インナークラスについてまとめてみた - ほげほげ（仮）
結構なんとなくな状態でやってきたJavaのインナークラス（内部クラス）についてまとめました。 publicなインナークラス public class Outer { private int field; private static int staticField; public void hoge() { // アウタークラスからインスタンスの生成可能 Inner inner = new Inner(); inner.bar(); System.out.println("Outer#hoge"); } public class Inner { public void bar() { // アウタークラスのフィールド、static変数を参照可能 int local = field; int local2 = staticField; System.out.println("Inner#ba
Java8での文字列連結 - Qiita
これは何? Stream使ってzipできないかなーと思って試行錯誤していたらちょっと気になったので書いた。 実際はJava8時代の文字列連結まとめ - きしだのはてなに便乗してたりして。 連結対象の文字列は配列として保持。alphaがそれ。実行時間は平均取るのが面倒臭かったので500万回のループを実行したときの結果。つまりあまり参考にならないので注意。 static final String[] alpha = new String[]{ "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x", "y", "z"
HDFSとSparkの連携 - すだちっこのOrdinary Days
SparkでHDFS上のデータを分析し結果を再度HDFS上に保存するまでの備忘録です。 環境 HDFSはCDH5.3.2 SparkはHDFSクラスタとは別で用意 StandAloneモードでインストールしました。 サンプルデータ Generate Test Data - Amazon Elastic MapReduceから作成 こういうデータ（抜粋) 0|Christopher WOOD|1954-10-15|F|NC|christopher.wood.1954@hotmail.com|412-850-6209 1|Scarlett YOUNG|1998-10-24|M|OK|scarlett.young.1998@live.com|151-447-8098 2|Ian ADAMS|1982-02-12|F|CT|ian.adams.1982@hotmail.com|768-213-49
Apache Sparkメモ(Hishidama's Apache Spark Memo)
概要 [/2017-01-14] Hadoopとの比較 [/2014-09-12] サンプル [/2017-01-22] インストール 開発環境の構築 [2017-01-22] インストール [/2017-01-14] Sparkシェル [/2014-09-19] 実行方法 [/2017-01-18] API（RDD系） SparkContext [/2014-09-15] RDD [/2017-07-26] パーティション [2014-09-07] Kryo（シリアライズ） [/2015-01-15] Spark SQL [/2014-09-02] Hive操作 [2014-09-01] Streaming [2014-09-02] API（Dataset系） SparkSession [2017-01-14] Dataset [/2020-10-08] Encoder [2017-01
Spark RDDメモ(Hishidama's Apache Spark RDD Memo)
RDDの不変とは RDDの不変（イミュータブル）とは、“依存RDD（系譜）”と“処理内容”が変わらないという意味であり、「“処理した結果のデータ（値）”が常に変わらない」という意味ではない。[2014-09-08] 「一度出来上がったデータ（値）は、正常な手段では変更されない」という意味では、データが不変と言えなくもないが。 Sparkでは、障害が起きてRDDの一部が消失すると、入力元の（依存している）RDDを使って再処理してデータを作り直す。 基本的には、依存RDDのデータ（値）が障害前と同じであれば、再処理した結果のデータも障害前と同じになる。 しかし、障害前と同じにならないケースもある。 破損していない入力データが見つかるまで再帰的に依存RDDを辿っていくことになるが、一番先頭まで辿り着いてしまうと、HDFS等の外部システムからデータを再度読み込むことになる。 もしそのデータの内容が
サッカーにおける代表的なコンビネーションプレーのお話 - pal-9999のサッカーレポート
さて、みなさん、こんにちは。本日は、サッカーにおける代表的なコンビネーションなんかの話でもしようかと思います。考えて見ると、うちのブログでは、ビルドアップとか守備ブロックの話はしてきたんですけど、アタッキングサードでの攻撃方法については、してこなかったなあと。なんで、本日はアタッキングサードでの動き方の話でもしようかと思い立ったわけです。 ええっと、まず、大前提としてですけど、サッカーの攻撃において、最大の目標は「点を取ること」になります。そして、点を取るにはシュート打たないといけません。シュートを打って点が一番入りやすい状況ってのは、ゴール前でＧＫと一対一になる事です。そして、ＧＫと一対一になるにはどうしたらいいかというと、「敵ＤＦラインの裏にボールをいれる」事になります。 またカルロ・アンチェロッティの戦術ノートからの引用ですが、 ボールポゼッションをいくら続けても、シュートを打たない
Jubatusで自然言語処理を使うときのまとめ（備忘録） - Qiita
