vincent krutler
The Google PageRank Algorithm in 126 Lines of Python Reading How Google Finds Your Needle in the Web's Haystack I was surprised by the simplicity of the math underlying the google PageRank algorithm, and the ease with which it seemed to be efficiently implementable. Being able to do a google-style ranking seems useful for a wide range of cases, and since I had wanted to take a look at python for
矢沢久雄の情報工学“再”入門
ITエンジニアの皆さんなら，一度は「情報工学」を学んだことがあるかもしれない。しかし，その知識をしっかり身に付けている人は少ないのではないだろうか。本連載では，プロフェッショナルの必須知識と言える情報工学の様々な理論について解説していく。 第1回 アルゴリズムと計算量---「計算量理論」を理解し，アルゴリズムを評価する 第2回 形式言語とオートマトン---「文」のルールを知り，機械に解釈させる 第3回 符号化理論---あらゆる情報を数値で扱う「符号化」理論を知る 第4回 ブール代数---論理を「1」と「0」で表す「ブール代数」を理解する 第5回 グラフ理論---要素同士のつながり方を「点」と「辺」で分析する 第6回 オペレーションズ・リサーチ(OR)---数学モデルを駆使して，経営戦略を立案する 第7回 集合論---数学の「集合論」にRDBの正体を見る 第8回 RDBの正規化理論---から
The Aggregate Magic Algorithms
There are lots of people and places that create and collect algorithms of all types (here are a few WWW sites). Unfortunately, in building systems hardware and software, we in The Aggregate often have found it necessary to do relatively obscure low-level things very efficiently. Many of the tricks we've devised or collected either require assembly language coding or are not entirely portable when
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Something went wrong...
