2008年03月30日19:45 カテゴリLightweight Languages一日一行野郎 perl - ワンライナーの書き方入門 まあ、ruby のコマンドラインオプションって、Perl由来ですから。 Rubyでワンライナーを書く方法のまとめ まぁ、Perlもあるしあんまり需要が無いのかも知れませんが。 というわけで、Rubyistにも役立つPerlのワンライナー入門です。 基本中の基本 コマンドとしてのperlは、スイッチがない場合、引数はスクリプト名として扱われます。 % cat hello.pl print "Hello, world!\n"; % perl hello.pl Hello, world! % コマンドライン中の文字列をスクリプトとして解釈させるには、-eを使います。 % perl -e 'print "Hello, World!\n"' Hello, worl
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
最近，並列計算（parallel computing）や分散計算（distributed computing）の話題をよく見かけるようになってきました。Peer to Peer（P2P）のアプリケーションとして広く知られるSETI@home，Mac OS XのXgridなどのグリッド・コンピューティング（grid computing），複数のプロセサを持つマルチプロセサ（multi-processor）や複数のプロセサ・コアを持つマルチコア（multi-core）のコンピュータ，様々な並列/分散処理を直接サポートしたプログラミング環境――こうした技術がパソコンや家庭用ゲーム機といった身近な環境で使われるようになっています。注目を集めているプログラミング言語Erlangや米Googleの分散処理システムであるMapReduceのような「並列/分散プログラミングでの煩雑さを解消するための技術」
GHCは、並行プログラミングおよび並列プログラミングに対応するための、Haskellへの大規模な拡張をいくつか実装している。まず用語をはっきりさせておこう。 並列性(parallelism)とは、実行性能の向上を目的として、Haskellプログラムを複数のプロセッサ上で走らせることである。理想的には、これは不可視に、意味を変更することなく為されるべきである。 並行性(concurrency)とは、それぞれIOを行う複数のスレッドを使ってプログラムを実装することである。確かに並行Haskellプログラムは並列な機械上で走らせることができるが、並行性を使うのは、第一目的として実行性能を得るためではなく、それが当該プログラムを書くための最も単純で最も直接的な方法だからである。スレッドは入出力を行うので、プログラムの意味は必然的に非決定的なものになる。
多変数間の相関に基づくものであり、多変量解析に用いられる。新たな標本につき、類似性によって既知の標本との関係を明らかにするのに有用である。データの相関を考慮し、また尺度水準によらないという点で、ユークリッド空間で定義される普通のユークリッド距離とは異なる。 ある集団内の点が多変数ベクトル で表されるとき、その集団の変数ごとの平均値を縦ベクトルで と表し、集団の共分散行列（各変数間の共分散を配列した行列）を とすれば、ある点 からの集団へのマハラノビス距離は、以下のように定義される： 平方根の内側は、縦ベクトルの転置と行列と縦ベクトルの積であり、スカラー量（正値二次形式）で正である。 マハラノビス距離はまた、共分散行列が で同じ確率分布に従う2つの確率変数ベクトル、 と の間の隔たりの指標としても定義できる： 共分散行列が対角行列であれば（相異なる変数に相関がないということ）、マハラノビス距
Caffeine is a tiny program that puts an icon in the right side of your menu bar. Click it to prevent your Mac from automatically going to sleep, dimming the screen or starting screen savers. Click it again to go back. Right-click (or ⌘-click) the icon to show the menu. “Genuinely useful, lean and simple to use. It even has a cute icon.” - MacFormat ★★★★★
判別関数には以下の物などがある。 線形判別関数[注釈 6] 超平面・直線による判別。線形判別分析は等分散性が必要。 二次判別関数[注釈 7] 楕円など二次関数による判別。二次判別分析は等分散性が不要。 非線形判別関数[注釈 8] 超曲面・曲線などの非線形判別関数。 線形判別分析は、以下の前提条件が成立する必要がある。 各グループは多変量正規分布[注釈 9]している 全てのグループが同じ共分散行列を持つ（等分散性） その上で、マハラノビス汎距離[注釈 10]が等距離の所に直線を引く。これらの前提条件が成立しないとおかしな結果になる。 各グループの平均が異なる以上、分散が異なることは多々ある。等分散性の仮定を外した物が二次判別分析である。それぞれのグループで異なる共分散行列を使用してマハラノビス距離を計算して、等距離になる場所を判別曲面とする方法である。この方法は二次関数となり、正規分布が成立
こんにちは。 Resilient Distributed Datasetsに関する論文 「Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing」 （http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf） について、概念と動作概要が書かれた１章〜５章を読んだので、１投稿にまとめます。 基本的には以前見たスライドの詳細化版なんですが、一部スライド見ているだけだとわからない情報もあり、参考になりました。 Sparkが対象とするような「基本的には全データに対して同じ演算を行う」アプリケーションにおいては 読み取り専用というRDDの性質がマイナスにならないこと、読み取り専用であることで 一貫性考慮が簡略
概要 [/2017-01-14] Hadoopとの比較 [/2014-09-12] サンプル [/2017-01-22] インストール 開発環境の構築 [2017-01-22] インストール [/2017-01-14] Sparkシェル [/2014-09-19] 実行方法 [/2017-01-18] API（RDD系） SparkContext [/2014-09-15] RDD [/2017-07-26] パーティション [2014-09-07] Kryo（シリアライズ） [/2015-01-15] Spark SQL [/2014-09-02] Hive操作 [2014-09-01] Streaming [2014-09-02] API（Dataset系） SparkSession [2017-01-14] Dataset [/2020-10-08] Encoder [2017-01
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く