので、重要。 説明してくださったのは、ThunderGateのアーキテクチャー設計者の埋金さん。 テレメータ（社会インフラ）の開発だとか、RDBでHAクラスターを組んだりとか、UMLaut/J-
すべての部分文字列を考慮した文書分類
全ての部分文字列を考慮した文書分類 岡野原 大輔 † 辻井 潤一 †‡§ † 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 ‡ SORST, 科学技術振興事業団 § School of Informatics, University of Manchester { hillbig, tsujii }@is.s.u-tokyo.ac.jp 本稿では，全ての部分文字列が素性として利用される文書分類モデル，及びその効率的な学習，推定手法を提案す る．文書分類に有効な部分文字列は，単語と異なる場合や，署名やテンプレートなど，非常に長くなる場合が少な くない．しかし，部分文字列の種類数は文書長の二乗に比例するため，それらを素性として直接用いて学習する ことは，計算量的に困難だった．本稿では，テキスト長に比例する個数のみ存在する極大部分文字列に関する統 計量を扱うことで，有効な部分文字列を漏れなく
Web 開発 - MDC Doc Center
AJAX, DOM, JSON, JavaScript, References, XMLHttpRequest Asynchronous JavaScript and XML (AJAX) はそれ自体がある種の技術というわけではありませんが、 Jesse James Garrett によって 2005 年に作られた言葉で、既存の技術同士を組み合わせた新しいアプローチを意味します。
CUDAを使った顔トラッキングの論文 - 新 masafumi's Diary
The Geek of 3Dの下記のエントリで知ったのですが、CUDAを使った顔トラッキングの論文がありますね。 The Geek of 3Dのエントリ http://www.geeks3d.com/?p=355 論文のありか http://www.springerlink.com/content/pk22n1632859082k/ Figure 7見るとCPUとの比較があるけど、速いなぁ。顔の数が増えてもパフォーマンス低下が小さいですね。 そういえば、CPUといえばLarrabeeは3Dグラフィックス向けに出るみたいだけど、OpenCVなんかが速くなるようになってくれれば、結構ありがたいという人は多そうですね。CUDAでもビデオ処理は出来るけど、キャプチャデバイス周りのプログラムは自分で組まないといけないしね。 あと、関係ないけどFigure 1の風景になんか見覚えがあると思ったらNTT
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PLSA言語モデルの学習最適化と語彙分割に関する検討 | CiNii Research