Linuxでうっかりrm -rfしちゃったけど復活出来たよー＼(＾o＾)／ - y-kawazの日記
サーバのファイル整理作業をしていたところ…、 間違えてrm -rfしてしまった！ ぎゃーバックアップもねー！ 長いこと生きてたらこんな経験の1度や2度はありますよね？ えぇ、ついさっきやらかしちゃいましたｗｗオワタｗｗｗ 速攻「rm 復活」とか「rm 取り消し」とかでググッたねｗ、したらmcってプログラムのUndelete機能使えばよいって情報が出てくるが、どうやらこれext2じゃないと使えないっぽいぞ…、うちext4だ。 混乱。以下ターミナルのヒストリーより実況。 ## こーいうときはまずあれだ、現場保存！ ## まずは今いるパーティションを確認 # df -hT Filesystem Type サイズ 使用 残り 使用% マウント位置 /dev/sdb2 ext4 193G 6.9G 176G 4% / /dev/sdb1 ext3 194M 22M 163M 12% /boot /d
ハッシュ表 - Negative/Positive Thinking
はじめに perlのプログラムをc++に移したいという話で、連想配列をどうするかでハッシュの話が出てきたので調べてみた。 ハッシュ関数とは あるデータ(key)に対応する数値(value)を得るための関数 例えば、文字列(key)に対応する数字(value)、など 優れたハッシュ関数とは、「計算に時間がかからず(低コスト)」「同じキーに対して常に同じハッシュ値を返し(決定性)」「等確率でハッシュ値を出力する(一様性)」ような関数 完全ハッシュ関数 ありうる入力に対し、ハッシュ関数が単射であるようなハッシュ関数 衝突が起きないが、あらかじめ入力となるキー集合がわかっていてしかも静的でなければならない 文字列に対し完全ハッシュ関数を返してくれる生成器に「gnu gperf」がある(らしい) 最小完全ハッシュ関数 完全ハッシュ関数で、かつ、キーの数がn個のとき出力されるハッシュ値もn個の連続な整
FOBOSを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに FOBOSという最近のオンライン学習の方法を知ったので試してみた。 FOBOSとは 2009年に提案された微分不可能な目的関数でもうまく正則化をしつつオンライン学習できる手法 http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v10/duchi09a.html 劣勾配法という手法では、微分不可能な点を持つ目的関数でも学習可能だった しかし正則化(特にL1正則化)を組み合わせてもうまく機能してくれなかった 「勾配による重みの更新」と「正則化のための重みの更新」を分けることで正則化を機能させることができて、収束の証明もできた 詳しい解説記事 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20101130/1291112553 http://research.preferred.jp/2010/12/subgradient-optimization-4
Intro to AI - Introduction to Artificial Intelligence - Oct-Dec 2011
This website requires JavaScript to be enabled. Please make sure JavaScript is enabled in your web browser preferences and any JavaScript blockers are disabled for this site. A bold experiment in distributed education, "Introduction to Artificial Intelligence" will be offered free and online to students worldwide from October 10th to December 18th 2011. The course will include feedback on progress
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