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2010年9月15日のブックマーク (14件)

  • MapReduceメモ - プログラマの思索

    小川 明彦, 阪井 誠 : チケット駆動開発 日のソフトウェア開発の現場で生み出された「チケット駆動開発」という概念を、数多くの実例を元にモデル化・体系化を試みた最初の。 小川 明彦, 阪井 誠 : Redmineによるタスクマネジメント実践技法 Redmineによるチケット駆動開発の実践技法に関する最初のアジャイルなソフトウェア開発への適用方法、TestLinkによるテスト管理手法についても言及。 清水 吉男: 「派生開発」を成功させるプロセス改善の技術と極意 組込システム開発をベースとして、ソフトウェア開発特有のスタイルである派生開発、特にXDDPについて解説した世界でも稀な。既存製品を保守するのではなく継続的に機能追加していく昨今の開発では、派生開発特有の問題を意識しなければならない。XDDPはプロセス論だけでなく、要件定義などの上流工程の品質改善にも役立つので注意。 Le

    MapReduceメモ - プログラマの思索
  • 日本Javaユーザーグループ

    JavaユーザーグループはJava 技術の向上・発展と一層の普及・活性化を目指す任意団体です。詳しくはこちらから。

  • 日本Javaユーザーグループ

    JavaユーザーグループはJava 技術の向上・発展と一層の普及・活性化を目指す任意団体です。詳しくはこちらから。

  • MapReduce - naoyaのはてなダイアリー

    "MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること

    MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
  • 著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開! | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報

    “アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した(前編、後編)。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル

    著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開! | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
  • アルゴリズムのはなし

    アルゴリズムのはなし     Last modified: Jul 20, 2004 アルゴリズムのお話をしようと思います。自然言語は,曖昧さが多く,アルゴリズムを記述するのは不適切です。そこで,以下の理由から,awk を使おうと思います。 処理系がフリーウエアである。 各種マシンに移植されている。 機能的には十分で,C 言語に移植しやすい。 警告:以下に示すプログラムは,完全なものでない場合があります。ユーザが自由に書き換えて使うための下書きとして提供するものです。 目次 マン・ホイットニーのU検定の統計量の分布 ウィルコクソンの符号付順位和検定の統計量の分布 ケンドールの順位相関係数の分布 スピアマンの順位相関係数の分布 統計関数の確率の計算 ・正規分布 ・カイ二乗分布 ・t分布 ・F分布 統計関数のパーセント点の計算 ・正規分布 ・カイ二乗分布 ・t分布 ・F分布 Fisher の正

  • アルゴリズムとデータ構造

    書はコンピュータ サイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造を解説します。「プログラム書けるよ」と言う人達でも意外とアルゴリズムやデータ構造に関する知識を持っていません。 自身のプログラミング スキルを向上させたり隣のプログラマとちょっと差をつけるために是非とも身に着けておきたい知識です。 アルゴリズムとデータ構造は世の中にたくさんあります。書では適当な書籍で学べる基的なものを紹介します。データ構造の章では主に線形のデータ構造とグラフデータ構造を解説します。アルゴリズムの章では主に探索アルゴリズムと整列アルゴリズムを解説します。

  • トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター

    トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター:最強最速アルゴリズマー養成講座(1/4 ページ) プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが

    トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター
  • 数学・アルゴリズム研究室

    当コーナーでは、ゲーム制作や一般アプリケーション開発といったプログラミングの「土台」となる各種アルゴリズムや初級レベル数学の基的概念を確かめるプログラムを作って試してみます。コードの中で何をしたいのか、具体的な「手順」や数学的な背景を考え、それをプログラミング言語の変数やデータ構造、制御構造などで実現していきましょう。 ただ、私自身が数学に関しては素人なので、たいしたことはできません。内容も無保証ですので、ご注意ください。 コーナーでは、Javaアプレットを使用しているページがあります。Javaアプレットが埋め込まれているページでは、プラグインがないとプログラムが実行されません。 数式処理への第一歩>足し算(1999/10/ 6) 連結リスト(1999/10/ 6) 参照(ポインタ)の繋ぎあわせでデータを保持。 16進文字列と数値の変換(2000/ 6/20) 文字列の検索(1999/

  • いまさらアルゴリズムを学ぶ意味

    いまさらアルゴリズムを学ぶ意味:コーディングに役立つ! アルゴリズムの基(1)(1/3 ページ) 連載ではアルゴリズムを学ぶ、または学び直すことで、プログラミングのスキルを深めていきます。アルゴリズムは学問として取り扱われることが多いですが、この連載では開発の現場に役立つスキルを身に付けることを目的とします。初回は、アルゴリズムを学ぶ意義について。コンピュータに「3の倍数と3の付く数字」を判断させるにはどうしたらいいか。発想力を鍛えよう。 アルゴリズムを学ぶ意味 IT技術者である読者の皆さんなら、普段から何げなく「アルゴリズム」という言葉はよく使っていることでしょう。しかしあらためて「『アルゴリズム』とは何か」と問われて、すぐに明快に答えられるでしょうか。 また、IT技術者であってもアルゴリズムをきちんと勉強した人は意外と多くないのではないでしょうか。大学で学んだとか、入社後の新人研修

    いまさらアルゴリズムを学ぶ意味
  • アルゴリズムの紹介

    ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま

  • 定番アルゴリズムを徹底理解! - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup

    このパートでは,プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート(並べ替え)やサーチ(検索)などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは,様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら,ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし,プログラムを書いてみて初めて,実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので,一度身に付ければ,後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム,7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ

    定番アルゴリズムを徹底理解! - 今からでも遅くない!アルゴリズム入門:selfup
  • いろいろなソートアルゴリズム

    <body> <p>このページにはフレームが使用されていますが、お使いのブラウザではサポートされていません。</p> </body>

  • アルゴリズム入門

    アルゴリズム入門はアルゴリズムを独学したい人のページです。アルゴリズムってなに?という人からフローチャートの書き方、ソートなどの一般的なアルゴリズムを解説しています。練習問題なども収録しています。