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コンピュータアルゴリズム第2: 講義案内
é›»åãƒ»æƒ…å ±ç³» 3å¹´å¤å¦æœŸè¬›ç¾©ã€Œã‚³ãƒ³ãƒ”ュータアルゴリズム第2ã€è¬›ç¾©æ¡ˆå†… (2013年度版) 田浦å¥æ¬¡æœ— å¸¸æ™‚è¿½åŠ ãƒ»æ›´æ–°ä¸ï¼Ž NEW (æ–°ã—ã„ã®ãŒä¸Š. 日付ã‘ã¯æŽ²è¼‰æ—¥) 2013/8/26 : 試験ã®è§£ç”ã¨è¬›è©• をアップã—ã¾ã—ãŸ. 2013/8/26 : 試験ã®ç”案を事務室ã‹ã‚‰è¿”å´ã—ã¦ã„ã¾ã™. 2013/8/10 : レãƒãƒ¼ãƒˆæ出者ã®ãƒªã‚¹ãƒˆã‚’作りã¾ã—ãŸ. 2013/8/3 : 課題ã®æ出方法詳細 を記述ã—ã¾ã—ãŸ. 2013/6/16 : 6/24ã®æŽˆæ¥æ™‚é–“ã¯PCを用ã„ãŸæ¼”ç¿’ã§ã™. 6/10ã«è¡Œã£ãŸæ¼”ç¿’ã®ç¶šãã‚’ã—ã¾ã™. ãã®ãƒ†ãƒ¼ãƒžã§ãƒ¬ãƒãƒ¼ãƒˆèª²é¡ŒãŒå‡ºã¾ã™. 当日何をã™ã‚‹ã®ã‹, ãã‚Œã¾ã§ã«ä½•ã‚’最低é™ã—ã¦ãŠã‘ã°ã„ã„ã®ã‹, 上記ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã‚’見ã¦ãŠã„ã¦ä¸‹ã•ã„. 2013/6/5 : 次回6/10ã®æŽˆæ¥æ™‚間内ã®ä¸€éƒ¨ã‚’使ã£ã¦, PCを用ã„ãŸæ¼”ç¿’ã‚’è¡Œã„ã¾ã™. ã“ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ を見ã¦äº‹å‰ã«å‹•ä½œç¢ºèªã‚’ã—ã¦ãŠã„ã¦ãã ã•ã„.
アルゴリズムコンテストã®æŒ‘ã¿æ–¹ (2) - d.y.d.
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Issue 182683002: Lazy evaluation of event.path by numbering TreeScopes in DFS order for later O(1) queries - Code Review
In event path calculation, it's expected that we'd have a lot of queries to check if given two tree scopes in the tree of trees are in ancestor/descendant relationships. In the current implementation (TreeScope::isOlderSiblingOrInclusiveAncestor), this query takes O(N), where N is the height of the tree of trees. That causes the entire calculation of event.path for each node, on which even.path wo
乱択アルゴリズム紹介(Bloom Filter) - Preferred Networks Research & Development
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竹内関数ã§éŸ³æ¥½ç”Ÿæˆ - aike’s blog
Lisperã®äººãªã‚‰ã¿ã‚“ãªçŸ¥ã£ã¦ã‚‹ç«¹å†…関数（ãŸã‚‰ã„ã¾ã‚ã—関数）ã¨ã„ã†é–¢æ•°ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ 定義ã¨ã—ã¦ã¯ã“ã‚“ãªæ„Ÿã˜ã€‚ ãã®ã‚·ãƒ³ãƒ—ルãªå®šç¾©ã‹ã‚‰ã¯æƒ³åƒã‚‚ã¤ã‹ãªã„ã»ã©è¤‡é›‘ã§è†¨å¤§ãªå†å¸°å‘¼ã³å‡ºã—ãŒãŠã“ãªã‚れるã¨ã¦ã‚‚興味深ã„関数ã§ã™ã€‚ãŸã¨ãˆã°å¼•æ•°ã«Tarai(10,5,0)を与ãˆã‚‹ã¨343,073回もå†å¸°å‘¼ã³å‡ºã—ã•ã‚ŒãŸã‚Šã—ã¾ã™ã€‚ ã“ã®é–¢æ•°å‘¼ã³å‡ºã—ã®å¼•æ•°ãŒã©ã®ã‚ˆã†ã«å¤‰åŒ–ã™ã‚‹ã‹çŸ¥ã‚ŠãŸãã¦ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ を書ã„ã¦èª¿ã¹ã¦ã¿ãŸã¨ã“ã‚ã€Tarai(10,5,0)ã®å ´åˆã¯3ã¤ã®å¼•æ•°ãŒãã‚Œãžã‚Œ0〜10（xã¯-1〜10）ã®é–“ã§å°‘ã—ãšã¤å¤‰åŒ–ã™ã‚‹ãªã‹ã§ã€2ã¤ã®å€¤ã‚’固定ã—ã¦ã²ã¨ã¤ã®å€¤ãŒä¸‹é™ã—ã¦ã„ãよã†ãªæŒ™å‹•ãŒã‚ã£ãŸã‚Šã—ã¦ã€ãªã‚“ã