ZFSの負けなんて書いてないけどな
2chのUNIX板を読んでいて、次のような書き込みがあるのを発見した。世の中の誰からも嫌われている自覚はあるし、これまでも書いた記事については常に批判／非難／侮蔑の声しか聞いたことがない。今回の記事も同じだったわけだ。 2ch UNIX板「なんとなくSolaris/x86 part15」より 282 名前： 名無しさん＠お腹いっぱい。 [sage] 投稿日： 2009/05/23(土) 17:27:02 日経Linux最新号買った？ brtfs vs ZFS のがちんこ勝負。 結果は ZFS の負け。 理由はファイルシステムをマウントしたままデフラグができないからだそうだ。 え？ 290 名前： 名無しさん＠お腹いっぱい。 [sage] 投稿日： 2009/05/23(土) 22:29:18 原付自転車と普通自動車を比較して。 ヘルメット収納スペースの有無で比較されてもなあ。 291 名前
はてな技術勉強会 #1 資料&録画公開 - Hatena Developer Blog
前回のはてな技術勉強会 #1の資料と録画を(ようやく)公開します。 「iPhoneアプリ開発入門編」id:ninjinkun (はてなココアプリ開発者) iPhoneアプリ開発に必要となる知識の入門編です。主な内容は以下のとおりです。 iPhoneアプリ開発の流れ XCode、Interface Builder入門 UIViewの構造説明 簡単なサンプルプロジェクトの作成 iPhoneアプリ開発講座入門編View more presentations from ninjinkun. 位置情報の取説 by id:chris4403 位置情報の取り扱い方について、Geohash、mysqlのgeometry型など、はてなココでの実例をおりまぜつつ解説します。 アジェンダ 自己紹介 はてなココ紹介 位置情報の基本 位置情報を取得する 位置情報を記録する Geohash 位置情報を表示する 自己紹
こんな勉強法を待っていた！地下猫先生の「超」勉強法
地下猫 @tikani_nemuru_M 僕の推奨する勉強法：１）勉強したい分野の匿名掲示板（僕はYahoo!だった）を１〜２週間ロムする。（２）その分野の基本書（教科書的なものと定評のある新書あたり）を用意する。（３）その板に常駐する弱そうな奴に喧嘩を売る。（４）勝てない時も粘れるだけ粘って、ダメならハンドルかえる。 2010-11-19 12:28:55 @flogloop 確かに論破されない為に色々調べますよね RT @tikani_nemuru_M: １）勉強したい分野の匿名掲示板を１〜２週間ロムする。（２）その分野の基本書（教科書的なものと定評のある新書あたり）を用意する。（３）その板に常駐する弱そうな奴に喧嘩を売る。（４）勝てない時も粘... 2010-11-19 12:30:30 地下猫 @tikani_nemuru_M やはり喧嘩のためであれば本を読む際の集中力も違いますの
クリエイティブなC++ライブラリ "Cinder" の紹介 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、人恋しい季節になってきましたね。 研究開発チームの祢次金(@nejigane)と申します。 本エントリではCinderというクリエイティブなコーディング向けのライブラリについてご紹介したいと思います。 Cinderとは Cinderとは、画像、音声、動画等を簡単に処理＆可視化できる、主にビジュアルデザイン向けの強力なC++ライブラリであり、The Barbarian GroupのAndrew Bell氏が中心となってオープンソースとして開発が進められています。 同様の思想を持つProcessingやopenFrameworksによく似ており、C++で簡単に記述できるうえ、Windows、MacOSX、iOS(iPhone/iPad)といった複数のプラットフォームをカバーしています。 細かい機能/特徴の紹介は本家サイトに譲るとして、Cinderを極めるとどのぐらいクリエイティブな
内容から本を見つける１４のサイト
