The LLVM Compiler Infrastructure Project
What: The third general meeting of LLVM Developers and Users. Why: To get acquainted, learn how LLVM is used, and exchange ideas. When: October 2, 2009 SPONSORED BY: Apple, Google, Adobe, Qualcomm Incorporated The meeting serves as a forum for both LLVM and Clang developers and users to get acquainted, lea rn how LLVM is used, and exchange ideas about LLVM and its (potential) applications. More br
HBase Architecture 101 - Storage
One of the more hidden aspects of HBase is how data is actually stored. While the majority of users may never have to bother about it you may have to get up to speed when you want to learn what the various advanced configuration options you have at your disposal mean. "How can I tune HBase to my needs?", and other similar questions are certainly interesting once you get over the (at times steep) l
VimでMarkdown出力してみた - Archiva
Make a note of it: Web tech, montaineering, and so on. 素の状態でもカッコ良いテキスト記法、Markdownを実用するアレコレ。あるいは如何にして私はMarkdown形式の実用化に至ったか。 Markdownに関しては前回のSugamoでも触れたけれど、まあかっこ良い「はてな記法」と考えて差し支えない。Vimで使うと、HTMLほど気合い入れなくても色分け表示できるし、ちょっとしたメモ書きやブログの下書きとして重宝してます。HTML直書きも許容するゆるーい記法ってのもポイント高いね そして俺は思った。これ使って「gf」していけば、VimWiki要らないんじゃね？ まずは王道から Hack #52: Markdown形式の文書を書く Hack #7: 編集中ファイルを実行し、結果を表示したままにする ここら辺を参考にゴニョゴニョやってみたの
gmane.org - gmane リソースおよび情報
gmane.org は、あなたがお探しの情報の全ての最新かつ最適なソースです。一般トピックからここから検索できる内容は、gmane.orgが全てとなります。あなたがお探しの内容が見つかることを願っています！
The Future of Database Clustering
Creating robust applications using open source databases and commodity hardware Baron Schwartz started a good discussion about MMM use cases that quickly veered into an argument about clustering in general. As Florian Haas put it on his blog, this is not just an issue of DRBD vs. MySQL Replication. Is a database cluster something you cobble together through bits and pieces like MMM? Or is it somet
Skip graphs
Skip Graphs James Aspnes, Gauri Shah Fourteenth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA), January 2003, pp. 384-393. Submitted to Journal of Algorithms. Abstract Skip graphs are a novel distributed data structure, based on skip lists, that provide the full functionality of a balanced tree in a distributed system where elements are stored in separate nodes that may fail at any time.
MeCabの辞書にはてなキーワードを追加しよう - 不可視点
MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解
Brown University - Data Management Group » A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis: MapReduce vs. DBMS Benchmarks
Overview The following information is meant to provide documentation on how others can recreate the benchmark trials used in our SIGMOD 2009 paper. Our experiments were conducted on a 100-node cluster at the University of Wisconsin-Madison; each node had a single 2.40 GHz Intel Core 2 Duo processor running 64-bit Red Hat Enterprise Linux 5 (kernel version 2.6.18) with 4GB RAM and two 250GB SATA-I
貪欲な変数選択による最適化 - DO++
最適化問題において、最適化対象の変数を最初は空に初期化して、関数値にもっとも効きそうな変数から順に最適化対象にGreedyに加えていく方法は変数の数が非常に多い場合（全ての部分文字列に特徴が対応するなど、そもそも列挙できないくらい多い場合など）に有効です。 詳細な中身は違いますが、grafting, column generation, cutting planeとかがこの枠組みに当てはまルと思います。 ここでのポイントは「効きそうな変数」を効率的に求めることができたら、圧倒的に速く最適化できるようになることです。別分野でデータマイニングの手法だとか、上限/下限だとかデータ構造とか何か技を持っている人は、ぜひチャレンジしてみてください。 で、私もやってます。という宣伝 ・特徴（変数）が文書中の全ての部分文字列に対応する場合 "Text Categorization with All Sub
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Terry Jones » Blog Archive » Facebook release Tornado and it’s not based on Twisted?
SIGIR 2009 Accepted Papers - Web Search and Data Mining | Google Groups
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sigirfp185-dou.pdf
https://docs.google.com/viewer?url=http://research.yahoo.com/files/ataggregation.pdf
Query Recommendation Using Large-Scale Web Access Logs and Web Page Archive
Kitsuregawa, Toyoda Lab. -
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