みなさん、こんにちは。さいたま市在住の主婦、佐藤花織です。最近、胡蝶蘭の栽培にはまっていて、日々新しい発見の連続なんです。でも、先日ちょっとしたハプニングがありました。大切に育てていた胡蝶蘭の葉が、突然黄色くなってしまっ […]
みなさん、こんにちは。さいたま市在住の主婦、佐藤花織です。最近、胡蝶蘭の栽培にはまっていて、日々新しい発見の連続なんです。でも、先日ちょっとしたハプニングがありました。大切に育てていた胡蝶蘭の葉が、突然黄色くなってしまっ […]
サイト運営者の視点で、パスワードリマインダーの実装について考えてみます。 (1) 登録メールアドレスに生パスワードを送信する アチコチでよく見かけますが、パスワードの扱いが軽すぎます。 メールを盗聴されるとパスワードが漏れます。パスワードの使い回しが少なくないと思われる現在、該当サイトだけでなく他のサイトもアカウントを乗っ取られる危険性があります。 また、該当サイトではデータベースに生パスワード、もしくは復号可能なパスワードを保存している事になります。万が一該当サイトのサーバーがクラックされた場合、データベースのデータと復号方法まで一緒に漏れる可能性があります。 (2) 登録メールアドレスにランダムな仮パスワードを送信する メールを盗聴されるとその仮パスワードを使ってログインされ、アカウントが乗っ取られます。パスワードを変更されてしまうとどうしようもなくなります。 盗聴者より先にログインし
SELECT $sth = $dbh->prepare('SELECT id, name, age FROM t1 WHERE age > ?'); $sth->execute(15); while ($row = $sth->fetchrow_hashref()){ print $row->{id},"\n"; print $row->{name},"\n"; } die $sth->errstr if $sth->err; fetchrow_xxx()が途中でエラーを起こした場合、返値がundefなためwhile()ループを抜ける。 全行走査できたのかエラーだったのか調べるためには、 $sth->errを使うか、 RaiseErrorで例外をキャッチする。 selectxxx_xxx系 （prepare()を経ずに）SQLを直接実行する。 1行を取得 $row = $dbh->sele
Sambaで共有しているディレクトリにあるファイルは、Windowsのエクスプローラで選択して［Delete］キーを押すと簡単に消去できる。だが、それを復活させることはできないため（運が良ければ削除したファイルを復活するにはで復活できる可能性はあるが）、何らかの安全対策を施しておきたい。 日本Sambaユーザ会が日本語化を行ったSamba日本語版（2.2.2-ja-1.0以降）では、ごみ箱という機能をサポートしている。この機能を使えば、ファイルを削除してもあらかじめ指定しておいたディレクトリ（ごみ箱）に移動されるだけなので、後で元の状態に戻すことができる。ここでは、日本語版のSambaでごみ箱機能を使う方法を紹介する。 Turbolinux 8 WorkstationとVine Linux 2.6は日本語版のSambaを採用しているため、設定は簡単だ。ただし、両者が採用しているSambaの
ディレクトリやディスクの使用量を調べるには、「du」や「df」といったコマンドを使用する。 duは、ファイルやディレクトリ（サブディレクトリを含む）の使用量を調べるコマンドだ。引数なしで実行すると、カレントディレクトリに存在するファイルおよびサブディレクトリの総合計をKbytes単位で表示する。サブディレクトリがあれば、その合計も別に表示する。引数として調べたいディレクトリを指定すると、そのディレクトリの使用量が表示される。 $ cd ~/image $ ls h1.miff h1.tif h2.tif h3.tif h4.tif h5.tif kterm.tif magick.miff miff/ $ du 104 ./miff ← miffというサブディレクトリの使用量 3636 . ← imageディレクトリの総使用量 $ cd $ du
最近ではブロードバンドのインターネット接続が普及し、インターネットを経由してやりとりされるファイルサイズも大きくなっている。そのため、ちょっと油断しているとあっという間にディスクの使用率が100％近くになってしまい、慌てることになる。 自分の管理するディレクトリのファイルサイズには常に気を配り、ディスクの残り容量が少なくなってきたらディスクフルになる前に消去するなり、バックアップメディアに退避するなりの対処が必要だ。 ディスクの使用率が高いディレクトリを探すには、-Sオプション付きでduコマンドを実行するのが便利だ。また、sortコマンドを組み合わせると、ディスクの使用量順に並べ替えて表示されるので、使用率の高いディレクトリが一目瞭然となる。 $ du -S | sort -n （省略） 132 ./.gftp/cache 197 ./.gimp-1.2/palettes
perl/DBI Perl-DBI…サイトを色々見ててもかゆい所に手が届きづらい感じなのはなんなんだろうか…orz selectall_arrayref の使い方ですっごい躓いたので備忘録。 selectall_arrayref の引数は以下。 1：SQL文字列 2：取得形式 3：バインド変数 ここで躓いたのは2なんですが…… 各サイトでよっく見かけた記述が「\%attr」…つったってだからそのアトリビュートに何入れるんだっつー話ですよコレが。 分かんねぇよ！……みんな分かってんのかな……まぁAPIちゃんと読めよという話なんでしょうか。うーん。 http://blog.scrapcode.net/article/598613.html ↑こちらのブログでようやくとっかかりを見つけました。これも間違ってないんですが不十分… こちらでは、「{Columns => {}}」を渡せと書いてあります
