インデントコミットで真犯人がわからなくなった場合の git blame
config_param :queued_chunk_flush_interval, :time, :default => 1 を追加したコミットがどれかを探したいとします。 しかし、git blame を見るとこんなかんじに、インデントコミットによってほぼ全ての履歴が上塗りされていてどれだかわからない、みたいな状況にどうやって真犯人を探そうかという話です。 1. git blame -w を使う インデントコミットを無視したいだけであれば git blame の -w オプションが使える。-w は比較の際に whitespace を無視してくれるオプション。git diff にもあるよね。 $ git blame -w lib/fluent/output.rb ... (省略) 14d01c71 (Masahiro Nakagawa 2013-03-27 03:56:51 +0900 1
Google Glass開発第一歩～(1)Google Mirror APIでHelloアプリケーション - Tech-Sketch
Google I/O 2012で発表された Google Glass (以下、Glass)は、日本では現在のところいつ販売されるか未定の状況です。一方、米国では、定額制音楽ストリーミングサービス「Google Play Music All Access」ユーザにまで範囲を拡大して販売されており、 TwitterやFacebookをはじめとしたアプリケーション の数も増加しています。しかしながら、キャズムを越えるためのキラーアプリケーションとなるほどのものは出現していない、という状況です。 グラス型ウェアラブルデバイスとエンタープライズシステム ところで、エンタープライズシステムの視点でGlassをはじめとしたグラス型のウェアラブルデバイスを見た場合、これまでのスマートデバイスと比較してどのような特徴があるでしょうか。まず、以下のような特徴はグラス型を採用するメリットになるでしょう。 ハンズ
VimLで色指定する数値の一覧 | Inhale n' Exhale
.vimrcなどで自分専用のVim環境を作っていると、文字色や背景色の色指定をctermbgなどの数値で設定する際に、色と数値の対応表がほしくなることがある。そんなときに使えるPerlスクリプトを書いてみた。 #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; my $fg = "\x1b[38;5;"; my $bg = "\x1b[48;5;"; my $rs = "\x1b[0m"; my $color = 0; sub get_color { my ($color) = @_; my $number = sprintf '%3d', $color; return qq/${bg}${color}m ${number}${rs}${fg}${color}m ${number}${rs} /; } for (my $row = 0; $row <
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
Node.jsのWebフレームワーク「Sails」を使ってpub/subアプリを作ってみる
Sailsとは Sailsは米国オースティンにあるBalderdash社のMike McNeilさんを中心として作成されているMVCフレームワークです。スタイルとしてはRailsに近い形を取りつつ、最近のWebアプリ開発に向けたいくつかの特徴を持っています。 主な特徴としては Web APIを簡単に作成し、公開できる リアルタイムWebなアプリケーションが簡単に作成できる Single Page SiteやMobileなどの多様なフロントエンドに対応できる といったようなものが挙げられます。 Web APIについてはJSONベースのRESTfulなAPIが簡単に作れるようになっています（Sails API blueprints）。特にAPIを作るという意識をせずとも、generatorによって単純なCRUDならすぐにAPIとして公開することができます。ルーティングについても、この手のフレー
転置インデックス - Wikipedia
転置インデックス（てんちインデックス、Inverted index）とは、全文検索を行う対象となる文書群から単語の位置情報を格納するための索引構造をいう。転置索引、転置ファイル、逆引き索引などとも呼ばれる。 情報処理テクノロジにおける転置インデックスとは、単語や数字といった内容から、それが含まれているデータベースやドキュメント群へのマッピングを保持するという、インデックス型データ構造である。ドキュメント群へのマッピングの場合、検索エンジンが実現される。転置インデックスファイルは、インデックスというよりはデータベースと呼んだほうがふさわしい場合もある。また、検索キーが単語（文字列）であり、連想配列の値が位置情報である場合、ハッシュテーブルの形態を取ることもある。 転置インデックスには大きく分けて2通りの手法がある。レコード単位転置インデックス（record level inverted in
局所性鋭敏型ハッシュ - Wikipedia
