第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp
はじめに ビッグデータ解析のためのシステム基盤として、Hadoopをはじめとするオープンソースのデータ処理ソフトウェア（データ処理系）が広く利用されつつありますが、当該データ処理系をすでに利用している、もしくは利用の検討をしている読者の方々の中には、たとえば以下のような問題を抱えている方が少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。 データ処理系の使い方はなんとなくわかるが、その内部をあまり理解できていない。または、内部の動作原理がよくわからないので、本格的に使う気にならない。 同様の目的を達成する複数のデータ処理系において、どれを使って良いかがよくわからない。または、適切に使い分けられていない気がする。たとえば、どのような場合にHadoopを用いて、どのような場合に同類のデータ処理系であるImpalaやSparkを用いれば良いかが“明確に”わからない。 このような問題を解決するには、
Cコンパイラをスクラッチから開発してみた（日記）
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 以前に8ccというCコンパイラをゼロからひとりで開発していたときのログです。40日でセルフコンパイルできるところまで到達しています。日付はすべて2012年です。コードとヒストリはすべてGitHubで見れます。 3月4日 というわけでコンパイラを作っているわけだけど、1000行くらい書いたらそれなりに動き始めてきた。こんなのも動くし： int a = 1; a + 2; // => 3 こういうのも通る。 int a = 61; int *b = &a; *b; // => 61 文字列は文字の配列として扱っていて、配列をポインタに成り下
T-tree - Wikipedia
This article relies largely or entirely on a single source. Relevant discussion may be found on the talk page. Please help improve this article by introducing citations to additional sources. Find sources: "T-tree" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (June 2013) An example T-tree In computer science a T-tree is a type of binary tree data structure that is used by main-memory databases, s
第10回 麻雀の役を判定する：ITpro
図1に示す(1)から(3)までの麻雀（マージャン）の手牌があります。「あがり牌」はすべて山からツモったものとし，リーチはかけていません。またドラやハイテイ＊1なども関係ないものとします。これらの役を判定して，親の場合の点数を計算するプログラムを作ってください。 「ややこしや～ややこしや～」というのは野村萬斎ですが，思わずそううなってしまうことがプログラミングをしているとよくあります。今回の麻雀の役判定は，考えれば考えていくほどややこしく，そうしたものの代表と言えるでしょう。排他処理や優先順位が複雑にからんでいて一筋縄ではいきません。 今回はややこしい組み合わせを解決する方法を考えてみます。麻雀になじみのない方も，ちょっとしたパズル気分で試してみてください。 麻雀の役を考える 麻雀を知らない方のためにルールをおおざっぱに説明しておきましょう＊2。麻雀の牌には，大きく分けて「萬子（マンズ）」「
[P2P]位置情報を数値1つで表す手法「Z-ordering」 - Tomo’s HotLine
IT技術を中心に、暮らしに役立つ情報からクラシック音楽の解説まで気軽に情報発信しています。 WEBサイトはhttp://toremoro21.world.coocan.jp/ Twitterは@toremoro21です。 □はじめに ＤＨＴやＳｋｉｐｇｒａｐｈなどの技術が注目されるとともに、位置情報をP2Pで扱いたいという要望がでてきている。だがＤＨＴやＳｋｉｐｇｒａｐｈは1次元の数値で各ノードが扱う情報範囲を扱うため、位置情報など多次元の情報を扱うのには、当初は向いてないと見られていた。しかしあるテクニックを使うとそれは一発で解消する。それがZ-orderingである。なお、このZ-orderingは位置情報を扱えるP2PミドルウェアPIAXでも採用されている。 □簡単な例 多次元を1次元で表すにはどうすればよいのだろうか？まずここで一例を挙げてみる。 例えば、2次元空間においてｘ＝｛１
![[P2P]位置情報を数値1つで表す手法「Z-ordering」 - Tomo’s HotLine](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b4e38426fa9529bdb687a0c8ea1406a0f5bee683/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Ftoremoro.tea-nifty.com%2F.shared-cocolog%2Fnifty_managed%2Fimages%2Fweb%2Fogp%2Fdefault.png)
アルゴリズム/画像処理 - osdev-j (MMA)
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Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
疎なbit arrayに対する現実的なRank/Selectデータ構造 - DO++
久しぶりに研究紹介。 最近書いた論文です。 "Practical Entropy-Compressed Rank/Select Dictionary.", Daisuke Okanohara and Kunihiko Sadakane. In the Proc. of ALENEX 2007, to appear[paper] この論文では、疎なbit array B[0...n-1]に対するrank/select操作を高速に実現するデータ構造を4つ提案しています。 rank(x)はB[0...x]中にある1の数を返し、select(x)はx番目の1の位置を返す関数です。 古典的な問題ですが、これを最小（entropyに近い限界）かつ高速（定数時間、もしくはそれに近い時間）で実現する現実的なデータ構造は存在しませんでした。これを4つの違ったデータ構造で実現したというものです。 このデータ構
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https://www.rbcs-us.com/documents/Why-Most-Unit-Testing-is-Waste.pdf
https://fello.net/
http://apistudios.com/hosted/marzec/badlogic/wordpress/?p=449