ã‹éŸ³æ¥½ã®3和音ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰é€²è¡Œã‚’æ€ã‚ã›ã‚‹ã‚ˆã†ãªå‹•ãæ–¹ã§ã™ã€‚ ãã†ã„ã†ã“ã¨ãªã‚‰ã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§å®Ÿéš›ã«éŸ³ã«ã—ã¦è´ã„ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚Tarai関数ãŒå‘¼ã°ã‚Œã‚‹ãŸã³ã«å¼•æ•°ã®xã€yã€zã‚’ã€0=ミã€1=ファã€2=ソã€â€¦â€¦ã€ã®ã‚ˆã†ã«éŸ³ã«å‰²
Adler-32 - Wikipedia
Adler-32 is a checksum algorithm written by Mark Adler in 1995,[1] modifying Fletcher's checksum. Compared to a cyclic redundancy check of the same length, it trades reliability for speed. Adler-32 is more reliable than Fletcher-16, and slightly less reliable than Fletcher-32.[2] The Adler-32 checksum is part of the widely used zlib compression library, as both were developed by Mark Adler. A "rol
高速ãªå®‰å®šã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ "TimSort" ã®è§£èª¬ - Preferred Networks Research & Development
先日ã€TimSortã¨ã„ã†ã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ãŒè©±é¡Œã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚TimSortã¯ã€é«˜é€Ÿãªå®‰å®šã‚½ãƒ¼ãƒˆã§ã€Python(>=2.3)ã‚„Java SE 7ã€ãŠã‚ˆã³Androidã§ã®æ¨™æº–ソートアルゴリズムã¨ã—ã¦æŽ¡ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãã†ã§ã™ã€‚ C++ã®std::sort()よりも高速ã§ã‚ã‚‹ã¨ã„ã†ãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯çµæžœ1ãŒè©±é¡Œã«ãªã‚Š(後ã«ãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã®èª¤ã‚Šã¨åˆ¤æ˜Ž)ã€ç§ã‚‚ãã‚Œã§å˜åœ¨ã‚’知りã¾ã—ãŸã€‚実際ã®ã¨ã“ã‚ã€ãƒ©ãƒ³ãƒ€ãƒ ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«å¯¾ã—ã¦ã¯ã‚¯ã‚¤ãƒƒã‚¯ã‚½ãƒ¼ãƒˆ(IntroSort)ã»ã©é€Ÿããªã„よã†ã§ã™ãŒã€ã‚½ãƒ¼ãƒˆã¨ã„ã†ã‚·ãƒ³ãƒ—ルãªã‚¿ã‚¹ã‚¯ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ãŒä»Šã‚‚ãªãŠæ”¹è‰¯ã•ã‚Œç¶šã‘ã¦ã„ã¦ã€ãªãŠã‹ã¤äººã€…ã®é–¢å¿ƒã‚’引ãã¨ã„ã†ã®ã¯èˆˆå‘³æ·±ã„ã‚‚ã®ã§ã™ã€‚ ã—ã‹ã—ãªãŒã‚‰ã€ã‚ªãƒªã‚¸ãƒŠãƒ«ã®TimSortã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯è‹¥å¹²è¤‡é›‘ã§ã€å®Ÿéš›ã®ã¨ã“ã‚ã©ã†ã„ã†ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ãªã®ã‹ã‚ã‹ã‚Šã¥ã‚‰ã„ã¨ã“ã‚ãŒã‚ã‚‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ãã“ã§ä»Šå›žã¯TimSortã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã‚’ã§ãã‚‹ã ã‘ã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã解
