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最近simhashの実装を行っていて、データの次元が高いとsimhashを計算するのに必要なランダムなベクトルをメモリ上に乗らないという事態が生じたのでad hocな方法で回避していたけど、論文[1]をよく見直すとほぼ同じ方法でより計算コストが少ない方法が紹介してあったので少し解説を行ってみる。ちなみに以下の解説では低次元のビットベクトルに縮約した後にハミング距離が近いものをどうやって探索するかについては述べないです、それに関しては[1],[2]を参照してください。 ちなみに自分が実装したのは各ビットごとに次元に対するハッシュ関数を定義して計算する方法でした。この方法だと以下で開設する手法よりもf倍の回数ハッシュ関数を計算する必要があるので実行時間が割とかかる。 解説 simhash[3](文献によってはLSHと呼ぶこともある[2])は次元削減の手法の一つで、高次元のデータを低次元のビット
The Endeavour - Three rules of thumb ダフの法則 π 秒は１ナノ世紀に相当する １世紀を秒に換算すると 3.1556926 × 10^9 秒になる。この関係を覚えやすく整えたのが「ダフの法則」だ。一見，使いどころの分からない法則だけれど，「秒」を「年」に換算したい場合に役立つことがある。 例えば，１個のデータにつき１秒を費やす処理があったとして，今から１０億個のデータを処理するとしよう。これを全部処理するには１０億秒かかるというのは明らかなことだ。でもそれって，つまり何年ぐらいになるんだろう？ ダフの法則を思い出せば，１世紀でπギガ個のデータが処理できることが分かる。つまり，１０億個のデータを処理するには，ざっと見積もって３０年ぐらいかかるのではないかという概算ができる。 ホッパーの法則 光は１ナノ秒間に３０センチメートル進む 原文では「１ナノ秒間に１フ
というか[[[同じカテゴリの単語を複数見つける]]]方法 [[[同位語]]]検索というらしい [[http://IQAuth.com/ 画像なぞなぞ認証]]で偽答を作るのを自動化したい たとえば「大阪」が正解のとき「神戸」とか「京都」とかの偽答を自動生成したい 「的場」から「菊地」を生成するとか [[http://hondana.org/%E5%A2%97%E4%BA%95/4812439914 http://gyazo.com/6c0f4f744676c2a71fc1577ace0557c7.png]] [[[「や」を使う方法]]] "大阪や" でググると「大阪や埼玉」「大阪や鳥取」などが出る [[http://gyazo.com/cc94658d04bc123b1b807db482862488.png]] 京大田中研の研究 by 大島氏 [[http://ci.nii.ac.jp/na
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