０．連想で探す ・Webcat Plus連想検索 http://webcatplus.nii.ac.jp 文章を入力し、そこから「連想」される本を探してくれる。 ・ThisOneNext.com? http://www.thisonenext.com/search 自分が読んだ洋書の作者と本、聞いた曲名等を入力すると、次に読むべき本やCD、ビデオなどを推薦してくれる。 １．～についての本を探す（テーマで探す） ・大抵の図書館の検索システム たとえば総合目録ネットワークシステム（ゆにかねっと）で、「件名」欄に入力して検索 ・新書マップ http://shinshomap.info/ あるテーマに最適な入門書・概説書を連想検索機能で、新書・選書約1万2千冊から推薦する ２．目次、カバー、帯に書かれた内容で探す ・Webcat Plus Minus http://webcatplus.nii.a
人間の脳、地球上の全コンピュータより多くのスイッチを持つ--スタンフォード大学
Elizabeth Armstrong Moore（Special to CNET News） 翻訳校正：川村インターナショナル、編集部2010年11月18日 18時20分 人間の脳は本当に畏怖すべきものだ。 普通の健康的な脳には約2000億個の神経細胞があり、その神経細胞は数百兆個のシナプスによってつながっている。それぞれのシナプスはマイクロプロセッサのような働きをし、数万個のシナプスは1つのニューロンをほかの神経細胞につなぐことができる。大脳皮質だけでも、約125兆個のシナプスがある。これは1500個の銀河系を満たす星の数に匹敵する。 もちろん、これらのシナプスは極めて小さい（直径1000分の1mm以下）ため、人類はシナプスの数が時間の経過とともに変化すること以外に、シナプスの正確な働きやその仕組みをはっきりと確認できないでいた。しかし、それは今までの話だ。 スタンフォード大学医学部の
JavaScript入門講座
今日の内容 JavaScriptを勉強し始めくらいの人を対象にしたJavaScript入門講座的なもの 文法とかは調べればわかるのでふれません 一人で勉強してもわからなそうな概念などを重点的に説明します ライブコーディングするのでJavaScriptってこんな感じて作るんだなーというのがわかってもらえればと アジェンダ JavaScriptを勉強する前に JavaScriptの基礎知識 ライブコーディング part1 jQueryの基礎知識 ライブコーディング part2
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
総合目次 - 苦しんで覚えるC言語
苦Ｃの内容の転載などは自由ですが、苦Ｃからの引用であることを明記してください。 (どこかに「苦Ｃより」と書かれていればＯＫです。) 学校や会社などで生徒(新入社員)へのテキストとして使用することも自由です。 その際、内容を修正したり、印刷して配布するのも自由です。
『なぜ、プログラミングは楽しいのか？』に対する素晴らしい答え | naglly.com
『なぜ、コンピュータープログラミングは楽しいのか。なぜ、僕を含めプログラミングに携わる人々は、何度も辛い目に遭いながらも、この職種から遠ざかる事が出来ないのか・・・？』 この問いに対する答えが下記のサイトに載っていました。ここには、プログラミングの本質的な楽しさが書かれています。 Why is programming fun? An extract from Fred Brooks' (Frederick P. Brooks Jr.) book, The Mythical Man-Month http://www.grok2.com/progfun.html この書籍の日本語訳「人月の神話」はこちらです。 人月の神話【新装版】 評価： 4.7点 著者：Jr FrederickP.Brooks,Jr.,Frederick P. Brooks,滝沢 徹,牧野 祐子,富澤 昇 発売日：2014-
PRML（パターン認識と機械学習） 4.1 Discriminant Function - 次世代3Dコンテントパイプライン開発室
明日の勉強会で使うスライドです。 PRML 4.1 Discriminant FunctionView more presentations from stakemura.
