2008-01-12 01:17 : ひがさんは大変な Ruby/Rails の心配をしていきました そろろろRailsについて本音を書いてみるかについてです。ひがさんはよほど Ruby/Rails の心配をしてくださっているようなので、Rails ユーザの一人として非常にありがたく思うのと同時に、ひがさんの心配のいくつかは取り除くべきかなと感じました。 ■ ひがさんの心配：Ruby/Rails ユーザはテストに無関心 Railsで、最も良いところは、テストの雛形も自動的に作ってくれて、テストの敷居を下げてくれてるところだと思う。なのに、それについて触れる人があまりにも少ないような気がする。一応、私は、1年半以上、はてなのキーワード検索で毎日Railsについては調べているので、はてなでRailsについて書いている人の記事はたいてい見ています。 確かにそのような状況が事実
ITプロフェッショナルが仕事のマイナス面について不満を漏らすというのはよくあることだ。しかしながら、実はあなたがIT関連の仕事に「向いていないだけだ」ということはないだろうか？ IT業界というのは厳しい世界である。この業界で働いた経験がある人であれば、その厳しさは身に染みて分かっているはずだ。そしてIT業界にとどまるべき理由はないとの判断に至る人がいる一方、IT業界に魅力を感じて身を投じようという人もいる。では、IT業界で新たに働くことを検討している人や、IT業界から離れることを検討している人は、どうすれば正しい判断を行えるのだろうか？多くの若者を魅了する一方で使い捨てにするこの業界に向いているかどうかを、どのようにして判断すればよいのだろうか？以下では、IT業界に向いていない人の特徴を10個挙げている。自分自身が当てはまるかどうかをチェックしてみてほしい。 ＃1：根気がない 根気というも
辻井研究室 1995年から2012年まで、東京大学辻井研究室では、のべ120人程のメンバーが自然言語処理（計算言語学）の研究を行い、 今日コンピュータによって利用できるようになった膨大な量のテキストデータを用いて、 人間の言語を自然に処理できるような手法を開発することを目指しました。 私たちの研究対象は、言語学と計算機科学に基いた構文・意味解析や機械学習などの基礎的な分野から、 テキストマイニング、機械翻訳、情報検索などの応用的な分野まで多岐にわたっています。 数々のプロジェクトでは、 それらの研究によって得られた基礎的な知識と実践的な手法の両方を駆使して、 実際の問題に取り組みました。 研究室は、英国国立テキストマイニングセンターと緊密に研究協力を行っていました。辻井教授は、 同センターの研究担当ディレクターを兼任していました。
java-ja温泉行ってきました。
こんちは。 java-ja温泉行ってきました。 感想を140文字程度で…それって、ブログ書く必要なくね？？？ java-jaの人たち みんなPythonやってました。Javaやっている人殆どいませんしたｗ 参加者の面々 ドワンゴ多すぎだろ、おいｗ 勉強になったこと javascriptをdisるためにjavascriptを書いている人とか、pypyについて熱く語ってくれる人とか面白い人多いですね。 僕もEclipseをdisるためにEclipseを勉強したくなりました。 やましろさん PHPに関するお話、面白うございました。「もう、動いてんだよ、問題ある？」 よしおりさん すごい面々の中、司会進行などお疲れ様でした。 Java的に concurrent utilを使えば、FxJsJUnitうまく行くのではとアドバイスをいただきました。 よしおりさん、太一さんありがとうございます。 あとでフ
レーベンシュタイン距離（レーベンシュタインきょり、英: Levenshtein distance）は、二つの文字列がどの程度異なっているかを示す距離の一種である。編集距離（へんしゅうきょり、英: edit distance）とも呼ばれる。具体的には、1文字の挿入・削除・置換によって、一方の文字列をもう一方の文字列に変形するのに必要な手順の最小回数として定義される[1]。名称は、1965年にこれを考案したロシアの学者ウラジーミル・レーベンシュタイン (露: Влади́мир Левенште́йн) にちなむ。 レーベンシュタイン距離は、同じ文字数の単語に対する置換編集に使われているハミング距離の一般化であると見なすことが可能である。レーベンシュタイン距離の更なる一般化として、例えば一回の操作で二文字を変換する等の方法が考えられる。 実際的な距離の求め方を例示すれば、「kitten」を「s
(algorithm) Definition: Compute the similarity of two strings as the number of matching characters divided by the total number of characters in the two strings. Matching characters are those in the longest common substring plus, recursively, matching characters in the unmatched region on either side of the longest common substring. Generalization (I am a kind of ...) string matching with errors. A
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
SimStringという類似文字列検索ライブラリをBSDライセンスでリリースしました．類似文字列検索とは，文字列集合（データベース）の中から，クエリ文字列と似ているものを見つけ出す処理です．コンピュータは，正確に一致する文字列を探すのは得意ですが，表記揺れに出くわすと，途端に対応できなくなります．例えば，「スパゲティ」に対して，レストラン情報などを返すサービスにおいて，「スパゲッティ」や「スパゲティー」などの表記揺れが検索クエリに与えられると，通常のデータベースでは情報を提示することが出来ません．類似文字列検索を用いると，表記揺れが検索クエリに与えられても，「スパゲティ」という既知語を代替クエリとして提案したり，「スパゲティ」の情報をダイレクトに引き出すことができるようになります． 似てる語を探す技術って，文字列処理の基本中の基本で，自然言語処理では当たり前のように使われていてもおかしくな
監訳者序文 日本語版に寄せて 序文 謝辞 第1章 はじめに 第2章 ざっと一巡り 第3章 論理系 第4章 言語 第5章 解析 第6章 事例 付録A 練習問題 付録B Alloy言語リファレンス 付録C 中核の意味論 付録D 図的記法 付録E Alloy以外の手法 付録F Alloy Analyzerクイックガイド 付録G 訳語一覧 参考文献 訳者あとがき 索引 監訳者序文 日本語版に寄せて 序文 謝辞 第1章 はじめに 第2章 ざっと一巡り 2.1 静的な側面：状態を調べる 2.2 動的な側面：操作を追加する 2.3 階層の導入 2.4 実行トレース 2.5 まとめ 第3章 論理系 3.1 3つの側面を持つ論理系 3.2 アトムと関係 3.3 スナップショット 3.4 演算子 3.5 制約 3.6 宣言制約と多重度制約 3.7 濃度制約と整数 第4章 言語 4.1 例題：自分が自身の祖父
米国への引越とFacebook入社のご報告
件名の通り、私は米Facebookに最近入社したことをここでご報告します。 相変わらずMySQL関係の仕事をすることになります。 チームメンバーはアジアには誰もおらず大半が米国本社(Menlo Park)にいるため、自分も引っ越すこととなりました。 すでに生活の拠点を会社から10km未満というそう遠くないところに移しています。 当然ながら入社前に話をオープンにするわけにもいかないので、DeNAの中の方たちや、ごく親しい人にしかご挨拶ができずにすみませんでした。 このBlogの読者であればご存知のように、私はキャリアの途中からほぼMySQL一本で仕事をしてきています。 実はDeNAは、世界でも指折りのMySQLのヘビーユーザとして認知されています。 去年の米MySQL Conferenceでは会社としてAwardを受けました。それも純粋に技術的な貢献が評価された上での受賞であり、「日本でのコ
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