"トランザクション処理--概念と技法--" を読むためのページ - Transaction Processing: Concepts and Techniques
"トランザクション処理--概念と技法--" を読むためのページ last update: June 10, 2002 何ですか、この本は？ データベース業界の第一人者であるJim Gray氏とAndreas Reuter氏が書いた 大著と言いますか、はっきり言ってバイブル的存在ですが、 "Transaction Processing: Concepts and Techniques"の翻訳が、日経BP社から 喜連川優氏監訳でタイトル"トランザクション処理-- 概念と技法-- 上・下巻"として2分冊でやっと出ました。とにかく、 原著も分厚い(48mm: 刷が進むほど紙の質が薄くなり、やっと48mmまで下がっ た!)が、翻訳はもっと分厚い(原著の紙質よりも厚いため、上下巻合わせて 96mmもあります)。 タイトルにはトランザクション処理となっていますが、もっと平たく言う と、データベースの
情報推薦システム入門 - 共立出版
なぜ衝動買いしてしまうのか？ 蓄積されるあなたの思考（嗜好） この1冊で推薦システムの体系を網羅 本書は、推薦システムに関する基本的な技術から最先端のトピックまでを体系的にまとめられており、情報推薦分野の概観を把握するのに最適の入門書である。推薦システムは、情報検索や情報フィルタリング、文書分類など、さまざまな研究領域における基礎となり、機械学習やデータマイニング、知識ベースシステムなど、異なる分野の手法が用いられている。本書では、これらの分野の概説が丁寧に説明されている。学生から社会人までにお勧めする。日常から経験している情報推薦技術とは何か、いかにして推薦内容を決めているのかについて体系的に学べる入門書！ 第1章 はじめに 1.1 第1部：基本概念への手引き 1.2 第2部：最新動向 第2章 協調型推薦 2.1 ユーザベースの最近傍推薦 2.2 アイテムベースの最近傍推薦 2.3 評価
情報検索の基礎 - 共立出版
あなたが普段使っている検索エンジン、 その真髄は本書の中にある！ 近年の情報爆発にともなって、膨大な情報から必要な情報を探し出す検索技術が、ますます重要になり、また大きく変化、発展してきた。本書は、従来の古典的な情報検索から、最近のウェブの情報検索までの基礎をわかりやすく扱った、網羅的で最先端の入門書である。最初に、文書の前処理、インデックス付け、逆インデックス、重み付け、スコア付け、検索システムの評価といった、情報検索の基礎、特にサーチエンジンに関わる話題をとりあげる。次に、より先進的な話題として、適合フィードバックやクエリー拡張を用いた検索の強化手法、構造化された文書からの情報検索、文書のスコア付けにおける確率論の応用といった話題をとりあげる。その後に、カテゴリー集合への分類問題、クラスタリングの問題といった、様々な形の機械学習と数値手法を取り扱う。最後に、ウェブサーチの問題を扱う。情
PRML副読本「パターン認識と機械学習の学習」を出版します | TAKESAKO @ Yet another Cybozu Labs
2010年～2011年に社内で開催した機械学習勉強会の『パターン認識と機械学習』読書会で、光成さんが素晴らしいアンチョコを作ってくれました。PDFファイルは既にgithub 上で公開されていますが、このまま埋もれさせておくのはもったいないということで、暗黒通信団の同人誌として正式に出版されることが決まりました。 ※ 表紙のデザインは今後変更される可能性があります。 目次は以下の通りです。 第 1 章 「序論」のための確率用語 1.1 確率変数は変数なのか.............................. 7 1.1.1 確率空間(Ω, F, P)............................. 7 1.1.2 σ 加法族..................................... 8 1.1.3 確率変数X..........