クラスタリング （計算機科学） 多数の低廉なコンピュータを、特別なソフトウェア・ハードウェアを用いて、あたかも1つの大きなコンピュータとして利用できるように接続すること。 ノードをリンクするのに使われるハードウェアは通常相互接続（interconnect）と呼ばれ、ネットワークインタフェースカード（Network Interface Card、NIC）、スイッチ及びケーブルによって構成されている。どのような相互接続を選択するかは様々な要因に拠る。ノード同士が頻繁に通信しなければならないような細粒度アプリケーションの為には、相互接続は十分高速でなければならない。 ソフトウェアの点からみれば、クラスタリングは信頼性を得る為（1台のマシンが動作しなくなっても他がその作業を引き継ぐ）、またはコンピュータの非常に高い性能を廉価に得る1手段として利用される。コンピュータ・クラスターを参照。 （統計学）
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こんなサイトがあるのです。 Blogopolis Blogopolisとは Blogopolisは、昨年6月に公開したはてなダイアリーの勢力地図『HatenarMaps』のコンセプトを継承したサイトです。HatenarMapsの初版は、1000ユーザ×5エントリーの土地から構成された「はてな村」の地図でしたが、Blogopolisは20万人超のユーザと30万件近くのエントリーを収容する「メガロポリス」です。 Blogopolisは、TopHatenarが収集している全ブログのデータ（はてなブックマークにおけるエントリー、ブックマーク数、ブックマークタグ、livedoor Reader購読者数）を活用して、3Dの都市景観を自動生成しています。 ブックマークエントリー 1つのブックマークエントリーが1つの建物（オフィスビル風）になります（ただし3users以上のエントリーに限定）。 ブックマー
クラスター分析」をわかりやすく解説！やり方と事例 |... freeasy24.research-plus.net...
階層的クラスター分析では、データセットの2つのサンプル(または変数)間の全ての距離を計算した後に、各距離を比較します。サンプルの間の距離が比較的短い場合、サンプルが似ていることになります。逆に、似ていないサンプルは、距離が比較的長くなります。 階層的クラスター分析では、データセットの2つのサンプル(または変数)間の全ての距離を計算した後に、各距離を比較します。サンプルの間の距離が比較的短い場合、サンプルが似ていることになります。逆に、似ていないサンプルは、距離が比較的長くなります。 サンプルを前もって指定したカテゴリーのグループに分ける技術と異なり、HCAでは、このカテゴリーを定義できます。つまり、デンドログラムの形で結果を表示すると、カテゴリーの認識を行なえます。HCAは､ サンプルまたは変数のどちらからでも行えます。サンプルのクラスタリングは、サンプル間の類似性を明確にします。変数の
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
k平均法（kへいきんほう、英: k-means clustering）は、非階層型クラスタリングのアルゴリズム。クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数k個に分類することから、MacQueen がこのように命名した。k-平均法（k-means）、c-平均法（c-means）とも呼ばれる。 何度か再発見されており、まず、Hugo Steinhusが1957年に発表し[1]、Stuart Lloydが1957年に考案し、E.W.Forgyが1965年に発表し[2]、James MacQueenが1967年に発表しk-meansと命名した[3]。 数式で表現すると、下記最適化問題を解くアルゴリズム[4]。本アルゴリズムでは最小値ではなく初期値依存の極小値に収束する。 単純なアルゴリズムであり、広く用いられている。分類をファジィ化したファジィc-平均法やエントロピー法をはじめ、データ構造を発見す
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
DBI/DBDの使い方 この文章は、perlでcgi等のプログラムができ、SQLの基本的な使い方を知っているひとを対象に書かれています。 また、DBI/DBDモジュールを利用するには、perl5のオブジェクト指向（風）プログラミングの知識もある程度以上は必要です。 DBI/DBDとは、perlとデータベースの間をとりもってくれる汎用インターフェイスです。 DBIモジュールとDBDモジュールからできており、DBDモジュールは、各データベースごとに存在します。 プログラマは、DBIモジュールのルールにしたがってプログラミングすることで、どのようなデータベースにも、同じようにアクセスするプログラムを書くことができます。 ここでは、DBD/pg（PostgreSQL用DBDモジュール）を使った例を提示しますが、基本的には、どのようなDB相手でも同様のことができます。
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クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
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