quick sortよりも高速ã§merge sortã®ã‚ˆã†ã«å®‰å®šã—ã¦ã„るソートアルゴリズムtim sort [勘é•ã„] - Islands in the byte stream
<追記>ベンãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã«èª¤ã‚ŠãŒã‚ã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ソート済ã®ã‚·ãƒ¼ã‚±ãƒ³ã‚¹ã«å¯¾ã—ã¦ã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚’掛ã‘ã¦ã„ã¾ã—ãŸã€‚ã”指摘ã‚ã‚ŠãŒã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã™ï¼žakæ° ãã‚“ãªå¤¢ã®ã‚ˆã†ãªã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ãŒã‚ã‚‹ã®ã‹ã¨ã„ã†ã¨ã€ã‚るらã—ã„ã‚“ã§ã™ã€‚ãã‚ŒãŒtim sortã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã§ã™ã€‚ 画期的（？）ãªã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ 「Sleep Sortã€ï¼šæ¿ƒç¸®é‚„元オレンジニュース｜gihyo.jp … 技術評論社 ã“ã®ã‚ãŸã‚Šã§æ‹¾ã£ã¦ããŸãƒã‚¿ã§ã™ã。 merge sortを改良ã—ãŸã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã§ã€å®‰å®š*1ã—ã¦ãŠã‚Šã€ã—ã‹ã‚‚実行速度ã«ã‚‚優れã¦ã„ã‚‹ã¨ã‹ã€‚アルゴリズムã®æ€§èƒ½ã®è©•ä¾¡ã¯æ¸ˆã‚“ã§ã„るらã—ãã€CPythonã‚„JDK7ã«ã¯æ—¢ã«å°Žå…¥æ¸ˆã¿ã®ã‚ˆã†ã§ã™ã。 ãªã‚‰ã°å½“然Perlã®ã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚‚…ã¨è€ƒãˆã‚‹ã‚ã‘ã§ã™ãŒã€ã¾ãšè©•ä¾¡ã®ãŸã‚ã«Javaã®ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚’C++ã«ãã®ã¾ã¾ç§»æ¤ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ãã‚ŒãŒã“れ（ã„ã¡ãŠã†ãƒ†ã‚¹ãƒˆæ¸ˆï¼‰ï¼š https://github.co
![quick sortよりも高速ã§merge sortã®ã‚ˆã†ã«å®‰å®šã—ã¦ã„るソートアルゴリズムtim sort [勘é•ã„] - Islands in the byte stream](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f9103c273a45047a455a47c2322a4ec545cd77ee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127143682567%2F17680117127143702106%2F1558185862)
日本語評価極性辞書
2. 日本語評価極性辞書（å詞編） 評価極性をæŒã¤ï¼ˆè¤‡åˆï¼‰å詞，約8åƒ5百表ç¾ã«å¯¾ã—ã¦è©•ä¾¡æ¥µæ€§æƒ…å ±ã‚’ä»˜ä¸Žã—ãŸï¼Œäººæ‰‹ã«ã‚ˆã‚‹ãƒã‚§ãƒƒã‚¯æ¸ˆã¿ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ï¼Žåè©žã®è©•ä¾¡æ¥µæ€§ã¯æ¦‚ã以下ã®åŸºæº–ã«å¾“ã†ï¼ˆæ±å±±, 2008）． 〜ã§ã‚る・ã«ãªã‚‹ï¼ˆè©•ä¾¡ãƒ»æ„Ÿæƒ…）主観 「○○ãŒã€œã§ã‚る・〜ã«ãªã‚‹ã€ã“ã¨ã¯ï¼Œâ—‹â—‹ã‚’P/Nã¨è©•ä¾¡ã—ã¦ã„ã‚‹ã‹ï¼Ÿ ãƒã‚¸ãƒ†ã‚£ãƒ–ï¼šèª å®Ÿï¼Œå®‰å¯§ï¼Œè¦ªåˆ‡ï¼Œä¸ç«‹ï¼Œå手，英雄，第一人者，幸㛠ãƒã‚¬ãƒ†ã‚£ãƒ–：弱気，鬱 〜ã§ã‚る・ã«ãªã‚‹ï¼ˆçŠ¶æ…‹ï¼‰å®¢è¦³ 「〜（ã¨ã„ã†çŠ¶æ…‹ï¼‰ã«ãªã‚‹ã€ã“ã¨ã¯è‰¯ã„ã“ã¨ã‹æ‚ªã„ã“ã¨ã‹ï¼Ÿ ãƒã‚¸ãƒ†ã‚£ãƒ–： ãƒã‚¬ãƒ†ã‚£ãƒ–：ガン 〜ã„（評価・感情）主観 「〜ã„ã€ã¯è‰¯ã„ã‹æ‚ªã„ã‹ï¼Ÿ ãƒã‚¸ãƒ†ã‚£ãƒ–：美ã—ã• ãƒã‚¬ãƒ†ã‚£ãƒ–：弱㕠〜ã™ã‚‹ï¼ˆæ„Ÿæƒ…）主観 「〜ã™ã‚‹ã€ã¯è‰¯ã„感情ã‹ï¼Œæ‚ªã„感情ã‹ï¼Ÿ ãƒã‚¸ãƒ†ã‚£ãƒ–：感嘆 ãƒã‚¬ãƒ†ã‚£ãƒ–：失望 〜ã™ã‚‹ï¼ˆå‡ºæ¥äº‹ï¼‰ 「〜ã™ã‚‹ã€ã“ã¨ã¯å¬‰ã—ã„ã“ã¨ã‹å«Œãªã“ã¨ã‹ï¼Ÿ ãƒã‚¸ãƒ†ã‚£ãƒ–：