物理モデルのガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせたムービーがすごい
3Dと物理エンジンを使っていろいろな実験を行っているむにむにさんが、「ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた」というムービーをニコニコ動画とYouTubeにアップしています。そもそも遺伝的アルゴリズムというのが何かわからなくても、それを説明してくれるムービーも用意されているので、いったいどれだけすごいことを試行錯誤しているのかがわかるようになっています。 YouTubeでのアカウントは「3D Creature Physics(99munimuni)」という名前になっています。 ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた。walked the Gundam By genetic algorithm - YouTube すでに物理エンジンでガンダムを歩行させることに成功したむにむにさんが挑戦したのが、遺伝的アルゴリズムで歩行を改善していくということ。 このザクっぽい単純モデルだとたくさんのモデルを
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
RE: sort を使うときは，LC_ALL=C を忘れずに - ny23の日記
Twitter ID も livedoor ID もないので直接コメントできないが，sort (GNU coreutils) の名誉のために，ここにメモしておく． 404 Blog Not Found:algorithm - bucketsort.[ch] - 汎用かつlibcの*sortより高速な まず第一印象として，この程度のサイズのファイルのソートで sort (GNU coreutils) がいまどきこんなに遅いはずはない．LC_ALL=C で追試すると，やはり bucketsort との差は無くなった．上の記事（に対するツイート）は Twitter 上でもそれなりにリツイートされているように見えるのだけど，この実行時間に違和感を感じる人が全くいないのはどういうことなのだろうか．sort を実際に使う人がほとんど見ていないのか，それとも計算量が違うから速くて当然という思い込みか．
algorithm - mapBetween - 配列の隣接する2項にそれぞれ演算を施した配列 : 404 Blog Not Found
2012年01月04日21:00 カテゴリLightweight Languages algorithm - mapBetween - 配列の隣接する2項にそれぞれ演算を施した配列 言語を増やしたかったのと、そういう関数に名前を付けたかったのとで1 entry割くことにしました。 等差数列 - タイトル 配列の隣接する2項にそれぞれ演算を施した配列を得たい。つまり、 f (+) [1,2,3,4,5] = [3,5,7,9] のような f が欲しい。 名前 もちろん等差数列を作るのにもこの関数は使えるのですが、この一般的に使える関数に使う名前としてはあまりに局所的。というわけで mapBetween としてみました。使いどころはかなり多そうです。各言語に標準装備されていないのがちょっと不思議なほど。 JavaScriptによる実装 Array.prototype.mapで滅多に使われない第
言語実装パターン
目次 『言語実装パターン』推薦のことば 謝辞 前書き 第I部 さあ、構文解析に取りかかろう 1章 言語アプリケーションのいろは 1.1 全体のあらまし 1.2 パターンを一巡する 1.2.1 入力文の構文解析をする 1.2.2 木を構築する 1.2.3 木の走査をする 1.2.4 入力が意味する内容を見つけ出す 1.2.5 入力文をインタプリタで実行する 1.2.6 ある言語から別の言語へと変換する 1.3 アプリケーションを解体する 1.3.1 バイトコードインタプリタ 1.3.2 Javaバグ検出器 1.3.3 Javaバグ検出器其の弐 1.3.4 Cコンパイラ 1.3.5 Cコンパイラを活用した C++実装 1.4 パターンを選んでアプリケーションを組み上げる 2章 基本的な構文解析パターン 2.1 句の構造を識別する 2.2 再帰的下向き構文解析器を構築する 2.3 文法 DSLを
Wheren っていうのを作ってる話 - soh335 memo
最近 Wheren っていうのを作っていて簡単に言うと GeoHash に時間を縦軸に加えたものです。いつどこを扱うので where + when を足して wheren です。 緯度経度時刻の範囲をハッシュ化出来るので、その３つの範囲で検索する時に、わりと力を発揮してくれるんじゃないかと思います。下にも書いてあるんですけど、割りと狭い範囲で効いてくる感じなのですれ違い通信とかで使えそうかなぁという感じがしています。 前方一致の仕組みはGeoHash同様に入っています。 soh335/p5-Data-Wheren · GitHub コードはこちら。perlモジュールの書き方がちょっとまだ掴めてないので間違ってたら教えて下さい。 仕組み GeoHash 自体は Z-order っていうのがベースになっていて、それを３次元に展開してるって事です。 GeoHash はハッシュ化する文字列の長さに
