Leo's Chronicle: 新しいデスク
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NHK高校講座 世界史がすごい
NHK高校講座 世界史 ライブラリーパレスチナの紛争を生み出した元凶など、いまさら聞けないと思っている方にもお薦めです。（パレスチナ問題に関しては、The Economist誌なども歴史を振り返る記事を書いていましたね。「The Arabs and Israel - The hundred years' war」）過去を知らずして、今を理解することは到底できません。NHKのように映像のアーカイブを残す試みは素晴らしいと思います。 映像があるのとないのでは興味の持続の仕方が全然違います。山川の詳説世界史研究などの内容と比べるとテレビで扱われている分量は少ないのですが（資料映像など、本よりも充実している面もありますが）、やはり、これだけの分量の歴史解説を何の刺激もなく読むというのは大変なもので、より詳しく知る前のappetizer(食欲をそそるもの)としてNHK高校講座は十分活用できるのではな
Leo's Chronicle: 学生を成功に導くアドバイス - Ullman先生からのアドバイス
博士課程には、二人として同じ学生はいない。そして、教師がすべきことも個々の学生に応じて変わる。自分のキャリアを振り返ってみて、うまくいったいくつかの方法と、よく使われているけれど実際には学生のためにならないやり方というのがよくわかるようになった。まず初めに述べておくと、教師のゴールとはどうやったら学生が自分自身の力で考え、新しいアイデアを組み立て、問題を解ける人になれるかを教えることだ。
SIGMOD2009 Accepted Papers
Yahoo! Researchの"Generating Example Data for Dataflow Programs"は恐らくPig Latinのデバッグ用のサンプルデータ生成の話。Hadoopなどの上で、複雑なデータ構造を動的に組み立てていくプログラム書きながら、横に実行結果の例を「適切に」示したサンプルが表示されると、わかりやすいよね、という話。”Towards a simpler XML Schema: effortless handling of nondeterministic regular expressions”はついに来たか、という感じ。Relational styleの考えが入っていて、スキーマ(relation)から考えられるいろいろな木構造をNFAを使って同時に検証する、という流れだったら嬉しい。"DDE: From Dewey to a Fully Dyn
Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした（DB関係の授業は年に１つか２つある程度。現在はどうなんだろう？）。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。（とはいってもすべて英語の本です。あしからず） 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム（DBMS）の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
Leo's Chronicle: Googleで論文が書けるか？
A common question I get is "How hard is it to publish at Google?" I want to dispel the myth that it is hard. It is easy to publish, easy to put code into open source, easy to give talks, etc. But it is also easy for great research to become great engineering, and that is an incredible lure. （よく受ける質問が、「Googleで論文を書くのは難しい？」というもの。実際難しくはないし、コードをオープンソースにしたり、発表したりするのも問題ない。それに、いい研究をいい製品にもしやすい。それがGoogleの魅力
これから研究をはじめる人へのアドバイス
研究の世界 上の文章はもちろんネタですが、研究を続けていくと本当にここに書かれたような、トップジャーナルに通ってなければ…、という世界が待っています。実際、僕自身もいつもこのような心づもりで研究しています。ただ、ひとつ気になったのは、自分自身の経験や、周りの様子を見る限り、Cell, Nature, Science (CNSと俗に言われます)などは、自分一人の実力だけで採録されるわけではありません。この人がいなかったらここまでの成果は出なかった、という貢献は確実にあるけれど、大抵は多くの人の長年の努力の積み重ねの結果acceptされています。 研究のインパクトの大きさ だから結果として、団体で金メダル！くらいには誇れますが、これを個人の功績と考えるのはあまりに決まりが悪いものです。僕が情報と生物の融合分野にいながら、情報系でかつ腕一本でできる研究も続けているのは、この決まりの悪さを避けたい
Leo's Chronicle: 良い論文を書くために知っておくべき５つのこと
英語で科学技術論文を書くための書籍はいくつか出版されていますが、大抵、日本語と英語の表現やロジックの違いの説明が主で、「論文」というよりは「英語」の学習と質的に変わりません。ここでは、「論文」をいかに書くか、さらには「論文」を書くために「研究」をいかに進めるかという点に踏み込んだ内容を紹介していきます。 まず、コンピューター系の論文の書き方のHow toを示した書き物として、DB分野で有名なJennifer Widomの以下の記事が、良い指針となります: Tips for Writing Technical Papers (Jennifer Widom)この中から、introduction (導入部）で説明すべきことについて引用しました。 What is the problem? (解いている問題は何?） Why is it interesting and important? (なぜその
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Flash-Based DBMSの最前線
正規表現に見切りをつけるとき