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Gmail優先トレイ論文メモ - kisa12012ã®æ—¥è¨˜
元論文 “The Learning Behind Gmail Priority Inboxâ€, Douglas Aberdeen, Ondrey Pacovsky, Andrew Slater, LCCC : NIPS 2010 Workshop on Learning on Cores, Clusters and Clouds. http://research.google.com/pubs/archive/36955.pdf Gmail Priority Inboxã«ã¯PAãŒåˆ©ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã¨è©±é¡Œã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ï¼Œèªã‚“ã§ã¿ã¾ã—ãŸï¼Ž ç°¡å˜ã«ã¾ã¨ã‚ PA + transfer learning + logistic model ランã‚ングå¦ç¿’ã§ã¯ï¼ŒthresholdãŒéžå¸¸ã«é‡è¦ãªåƒãã‚’æŒã¤ Gmail Priority Inboxã¯ã‚ãªãŸã®ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«å‡¦ç†ã®æ™‚é–“ã‚’6%çŸç¸®ã—ã¦ãã‚Œã¾ã™ 1.The
テã‚スト圧縮ã¯ã“れ一冊ã§OKï¼ï¼Ÿãªå„ªè‰¯æ›¸ç±ã€ŒThe Burrows-Wheeler Transformã€ã‚’èªã‚“ã - EchizenBlog-Zwei
以å‰ã‚ˆã‚Šæ°—ã«ãªã£ã¦ã„ãŸæ›¸ç±ã€ŒThe Burrows-Wheeler Transform Data Compression, Suffix Arrays, and Pattern matchingã€ã‚’èªã‚€æ©Ÿä¼šã‚’å¾—ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ããŸã€‚ãã‚Œãªã‚Šã«é«˜é¡ãªæœ¬ã ã£ãŸã®ã§è³¼å…¥ãŒèºŠèº‡ã£ã¦ã„ãŸã®ã ã‘ã©ã€ã“ã‚Œã¯è‡ªåˆ†ç”¨ã«è³¼å…¥ã—ã¦ã‚‚ã„ã„ã‹ã‚‚。ã¨ã„ã†ãらã„ã®è‰¯æ›¸ã ã£ãŸã®ã§ç´¹ä»‹ã—ã¦ãŠã。 本書ã¯ã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«ã®ã¨ãŠã‚ŠBWT(Burrows-Wheeler変æ›)ã«é–¢ã™ã‚‹æ›¸ç±ã€‚サブタイトルã«ã‚るよã†ã«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åœ§ç¸®ã‚„SuffixArrayã«ã‚ˆã‚‹å…¨æ–‡æ¤œç´¢ã«ã¤ã„ã¦ã‚‚充実ã—ãŸå†…容ã«ãªã£ã¦ã„る。最後ã®Pattern matchingã¯ãƒ†ã‚ストã‹ã‚‰æ¤œç´¢ã‚ーã¨exactã«ãƒžãƒƒãƒã—ãŸã€ã‚‚ã—ãã¯é¡žä¼¼ã—ãŸç®‡æ‰€ã‚’å–り出ã™ã‚ˆã€ã¨ã„ã†è©±ã€‚2008å¹´ã®æœ¬ãªã®ã§æ¯”較的新ã—ã„話題も扱ã£ã¦ã„ã¦æº€è¶³åº¦ãŒé«˜ã„。 ã¾ãŸæœ¬æ›¸ã®ç‰¹è‰²ã¯åœ§ç¸®ã‚ã‚Šãã§å§‹ã¾ã‚Šã€ãã“ã‹ã‚‰å…¨æ–‡æ¤œç´¢å¯èƒ½ãª
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Eigen
Get it The latest stable release is Eigen 3.4.0. Get it here: tar.bz2, tar.gz, zip. Changelog. The latest 3.3 release is Eigen 3.3.9. Get it here: tar.bz2, tar.gz, zip. Changelog. The latest 3.2 release is Eigen 3.2.10. Get it here: tar.bz2, tar.gz, zip. Changelog. The unstable source code from the master is there: tar.bz2, tar.gz, zip. To check out the Eigen repository using Git, do: git clone ht