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
2つの期間が重なり合うかどうかを判定する。 - こせきの技術日記
2つの期間 A〜B と X〜Y が重なっているかどうかを判定したい場合。 のように4つのパターンがある。これを単純に、 A <= X && Y <= B || X <= A && Y <= B || A <= X && B <= Y || X <= A && B <= Yのように判定してはいけない。 Xは青い線の上を、Yは赤い線の上を動くとき、A〜B と X〜Y は重なり合う。この条件は、 X <= B && A <= Yこれで4つのパターンをカバーできる。ORは不要。始点と終点をわかりやすく書くと以下になる。 始点2 <= 終点1 && 始点1 <= 終点2アルゴリズムに名前がありそうな気がするけど、見つけられなかった。 (追記) 矩形の重なり判定の方が情報が見つかった。 * Life is beautiful: ビル・ゲイツの面接試験－私の場合 * 長方形の重なりを判定する問題 - ザ
モダン並列・並行プログラミング ～ Concurrent Revisions による実装と現実 ～ - Preferred Networks Research & Development
本日社内向けのTechTalkにて、並列・並行プログラミングに関する話を行いました。 昨今、プログラムの並列化はなくてはならないものとなっています。しかし、そのプログラミング環境は依然としてロックを用いたものが主流です。今回の発表の主張を端的に申し上げますと、 “Locks must go！” ということになります。並列プログラミングに銀の弾丸はありません。しかし、ロックは別の何らかの安全性を確保したプログラミングモデルで置き換えられなければいけません。そうでなければ、再現しにくいバグに苦しめられ、終電を逃す日々と決別することはできないでしょう。また、ロックによるプログラミングの抱える本質的問題にも言及しています。 この界隈の最新の動向として、去年OOPSLA’10にて発表されたConcurrent Revisionsについての解説も行なっております。また、弊社研究開発において、先日Con
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
Google Developer Day (GDD) 2011 DevQuiz 回答スクリプト
Google Developer Day 2011 Japan DevQuiz 通称 GDD 2011 DevQuiz に挑戦してました。 結局まとまった時間は先週の夜と週末だけだったので、なかなか思うように進みませんでした。 まず手始めにウォームアップクイズから始めたのですが、google が公開している API とか詳しくないので満点を取るのには思いのほか苦労しました。クイズは Web Game と一人ゲームを解きました。 この２つは比較的難易度が低かったので時間はかかりませんでした。そして最後の難関のスライドパズルは良案が終了１時間前に思い浮かぶも時間切れ。結局 2355 問しか提出することができませんでした。というわけで採点結果は下記の通りとなりました。 最近はプログラミングから離れていたので良い刺激になりました。 さて、以下回答例を晒しておきます。必ずしも良案ではないのであしから
はてな技術勉強会 #4 開催のお知らせ - Hatena Developer Blog
こんにちは、id:ninjinkunです。前回から8ヶ月ほど経ってしまいましたが、来週の火曜にはてな技術勉強会 #4を開催します。 今回は発表とLTの二部構成でお送りします。発表は「はてなブックマークの新スパム判定システム」と「ISUCON報告会」の2本です。LTは一人5分の持ち時間で行います。LTは社外の方の参加も歓迎いたしますので、発表をご希望の方はATNDにその旨を記入願います（当日の飛び入りも可）。いつもの通り、Ustreamによる放送も行いますので、こちらも合わせてご覧ください。 開催概要 日時： 2011年9月6日（火）19:00開場、19:30開始〜21:00終了 その後懇親会 定員： 20名 会費： 無料（懇親会も無料です） 公式ハッシュタグ： #hatenatech 発表概要 「はてなブックマークの新スパム判定システム」id:yanbe はてなブックマークの新スパム判定シ
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XXmallocのメモリ管理アルゴリズムについてわかりやすい記事 - Qiita
IBM Developer
Post by @ruiueyama