局所性鋭敏型ハッシュ（きょくしょせいえいびんがたハッシュ、英語: locality sensitive hashing）とは高次元のデータを確率的な処理によって次元圧縮するための手法である。ハッシュの基本的な考え方は類似したデータが高確率で同じバケットに入るようにデータを整理するというものである。多くの場合においてこのバケットの数は入力されるデータサンプルの数よりもずっと小さくなる。 局所性鋭敏型ハッシュを行うためのパラメータの集合をLSH族(Locality Sensitive Hashing Family)と呼ぶ。LSH族は距離空間と閾値、近似因子によって定義される。LSH族[1][2]は2点について次の2つの性質、 ならばとなる確率は以上である。 ならばとなる確率は以下である。 を満たす関数により与えられる族であり，はから一様乱数にしたがって選択される。このときは2点の距離を表す関数
MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です． 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）． 今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
コードを書くとガールフレンドから告白されるサービス「ガールフレンド（CodeIQ）」リリースのお知らせ - CodeIQ Blog
2014年4月1日（火） CodeIQ（https://codeiq.jp/）は、プログラミング問題を解くだけでガールフレンドから告白される、「ガールフレンド（CodeIQ）」（がーるふれんどかっここーどあいきゅー）をリリースしました。 ■内容 CodeIQの2年間の研究成果である「良いプログラムを書ける人＝女の子にモテる」を応用したサービスです。 所定のプログラミング問題に解答すると、その解答が女の子に送付され、みごと女の子のハートを射止めれば、その女の子から告白されます。 CodeIQ運営事務局が得た情報によると、女の子によってプログラミング言語のタイプが異なるとのことです。 ぜひ様々な切り口で解答し、かわいいガールフレンドをゲットしてください。 ※尚、このサービスは2014年4月1日エイプリルフール限定サービスです
2014年エイプリルフール跡地
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pryを使ってRubyのスクリプトをデバッグする - ソースコードから理解する技術－ＵｎｄｅｒＳｏｕｒｃｅＣｏｄｅ
ちょっとしたスクリプトをRubyで書くときに、.rbファイルに保存することが あるかと思います。 今回は、.rbファイルとして保存したスクリプトを、pryでデバッグする手順です。 pryがインストール済みであることを前提条件とします。 1.ブレークポイントの設定 Ruby on Railsで行うのと同様、スクリプト内のデバッグ時に止めたい箇所に、以下を記述します。 binding.pry 2.スクリプトの実行 以下のコマンドをコンソールに記述し、Rubyのスクリプトをpryでデバッグ実行します。 $ ruby -r pry 対象のスクリプト名.rb 3.ショートカットキーの設定 上の手順だけでデバッグやステップ実行はできますが、よく使うコマンドについては ショートカットキーで呼び出したいところです。 ショートカットについては、実行するRubyのスクリプトファイルと同じフォルダ内に 「.pr
A use case of online machine learning using Jubatus
This document summarizes a presentation about using online machine learning with Jubatus for a real estate search service called SUUMO. Toru Shimogaki from NTT DATA Corporation presented on how SUUMO uses Jubatus classifier and multidimensional scaling to learn users' preferences and provide personalized search results. The system presents users with two candidate properties and learns their taste
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
wri.peのソースコードを公開しました。
schooで授業もやるし、まぁ隠しておく意味もないかなーと思ってので、wri.peのソースを公開する事にしました。 https://github.com/masuidrive/open-wripe 全部公開しているので、キーを適切にセットすれば自分で動かす事ができます。 元々、公開するつもりでは無かったので、ソースは読みやすくはなっていません（汗 pull-requestを貰えれば取り込みなども行いますので、興味のある方は直接投げてもらうか、Twitter/Facebookなどで声をかけてください。 4/1からwri.peの作り方を解説する授業を4週間schooで行いますので、興味のある方は聞いて頂けるとうれしいです。 増井雄一郎の「wri.pe」を事例に学ぶ、自作サービスの作り方〜サービスデザイン編 増井 雄一郎 先生 – 無料動画学習｜schoo（スクー） Webサービスのつくり方
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
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