「最強最速アルゴリズマー養æˆè¬›åº§ã€é–¢é€£ã®æœ€æ–° ニュース・レビュー・解説 記事 ã¾ã¨ã‚ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養æˆè¬›åº§ï¼š ãã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã€è²ªæ¬²ã«ã¤ã――貪欲法ã®ã‚¹ã‚¹ãƒ¡ アルゴリズムã®ä¸–ç•Œã«ãŠã„ã¦ã€æ¬²å¼µã‚Šã§ã‚ã‚‹ã“ã¨ã¯ã¨ãã«æœ‰åˆ©ã«åƒãã“ã¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚今回ã¯ã€è²ªæ¬²æ³•ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ を紹介ã—ãªãŒã‚‰ã€ãƒãƒ¼ãƒ‰ãªå•é¡Œã«æŒ‘戦ã—ã¦ã¿ã¾ã—ょã†ã€‚ã“ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ãŒä½¿ãˆã‚‹ã‹ã©ã†ã‹ã®è¦‹æ¥µã‚ãŒã§ãるよã†ã«ãªã‚Œã°ã€ã‚ãªãŸã®è«–ç†çš„æ€è€ƒåŠ›ã¯ã‹ãªã‚Šã®ãƒ¬ãƒ™ãƒ«ãªã®ã§ã™ã€‚（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養æˆè¬›åº§ï¼š ç—…ã¿ã¤ãã«ãªã‚‹ã€Œå‹•çš„計画法ã€ã€ãã®æ·±æ·µã«è¿«ã‚‹ 数回ã«ã‚ãŸã£ã¦å‹•çš„計画法・メモ化å†å¸°ã«ã¤ã„ã¦è§£èª¬ã—ã¦ãã¾ã—ãŸãŒã€ä»Šå›žã¯å®Ÿè·µç·¨ã¨ã—ã¦ã€ãƒŠãƒƒãƒ—サックå•é¡Œã¸ã®æŒ‘戦を足ãŒã‹ã‚Šã«ã€ãã®é•·æ‰€ã¨çŸæ‰€ã®ç´¹ä»‹ã€ç†è§£åº¦ãƒã‚§ãƒƒã‚¯ã‚·ãƒ¼ãƒˆãªã©ã‚’用æ„ã—ã¾ã—ãŸã€‚特ã«ã€å‹•çš„計画法ã«ã¤ã„ã¦æ·±ã掘り下ã’ã€çš†ã•ã‚“を動的計画法マスターã®é“ã«ã”案内ã—ã¾ã™ã€‚（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養æˆè¬›åº§ï¼š アルゴリズマーã®ç™»
Topcoder
Topcoder is a crowdsourcing marketplace that connects businesses with hard-to-find expertise. The Topcoder Community includes more than one million of the world’s top designers, developers, data scientists, and algorithmists. Global enterprises and startups alike use Topcoder to accelerate innovation, solve challenging problems, and tap into specialized skills on demand.
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1. ãƒãƒƒã‚¯ãƒ•ãƒªãƒ¼GCLOCKãƒšãƒ¼ã‚¸ç½®æ› ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ æ²¹äº•èª ï¼Œå®®å´Žç´”ï¼Œæ¤æ‘ä¿Šäº®ï¼ŒåŠ è—¤åšä¸€ 奈良先端科å¦æŠ€è¡“大å¦é™¢å¤§å¦ D3 日本å¦è¡“æŒ¯èˆˆä¼šç‰¹åˆ¥ç ”ç©¶å“¡ DC2 WebDB forum 2008 2. ç ”ç©¶èƒŒæ™¯ ï® CPUãŒåŒæ™‚実行ã§ãるスレッド数ãŒå¢—åŠ e.g., - Niagara T2 – 8 cores x 8 SMT = 64 processors - Azul Vega2 – 48 cores x 16 chips = 768 processors ï® ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®CPUスケーラビリティã®å•é¡ŒãŒé¡•è‘—化 代表的ãªã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースRDBMSã®CPUスケーラビリティã®ä¸Šé™ [1][2] Berkely DB – 4スレッド MySQL 5.0.30ä»¥é™ â€“ 8スレッド PostgreSQL 8.2ä»¥é™ â€“ 16スレッド [1] Ryan Johnson, Ippokratis Pand
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