先日、Jubatusハッカソンに参加してJubatusの良さが分かったので Jubatusとは Jubatusは、連像的に発生しているデータの流れ（フロー型）に対する逐次分析（リアルタイム処理）を対象とし、オンライン機械学習による深い分析という付加価値を提供するフレームワークです。 Jubatusの利点 オンライン型なのでデータが定期的に増えるようなケースに有効（webニュース、新聞など） 分散可能なので大量のデータに対しても対応可能 データの前処理が標準であるので機械学習をするときの手間が省けます 自然言語処理のための前処理 Jubatusの役に立つ前処理機能 １：自然言語処理をしているとHTMLタグを外したい ２：正規表現 ３：様々な特徴量を扱いたい（Bag of Words, n-gram, tfなど） 詳しく使ってみたい方は下記 http://jubat.us/ja/fv_conv
Jubatus ハッカソン with 読売新聞に参加してきました - てくすた
2度目のベトナム出張を終えた id:necojackarc です！ 8月22日と23日の2日間で開催された機械学習ハッカソンに参加してきましたので、それについて書きたいと思います。 イベントの概要は以下のとおりです。 Jubatus ハッカソン with 読売新聞 Jubatusハッカソン 〜読売新聞記事で自然言語処理をしてみよう！〜 Jubatus ハッカソン with 読売新聞 (イベント詳細ページ) 以下、イベント詳細ページからの一部抜粋です。 会場 ドワンゴ歌舞伎座タワー 14Fセミナールーム 賞品 1位: Hubsan X4 HD 2位: IRKit 3位: Raspberry Pi model B ボード・ケースセット 参加者全員 Jubatus ぬいぐるみ AWS クーポン 運営 (敬称略) 柏原 (PFN, @suma90h) 渡邉 (PFN) 熊崎 (NTT, @kuma
「Jubatusハッカソンwith読売新聞」に参加してきました！ - tchikuba's blog
先月8/23(土)、8/24(日)の2日間で歌舞伎座タワーのドワンゴ本社を会場として行われた Jubatusハッカソンwith読売新聞に参加してきました！ 読売新聞の記事の写真にバッチリ写ってましたｗ ビッグデータの分析技術とヨミウリ・オンラインの記事を使った「Ｊｕｂａｔｕｓハッカソン ｗｉｔｈ 読売新聞」。優勝したのは、どんなアイデアだったでしょう？ http://t.co/euayPP6mU0 pic.twitter.com/BbQxG2Vkc7 — 読売新聞YOL (@Yomiuri_Online) 2015, 8月 25 ちょっと遅くなってしまいましたが参加レポートをば。 Jubatusは「ユバタス」と読み、Preferred Networksと NTTソフトウェアイノベーションセンタが開発した オンライン機械学習向け分散処理フレームワークです。 ※公式HPの受け売りですが(笑)
「Jubatus ハッカソン with 読売新聞」で入賞した！ - 雀巽の日記帳
「Jubatus ハッカソン with 読売新聞」に参加してきました！ 8月22-23日に開催された、2日間に渡るハッカソンでした。 全力で寝不足になりました！ Jubatus とは オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク Jubatusは「分散したデータ」を「常に素早く」「深く分析」することを狙った分散基盤技術です。 Jubatusの名前の由来は、俊敏な動物であるチータの学術名からの命名で、「ユバタス」と読みます。株式会社Preferred NetworksとNTTソフトウェアイノベーションセンタが共同開発した、日本発のオープンソースプロダクトです。 最終的に全ての人にスケーラブルなオンライン機械学習フレームワークを提供することがJubatusの目標です。 Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク 凄く雑に説明すると、多値分類、線形回帰、推薦（近傍探索）、グ
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情報基盤センター 情報処理教育用システム Welcome Page 電気通信大学 情報基盤センター 情報処理教育用システムへようこそ このサーバは本学内の情報処理教育を支援する目的で運用されております。 このため、 2002 年よりコンテンツの公開範囲を本学内に制限することを標準としております。 本学外から参照される場合には、 アクセス不能なリンクなどでご不便をお掛けすることもあるかと思いますが、 どうかご理解のほどをお願い致します。 ご指定になった URL がアクセス制限のために表示できない場合にも、 このページを表示しております。 学内の方のための home page はこちら Links 電気通信大学 公式ホームページ 電気通信大学 情報基盤センター 情報基盤センター 教育研究設備利用内規 情報基盤センター 利用条件 遵守しなければならない事項 情報基盤センター DOs and DO
浮動小数点、その中身とは « demoscene.jp
Tweetこんにちは、Falken/brainstormです。 デモの中では、映像を表示するには色んな数学計算が行われてますね。整数計算は簡単だと思いますが、FPUの小数点はどう計算しているのかと考えたことありませんか？そもそも、floatの中の32ビットはどんな意味を持つのでしょう？ 今日の記事はIEEE 754を判りやすく説明いたします。 floatの構造体 では、floatの32ビットの中の割り当てるビットを見ましょう。 floatのビットは3つの部分に別けられてますね。 sign bitは1ビットであり、符号という意味。このビットが0の場合は正の数、1の場合は負の数です。 exponentは8ビットであり、指数部という意味。簡単で言うと、この8ビット分は、基数2で小数点の位置が決められます。 mantissaは残りの23ビットで仮数部という意味。指数部で決められた幅の中で、この23