WebDB Forum 2010 で「国際化時代の40カ国語言語判定」を発表しました #webdbf2010 - 木曜不足
11月11〜12日に早稲田大学 理工学院にて行われた Webとデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2010) に参加してきました。 サイボウズが本フォーラムのシルバースポンサーを務めており、そちらの関係から 12日の技術報告セッションにおいて「国際化時代の40カ国語言語判定」と題し、以前開発したオープンソースの言語判定ライブラリについて発表させていただきました。 発表に用いましたプレゼンテーション資料はこちらです。*1 発表時は口頭で加えていた注釈のいくつかを追加してあります。 国際化時代の40カ国語言語判定 from Shuyo Nakatani なお、ご紹介した言語判定ライブラリ for Java はこちらです。 Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting. lan
極大部分文字列 の味見 / 自然言語処理勉強会＠東京 #3 - 木曜不足
この記事は 第３回 自然言語処理勉強会＠東京 のおまけ資料です。 [岡野原+ 2008] 全ての部分文字列を考慮した文書分類 http://ci.nii.ac.jp/naid/110006980330 n-gram と異なり、任意長の部分文字列を素性の候補としたい ただしそのままでは素性数が文章長の二乗のオーダー 素性の候補となる「極大部分文字列」を suffix array/lcp/WDT から線形時間で求める ２回以上現れる任意の部分文字列を素性とするのと同等 一般に、極大部分文字列は全ての部分文字列よりはるかに少ない(trigram〜fivegram ぐらい) grafting/L1 正則化付きロジスティック回帰により、有効な素性(重みが非ゼロ)を効率的に学習 極大部分文字列 例) abracadabra "bra" は "abra" の部分文字列としてしか現れない → "bra"
EMNLP 2010 の論文紹介 / 自然言語処理勉強会＠東京 #3 - 木曜不足
この記事は 第３回 自然言語処理勉強会＠東京 での発表資料です。 EMNLP 2010 (The 2010 Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing) の論文を４本＋５本紹介しています。質より数で勝負。 論文を広く浅く読むススメ(仮) 「たまたま手近にあった方法論」に固執する可能性 by 持橋さん (IBIS 2010 のオープニングセッションにて) 例)関係ない、関心ない、難しくてわかるわけないから(読んでも|聞いても)ムダ 例)読めそうな、わかりそうな論文だけ読む 例)とりあえずナイーブベイズ、その枠内でどこまでも泥臭く 論文を手当たり次第に、広く浅く読んじゃおう １本あたり１〜２時間 目安は「twitter で２，３回つぶやけるくらい」(ぇ もちろんちゃんと読む論文はちゃんと読むんだけどね でも、まだ
IBIS2010 に行ってきたよ(２日目) #ibis10 - 木曜不足
第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2010) の2日目にも、のこのこ参加。 またまた簡単なまとめ。敬称略。 発表 今日は「情報理論屋さん」と「理論統計屋さん」のお話。 わかりやすくておもしろいか、さっぱりわからなくておもしろいか、の両極端。 とりあえず合い言葉は "Slepian & Wolf"。 多端子情報源符号化の現状と課題 (葛岡) 通常１対１で定式化される符号化問題を、複数の送受信者間で考えるのが「多端子情報源符号化」。 その中でもっともシンプルな２対１の Slepian & Wolf 符号化問題(1973)を軸に、補助情報を使って通信する情報量を減らしたり、情報理論屋さんの「解けた」は何がわかった状態なのか、という話などなど。 この前、条件付き自己情報にハマっていろいろ考えたりしてたのが、理解に役立った。よかった。 圧縮センシングの理論とその展開 (和田山) 線
IBIS2010 に行ってきたよ(１日目) #ibis10 - 木曜不足
東大 生産技術研究所(駒場第２キャンパス)にて、第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2010) があったので、のこのこ参加。 え？ もちろん業務ですとも。 というわけで、とても簡単ながらまとめ。敬称略。 発表 反実仮想モデルを用いた統計的因果推論について(星野) 構造方程式モデルによるデータ生成過程の学習, 特に非ガウス性の利用(清水) ２つの潜在的結果変数を想定するのが「反実仮想モデル」。できるだけ仮定を減らす＆余った情報は頑健性に活かす。 データ生成過程をシンプルにモデル化するのが「構造方程式モデル」。シンプルな分、仮定は強め(DAG とか線形とか)。 因果推論＆非ガウスは第１回 IBISML でも少し聞いておもしろそうだなあと思いつつ、手が出てない分野。 同じ「因果推論」という言葉でも、スタンスの違いがモデルの違いに大きく現れるのとか、線形＆３変数なんてさすがになんと
第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 #tokyowebmining - 木曜不足
大森ベルポートの Nifty さんにて行われた第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #8) －大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り－ : ATNDにのこのこ参加してきました。主催の @hamadakoichi さん始め、発表者・参加者各位、そして本当に本当に遅い時間*1まで会場提供して下さった Nifty のみなさん、お疲れ様でした＆ありがとうございました。 mahout の予習をしていくつもりだったけど、セットアップだけで終了。 1. Mahout0.4 Frequent Pattern Mining - スケーラブルなパターン抽出- (@karubi さん) 頻出パターン抽出の一手法 FP-Growth を mahout で利用、mahout 簡単だよ、かわいいよ！ という話。 セットアップしてた mahout にて、小さいデータを fpg
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