スタンフォード大学の自然言語処理(NLP)の授業公開っぷりがとてつもない件 - Unchained Life
以前からMITのOCWを中心にアメリカの大学の授業のビデオや資料などが公開されているのは知っていたが、今日知ったスタンフォード大学の授業公開っぷりがものすごい。 http://see.stanford.edu/SEE/lecturelist.aspx?coll=63480b48-8819-4efd-8412-263f1a472f5a 授業のビデオだけではなく、なんと授業のtranscript、つまり授業中に先生がしゃべったことがテキストに書き起こされているのだ。 MITなどでも授業のビデオは公開されていたが、当然授業の内容を理解するには授業資料がある場合にせよ、何をしゃべっているかを自分で聞き取るほか無く、リスニング力が低い僕には結構ネックだった。 それが今回しゃべる内容がテキストになっているということで聞き取れなくてもテキストを見ればよいし、リスニングの勉強にもなる。 しかも公開されてい
http://arekore.nobody.jp/bestbooks.html
はじめに 巨大な対象の全貌を見通すには、対象から距離を取らなければならない。２１世紀になってからの７年という期間は、２０世紀という巨大な対象の全貌が姿を現すのに十分な時間であったかどうかは分からないが、２０世紀にはどのような著作が出版されたのかを纏めてみようと私が思い立ったのは、著作の被引用数、すなわち任意の著作が他の著作にどれだけ引用されているかが、Google Scholarを用いて調べられることが分かったからである。この小論の目的は、被引用数という指標を用いて、２０世紀の文系学術書のランキングを作ることである。以下には、「文系学術書」という限定が必要であった理由を記そう。 ある著作の被引用数という指標は、その著作が学術の世界でどれだけ影響力があったかを客観的に知る手がかりになる。被引用数という指標は、引用し、引用される著作のネットワークの中で、任意の著作がどのようなポジションにいる
High-Performance Server Architecture
Introduction The purpose of this document is to share some ideas that I've developed over the years about how to develop a certain kind of application for which the term "server" is only a weak approximation. More accurately, I'll be writing about a broad class of programs that are designed to handle very large numbers of discrete messages or requests per second. Network servers most commonly fit
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Python力を高めるためのライブラリコードリーディング - Doge log
id:yuroyoroがpython力を高めるとか言ってたのを聞いて、自分の場合どうだったかなあと。 思い入れがあるものを簡単に。まあ参考になれば。 pure python系 まずはpure python系 django 結構python初心者のころからdjangoのソースは読んでた。 多分、今ほど大きくなかったからだと思う。 学べることはPEP8、__import__の使い方、デコレータによるトランザクション管理などなど多岐にわたる。 但し、いきなりモデル周りに手を出すときついのでWEB側の入り口である方 django.core.handlers.base.py ぐらいがいいかなと。 middlewareってどうやって呼び出し、実行してるか、urlの解決方法などから入ると割りととっつきやすいかと。 フルスタック故カバーしてる範囲が多いのでずっと参考になる。 標準ライブラリのソース あんま
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