浮動小数点数について - komiyamの日記
はじめに この記事はCompetitive Programming Advent Calendar12月10日分の記事です。 誤差が原因でWAになる問題が嫌いな人は決して少なくないと思います。「こんなのは本質的なことではない」という人もいるでしょう。誤差を回避することが本質となるような問題がコンテストに出てもきっと人気は出ないでしょう。自分も以前は誤差死の起きうる問題は嫌いでしたが、最近はそれを回避するのも面白さだと感じるになってきました。 しかし面白いとかつまらないとか好きとか嫌いとか以前に非ACは悔しいものです。なので今回は、誤差死などを回避するために地味なネタである浮動小数点数について書こうと思います。 A+B problem とりあえず、いろんなオンラインジャッジで最初の1問目として見ることの多いA+B problemを解いてみましょう。よくあるのは整数の和を出力させる問題ですが、
浮動小数点演算ではまった話 - bkブログ
浮動小数点演算ではまった話 浮動小数点演算のありがちな問題ではまりました。 いろいろ調べているうちに x86 特有のちょっとおもしろい 現象に遭遇したので紹介したいと思います。 パーセンテージの計算 簡単な C のプログラムでパーセンテージを計算しようと思い、 次のようなコードを書きました。 int x, y; ... int a = (double)x / y * 100; int a = x * 100 / y としないのは、 x が大きい場合に x * 100 が オーバーフローを起こす (INT_MAX を越える) ためです。 このコードは一見、期待通りに動いていたのですが、 しばらく使っていると、手元の環境では x = 53, y = 100 のときに a は 53 ではなく 52 になることに気づきました。 これは次の理由によります。 式の最初の (double)53 / 10
Linuxカーネル再構築のすゝめとその方法 | ま鉄系
Linuxをもっともっと速くしたくありませんか?以前、僕はUbuntu高速化の記事を書きました。がしかし、今回の物は非常に長大になるので別まとめとしました。以下続きを読むよりどうぞ。 なぜカーネル再構築をお勧めするか最近のUbuntuやCentOSやDebianその他もろとも多くのLinuxディストリビューションはインストールが速く、また簡単にインストールできるようになりました。インストールが速いということは裏を返せばコンパイル済みのものを使っているということです(勿論、違う場合もあります)。 コンパイル済みのものを使っているということは、極めて多くのコンピューターに対応させているために、起動やシャットダウンが遅くなるわけです。 そんなら、自分の環境に合わせてカーネルを再構築することで、そのコンピューターのCPUをフル活用したり、無駄な機能を省いたり出来ます。なので、カーネル再構築(リビル
実用 awk ワンライナー - Qiita
AWK（オーク）を使ったワンライナーはとても強力で簡便なテキスト処理を可能とします．最近は，Perl や Ruby でもほとんど同様のことができ，取って代わられて久しいですが未だにその枯れ力といいますか，汎用性に関しては群を抜いているように思います． また，awk とは AWK の処理系のことを指しています． 一般に元祖 awk と呼ばれる処理系が最初と言われています．実際はわかりませんが，絶滅種の如く見かけることはなく，その文法などに関しても関数定義などの基本的な部分が抜けていたので New awk（通称，nawk）として多少の文法が追加された処理系が，その流派を継いでいます． そして GNU プロジェクトによって大幅強化された awk が gawk です． よく見かけるのは，gawk か nawk のどっちかだと思います． 現在，Linux では標準で gawk が，OS X では 2
ssh周りの設定、Tipsのまとめ
B! 332 0 0 0 SSH関連のポストが結構たまったので取り敢えずのまとめ。 SSHクライアント Windows Mac Android/iPhone 多段SSH 外部から見れないページを外部から見る方法 その他ポートフォワード 同じサーバーに複数接続時に接続高速化 接続を強化 無料ダイナミックDNS Mac関連 SSHクライアント ターミナルです。 LinuxならGnomeターミナルなりなんなり入ってる物で良いでしょうし、 Macも取り敢えずは入ってるターミナル.appで使えます。 Windowsでは現段階ではコマンドプロンプトやPowerShellではsshがサポートされてないので 1 何らかの物を入れてあげる必要があります。 Windows Windowsでは今パッと入れるのであれば MobaXtermが一番優れていると思います。 MobaXterm: Windowsでのcyg
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Chapter 8. Classes
Javaで文字列配列をカンマ区切りの文字列にする | Hack
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Jubatusハッカソン with 読売新聞に参加しました | kanonjiのブログ
Amazon.co.jp: コンピュータの構成と設計 第5版 上 電子書籍: デイビッド A パターソン, ジョン Ｌ ヘネシー, 成田 光彰: Kindleストア
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