追記 11/12/6 少し誤字脱字を修正、加筆 11/12/7 koichik さんにコメントで頂いたリンクと、その内容について追記 11/12/7 edvakf さんに頂いた指摘を修正 本文 この記事は、JavaScript Advent Calendar 2011 (Node.js/WebSocketsコース) の 4 日目の記事です。 Node.js には Stream という API があります。 Stream はとても重要な技術で、 「Stream を制するものは、 Node.js を制す」と言っても過言ではありません。 実際、 Stream は Node.js が得意とする I/O の部分を使いこなすために、 押さえておくべき技術なので、今回はこの Stream について紹介したいと思います。 参考 Jxck's OutPut - Node.js の Stream I/O のお
PostgreSQLで統計解析 PL/R 基礎編 : PostgreSQL Advent Calendar #6
PostgreSQL Advent Calendar 12/6 です。 ネタを決めるにあたり、analyticsをテーマに何かないものかと探してみたら、 PL/R(R手続き型言語)なるものがあるそうで。 Rは統計解析分野で人気のプログラミング言語。 オープンソースで、コミュニティの活動も活発なようです。 参考：R Advent Calendar 2011 : ATND では、PL/Rを導入して、ちょこっと触ってみます。 Install 今回構築した環境は下記。 ・Mac OS X 10.6 Snow Leopard ・gcc 4.2.1 ・postgresql 9.0.4 ・R 2.14.0 ・plr-8.3.0.13 Windows,Linuxへのインストールは下記をご参考 R と PostgreSQL - RjpWiki まずRをインストール。 (macのhomebrewを使用) br
クリアコードではMozilla製品やRuby関連の開発だけではなく、広くフリーソフトウェアのサポートもしています。もちろん、サポート対象のソフトウェアの多くは私達が開発したものではありません。しかし、それらのソフトウェアに問題があった場合は調査し、必要であれば修正しています。 このようなサポートが提供できるのは、もともと、私達がフリーソフトウェアを利用したり開発したりしているときに日常的に問題の調査・修正をしていたからです。ソフトウェアを利用していると、問題に遭遇することはよくあることです。そのソフトウェアがフリーソフトウェアの場合は、開発者に問題を報告し、可能ならパッチを添えます。このとき、そのソフトウェアの内容を完全に把握していることはほとんどありません。しかし、それでも修正することができます。 それはどうしてでしょうか？今まではどのようにやっているのかを自分達でもうまく説明できなかっ
シンプルなリアルタイムカーネル上でLinuxを動作させるマイクロカーネル方式。その具体的な実装やリアルタイム性能を検証する 第1回では、リアルタイムLinuxのさまざまな実現方法について述べた。今回は、マイクロカーネル方式を中心に性能比較なども交えて説明する。 マイクロカーネル方式とは マイクロカーネル方式の実装としては、RTLinuxとRTAIが有名であり活用例も多い。 RTLinuxは、FSMLabs（http://www.fsmlabs.com/）が提供しているハードリアルタイムLinuxシステムである。商用版のRTLinuxProとオープンソース版のRTLinux/GPLがあるが、今回は広く入手可能なオープンソース版を評価する。 一方、RTAI（Real-Time Application Interface）は、DIAPM（Department of Aerospace Engin
機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。 SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。 機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei といっても今回はさくっと読んでもらうのを目的にしているので手法の具体的な解説は行わない。具体的な部分は@uchumik氏の資料がとても詳しい｡ uchiumi log: 間違ってるかもしれないCRFの説明 また、実装方法については高村本(言語処理のための機械学習入門)がとても詳しい。 さて、具体的な解説をしないなら何をするの？ということだが、今回はそもそもCRFとは何かという話をする。過去の経験上この、そも
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