ちょっと間が開いてしまいましたが、TortoiseSVN の続きのエントリです。 前回はこちら。 TortoiseSVN でファイルのバージョン管理をしてみる (2) 次回は、いわば締めの処理。 trunk のファイル群を tags に”名前をつけて状態を保持” させるやり方を書いてみます。 最新版のファイルを trunk というディレクトリに格納した上、編集を行い、履歴管理を TortoiseSVN に行ってもらうところまで前回に書きました。 今回はリリースや提出など区切り区切りのファイルを tags というディレクトリに格納し、それらのファイルをいつでも取り出せるようにする操作方法を書いてみます。 前回までのサンプル「職務履歴」だと、作業中の職務履歴のファイルを trunk 内でいろいろ更新。 そして、それらファイル”群” をどこかに提出したときに、その時点の状態に名前をつけて tag
ファイルバージョン管理システム TortoiseSVN のインストール及び使い方の紹介エントリです。 🙂 前回はこちら。 TortoiseSVN でファイルのバージョン管理をしてみる (1) バージョン管理システムはもともと、ソフトウェアの元となるソースコードに対して極めて厳密にそしてデリケートにいろいろな管理を行うためにつくられたものです。 とはいえ、対象は別にソースコードだけになっているわけでもないので、自分でライトに使うこともできます。 ここでは、サーバなどはたてずに Windows のファイルシステムだけつかって TortoiseSVN を設定し、「職務履歴」というエクセル/ワードファイルのバージョン管理をすることを例としながら、Subvertion / TortoiseSVN の使い方を書きたいと思います。 ちなみに、TortoiseSVN は「トータス SVN」。 カメさん
昨日 最長共通部分列問題 (LCS) について触れました。ついでなので編集距離のアルゴリズムについても整理してみます。 編集距離 (レーベンシュタイン距離, Levenshtein Distance) は二つの文字列の類似度 (異なり具合) を定量化するための数値です。文字の挿入/削除/置換で一方を他方に変形するための最小手順回数を数えたものが編集距離です。 例えば 伊藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 1 伊藤直と伊藤直也 … 編集距離 1 佐藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 2 佐藤B作と伊藤直也 … 編集距離 3 という具合です。 編集距離はスペルミスを修正するプログラムや、近似文字列照合 (検索対象の文書から入力文字にある程度近い部分文字列を探し出す全文検索) などで利用されます。 編集距離算出は動的計画法 (Dynamic Programming, DP) で計算することができることが
この日記の最初のエントリが2002年2月21日なので、人工知能の勉強を開始してから大体7年経ったことになる。当初は、はてなダイアリーではなく、研究室のサーバを借りて運用していたのを思い出す。今まで人工知能に関係のあるいろんな分野を勉強・調査・研究してきたわけだが、私が人工知能の分野で本当に面白い！追究したい！と思ったテーマは三つある。このブログの多くの人工知能に関するエントリもその三つに分類できると思う。その三つのテーマとは、 連想に基づいたデータ記憶方式 選好を創発するアルゴリズム しろと言われていないことをさせる方法 である。実際、テーマっていうには抽象的すぎるんだけど（笑）こんな抽象的なテーマじゃ卒論は書けないって怒られちゃいますね。まあ、目指したい方向性っていうぐらいかな。 (1) 連想に基づいたデータ記憶方式 連想記憶は想像と創造の源である。この2つは今のコンピュータで実現できな
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