この記事について 英語ができるようになりたい！英語で何不自由なくコミュニケーションを取ることが出来れば、仕事も趣味も幅が広がるのに！でも、英語がペラペラになっている自分が想像できない・・・。僕はずっとそんな風に思っていました。 でも、いまはなぜあんなに悩んでいたのかがわからないほど、日常生活において英語が中心の生活を何不自由なく送っています。長期留学をしたわけでも無いし、英会話教室に行ったわけでもなければ、英語学習教材を使ったこともありません。 なぜ、僕は英語ができるようになったのか。今回はその背景と実際にやった方法について、こちらにシリーズでまとめてみます。機会をくれた Jason に感謝します！ もくじ はじめに この記事のゴール 英語学習における3つの問題と英語ができない理由 はじめに 僕は、大阪で Web アプリケーション開発を行う会社を6年前から経営しています。立ち上げから3年が

HadoopのMacPortsが登録されたので、次のように、最新の状態に更新すると利用できます。 $ sudo port selfupdate ... $ sudo port install hadoop ---> Fetching hadoop ---> Verifying checksum(s) for hadoop ---> Extracting hadoop ---> Applying patches to hadoop ---> Configuring hadoop ---> Building hadoop ---> Staging hadoop into destroot ---> Installing hadoop @0.20.203.0_0+pseudo ---> Activating hadoop @0.20.203.0_0+pseudo ****************

ずっとドタバタしていたのですが、ようやく新しい生活のリズムがでてきました。 無事、情報理工学の博士号を取得して卒業し、4月からPreferred Infrastructureでフルタイムで働いています。 研究方面からのお誘いもいろいろあったのですが、会社一本に専念しております。 ただ、研究活動はこれからも会社のバックアップのもとしていきます。 また、3月に結婚もしました。 年明けから博士卒業、結婚の二本柱に加えてNLPチュートリアル、会社の仕事とテンパってました。 なんとか体を壊さず乗り越えられたのはみなさんの助けです。 しかし、喉元過ぎると熱さ忘れるという言葉通り、「これはもうだめだろう」と追い詰められていた時の気持ちを既に忘れつつあります。 誰かの参考になるかもしれませんので、この時の気持ちも含め博士３年過ごして感じたことや、研究の話とかを思い出せる範囲で書いてみます。 --- 私が修

こんにちは、二台目のmbaを買うのをためらっている岡野原です。 アイテム集合に対し、与えられたアイテムと似ているアイテムを求める、という近傍探索問題は古典的な問題でありながら、現在でも多くの改善がされています。特に言語情報、画像情報、行動履歴情報、生物情報、購買情報などありとあらゆるデータが高次元中の点として表現されるようになってきており、こうしたデータの最近傍探索は広い分野で応用範囲がある技術になっています。 アイテムが低次元（例えば2, 3次元）の場合はkd木や最近だとwavelet木を使う方法がありますが、今回扱うケースは各アイテムが高次元（数百万次元）中の点であったり、アイテム間の距離のみが定義されている場合（カーネル関数など）です。アイテム数は数万から数億ぐらいを想定しています。 最近傍探索問題はいくつかありますが、例えばk近傍グラフ構築問題では、 「アイテム集合X = x1,