閉包テーブル - Qiita
積読していた「SQLアンチパターン」をようやく読み始めたんですが、冒頭の「閉包テーブル」でいきなりつまずいたので頭の中を整理するために書き出してみます。 全然自信ないまま書いてるので、もし間違っている点があればツッコミいただけると非常に助かります。 注意 こんな感じなので、もし閉包テーブルについて調べようとしている方がこの記事にたどり着いたら、若干疑いつつ読んでください。 閉包テーブルとは データの階層構造を示す表現方法のひとつ。 隣接リストや経路列挙に比べて、テーブルの変更が容易かつ参照整合性が保証しやすい。 デメリットは、テーブルが一つ増えるためデータ領域が増える点（とはいえストレージが大容量化した昨今においては大きな問題ではないと思われる) 組織図をつくるという前提で考えてみる 下図のような会社組織があったとして、この階層を表現するデータ構造というのを考えてみます。 念のため補足する
データ活用やら機械学習の時代に情シスとベンダーってどうなるんですかね - 雑種路線でいこう
だらだらしていたら連休が終わってしまう。連休中に仕上げるはずだった、あの原稿も、火曜の講義資料も、さっぱりできていないのに困ったものだ。この連休中けっこうな時間を割いたのは、くだらないことに手元のラップトップをLinuxからWindowsに戻すことだった。 Blockchainの評価・デモと機械学習の勉強用に買った重いゲーミングノートで、LinuxのリハビリがてらfabricやirohaのビルドにDockerが欲しいし、TensorflowでGPGPUを使おうとするとUbuntuが良さげだというので入れてみた。2か月ほどいじってみる間にBlockchainを動かすだけならDocker for Windowsで十分だし、TensorflowやKerasもWindows版でGPGPUを扱えるようになり、Linuxは仮想環境だけで一通りの用事を済ませられそうなのでWindowsに戻すことにした。
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