さまざまなデータベースをもとに、自然言語の使用頻度を調べるためのPythonライブラリが「wordfreq」です。そんなwordfreqが、「AIで汚染され更新不可能となってしまった」と開発者のRobyn Speer氏が報告しています。 wordfreq/SUNSET.md at master · rspeer/wordfreq · GitHub https://github.com/rspeer/wordfreq/blob/master/SUNSET.md wordfreqがデータベースとして利用しているのは、2021年までにオンライン上で公開されていた自然言語のスナップショットです。しかし、「2021年以降、人間の使用言語に関する信頼できる情報を持っている人がいなくなった」ことを理由にwordfreqを更新することができなくなったとSpeer氏が報告しました。 記事作成時点で、インター
Software Design「データベース速攻入門」に「SQL50本ノック」が掲載されました - LIVESENSE ENGINEER BLOG 最近では、postgres-wasmなど、WebブラウザでDBを動かせるようになってきており、もう少しすれば、WebAssemblyを使って、ブラウザですぐにノックを始められるようになるかもしれません。もしも、また何年か後に記事を更新する機会があれば、試してみたいですね。 Web上からすぐに試せるpostgres-wasmはPagilaのデータを持っていくことが現時点で出来なさそうだったものの、SQLite3 WebAssemblyはSQLiteのデータを持っていけました。SQL50本ノックを気軽に試せそうです。 手順1 sakila-sqlite3をダウンロード まずgithubからsakila-sqlite3をダウンロードします。 gith
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
ほぼほぼ良いとこ取りやんけ… というわけで まじやばい ぐうぐるの超技術が超手軽に ←まじやばい 真のサーバレス @1amageek さんが言ってて良いなぁと思ったんですが Firebase realtime databaseは本当の意味でのサーバレスなんですね Firebaseでアプリを開発するならClient Side Joinを前提にすること lambdaとかFaaSは結局サーバサイドに過ぎないわけで そこんとこFirebaseは本当にサーバレス 今回のCloud Firestoreはそれを更に普及させるもんだと思います 余談 今更だけど，上の表書きながら，やっぱぐうぐるの超技術はあたまおかしいとおもいましたまる 直接今回の話ではないけど，ぐうぐるの超技術気になるかたは↓ここらへんご参考にー YAPC Asia 2015「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘
2015年の11月から開発を続けているAndroid用O/R Mapper Ormaですが、このほどv1.0.0をリリースしたので入門記事を書きました*1。 UPDATE: この記事の対象はv4.1.0です。最新版はリポジトリでご確認ください。 関連エントリ: ActiveAndroidからOrmaに移行するための4つのステップ - Islands in the byte stream Table of Contents Table of Contents Ormaとは何か 1. SchemaDiffMigrationによる自動マイグレーション 2. 補完に優しく型安全なインターフェイス 導入 モデルクラスの定義 @PrimaryKey のオプション @Column のオプション データベースハンドル OrmaDatabase CRUD操作 1. Inserter, Selector, U
自分へのメモ程度にRoom Persistence Library | Android Developersを日本語訳しましたので、この記事ではその内容を記載いたします。（※注意: この翻訳記事は2017年5月末時点での上記の公式ドキュメントの日本語訳です。） 雑に訳しています。タイポ、細かい表現の差異、その他誤りなどありましたら(あくまでも個人用メモとして殴り書きしておりますので、ご了承下さい。)、ご連絡頂けますと幸いです。なるべく早く修正致します。m(__)m ※2017年5月30日修正: 細かいタイポや文言の修正と、本記事の最下にCA.apk #3 - Google I/O 2017 報告会(2017/05/29開催)でのRoomに関する発表スライドを埋め込みました。 Room Persistence Library コアフレームワークはSQLコンテンツをサポートしている。API自体
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Project Tycho is named after Tycho Brahe. The project aims to share reliable massive neural and behavioral data for understanding brain mechanism. The dataset was recorded and distributed by Laboratory for Adaptive Intelligence, BSI, RIKEN. It is not only for neuroscientists but for everyone who is interested in learning neural mechanism. To the extent possible under law, neurotycho.org has waived
ネット時代の新しいライフスタルを分析しているアスキー総研では、「MCS（メディア&コンテンツ・サーベイ）」という大型調査を実施。今年3月から冊子版とアプリケーション版の販売を行っている（詳しくはこちらのサイトをご覧あれ）。 すでに一般製造業、コンテンツやメディア関連企業などに導入していただき、高い評価を頂戴しているが、これのiPad版といえるアプリが登場した。本日リリースも出させてもらっている「MCS Elements」（発売：株式会社ユビキタスエンターテインメント）である。 iPad版は、「MCS（メディア&コンテンツ・サーベイ）2010」のエッセンスを、会議などでリアルタイムに使えるようにしたものだ。プロモーションや商品開発、事業計画に本気で使うには「MCS 2010」が必要となるが、iPad版は、なにしろ手早くユーザーの基本パターンをつかむことができる。 「MCS Elements」
yebo blog: Googleは既にMapReduceを使っていない
2010/09/13 Googleは既にMapReduceを使っていない Googleの新しい検索基盤「Caffeine」では、MapReduceを使っていないそうだ[register]。新しい検索基盤はGFS (Google File System) をオーバーホールしたGFS2を活用しており、分散データベースBigTableに直接インデクシングを行うデータベース駆動の方式に変わっている。この検索基盤を「Colossus」と呼んでいるそうだ。インデックスの作成時間を短縮することで(MapReduceによる処理が不要)、検索のリアルタイム性を増すのだろう。Microsoft、Facebook、Yahoo!がまだMapReduceのオープンソース版ともいえる「Hadoop」を使っていることを考えるとGoogleは先に進んでいる。この成果が「Google Instant」に繋がっているのだろう
Animated global statistics that everyone can understand
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