Geek になろう: 2011

2011年12月31日土曜日

新型：iPad3の噂

ipad3の液晶がretina displayになったら絶対に買おうと決意しているのだが、、、次期ipad3がどうなるのかネット上の
ipad3の噂をまとめてみた

発売時期はおそらく2012年1月~4月

3Gではなく4G Qualcomm's LTE Gobi 4000 chipが使われる。
クワッドコア（コア数4つ）のA6 プロセッサ搭載
retina display 搭載　9.7インチ解像度2048×1536
full HDを達成するためにディスプレイは以前とは完全に異なる技術 indium gallium zinc oxide(IGZO)が使われる。
IGZOによりさらに薄いディスプレイにすることができる。
しかし、厚みは旧来より0.7mmあつくなる。（電池をたくさん積めるということ？）
これらのディスプレイはシャープ製

--disable-dlopenとは　openmpi インストール　オプション

Can I disable Open MPI's use of plugins?

--disable-dlopen: Using this option to Open MPI's configure script will do two things:

Imply --disable-mca-dso, meaning that all plugins will be slurped into Open MPI's libraries.
Cause Open MPI to not look for / open any DSOs at run time.

slurp 音を立てて飲食する

訳

OPENMPIのプラグインの使用を無効にできますか？

--disable-dlopen: これをつかって２つのことができます。

1.　--disable-mca-dsoみたいに、すべてのプラグインがOpen MPIのライブラリに取り込まれます。

2. ランタイム時にopen mpi はDSOsをさがしにいきません。

DSOs(dynamically shared objects)　動的共有ライブラリ

2011年12月29日木曜日

Pythonでお気楽並列コンピューティング2: mpi4py

python master.py
3.14160098692

master.py
masterとしてはたらく

#!/usr/bin/env python
from mpi4py import MPI
import numpy
import sys

comm = MPI.COMM_SELF.Spawn(sys.executable,
                           args=['cpi.py'],
                           maxprocs=5)

N = numpy.array(100, 'i')
comm.Bcast([N, MPI.INT], root=MPI.ROOT)
PI = numpy.array(0.0, 'd')
comm.Reduce(None, [PI, MPI.DOUBLE],
            op=MPI.SUM, root=MPI.ROOT)
print(PI)

comm.Disconnect()

cpi.py

#!/usr/bin/env python
from mpi4py import MPI
import numpy

comm = MPI.Comm.Get_parent()
size = comm.Get_size()
rank = comm.Get_rank()

N = numpy.array(0, dtype='i')
comm.Bcast([N, MPI.INT], root=0)
h = 1.0 / N; s = 0.0
for i in range(rank, N, size):
    x = h * (i + 0.5)
    s += 4.0 / (1.0 + x**2)
PI = numpy.array(s * h, dtype='d')
comm.Reduce([PI, MPI.DOUBLE], None,
            op=MPI.SUM, root=0)

comm.Disconnect()

Pythonでお気楽並列コンピューティング: mpi4py

我がMacbook Airでは
easy_install mpi4py
で自動的にmpi4py 1.2.2がダウンロード&インストールされる。
簡単すぎて、pythonでのインストールの仕方&仕組みを忘れそう。怖い。

次にプログラム

プログラム１

#!/usr/bin/env python
"""
Parallel Hello World
"""

from mpi4py import MPI
import sys

size = MPI.COMM_WORLD.Get_size()
rank = MPI.COMM_WORLD.Get_rank()
name = MPI.Get_processor_name()

print "Hello, World! I am process %d of %d on %s." % (rank, size, name)

実行結果

mpirun -np 4 python helloworld2.py
Hello, World! I am process 1 of 4 on MacBook-Air.local.
Hello, World! I am process 2 of 4 on MacBook-Air.local.
Hello, World! I am process 0 of 4 on MacBook-Air.local.
Hello, World! I am process 3 of 4 on MacBook-Air.local.

2011年12月28日水曜日

クラウド誕生　セールスフォース

マーク・ベニオフは語ることが大好きな見た目はさえないおっさんだ。
http://www.youtube.com/watch?v=JDl5hb0XbfY
その彼はセールスフォースドットコムのCEOである。

本書は彼が様々な経歴を経て、セールスフォースドットコムを立ち上げるにいたる経験知が惜しみなく披瀝されている。いかにして、会社を興し、発展させてきたか。

ただし、彼はアップルで働き、その後オラクルで働きセールスフォースドットコムの創業に挑んでいる。つまり、ベンチャーエリートとでもいう経歴をもっている。エリートなのだ、簡単に彼のように大胆にそして繊細に企業を開始し運営することはできない。

2011年12月26日月曜日

MPI (Message Passing Interface)について

Message Passing Interface (MPI)とは、並列コンピューティングを実現する規格である。

その実装の一つにOpen MPI がある。
とりあえず、クラスターのmpiのバージョンをチェック（普通HPCにはデフォルトでmpiが入っている)。

mpirun -version
mpirun (Open MPI) 1.3.2

目標はpythonでmpiを使うことである。
MPIのpythonバインディングは　MyMPI。

MPIの役に立ちそうなサイトを並べておく
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/smpp/cluster2000/
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/smpp/cluster2000/PDF/chapter02.pdf

ハードディスクの故障率は温度と関係ない！？

熱はコンピュータの大敵だと、クラスターは２０℃のきんきんに冷えた,部屋に置くべきだと信じてきたが、最近の常識ではそうでないらしい。

2007年にグーグルは

Failure Trends in a Large Disk Drive Population

という論文を出している。

それによるとハードディスクの故障率は温度の上昇とはそれほど関係がないらしい。

"Surprisingly, we found that temperature and activity levels were much less correlated with drive failures than previously reported."

実際、グーグルは冷房装置をもたない最新のデータセンターをベルギーに作り運用中らしい。
Google's Chiller-less Data Center

2011年12月20日火曜日

WITHOUT A TRACE / FBI失踪者を追え!

「WITHOUT A TRACE / FBI失踪者を追え!」
日本ではかなりマイナーなTVシリーズであるが、
アメリカでは大人気。
最初の方はとっつきにくいが、
FBI内の人間関係が見えてくるとかなりおもしろくなってくる。
吹き替えoffで英語字幕で見ると
英語の勉強にちょうどいい。
ぜひご覧あれ。

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2011年12月9日金曜日

python 多次元配列　リストではまる

>>> a = [[] for i in xrange(4)]
>>> a
[[], [], [], []]
>>> b = [a for i in xrange(3)]
>>> b
[[[], [], [], []], [[], [], [], []], [[], [], [], []]]
>>> b[0][0]=1
>>> b[2][0]=10
>>> b[1][0]=2
>>> b
[[2, [], [], []], [2, [], [], []], [2, [], [], []]]

なんでこうなるの？

2011年12月8日木曜日

numpy.sort

import numpy
>>> x =[[6,5],[4,3],[2,8]]
>>> y = numpy.array(x)
>>> y.sort(0)
>>> y
array([[2, 3],
[4, 5],
[6, 8]])

>>> y = numpy.array(x)

>>> y.sort()

>>> y

array([[5, 6],

[3, 4],

[2, 8]])

lexsort()

が便利そう。

2011年12月7日水曜日

ロベールのC++入門講座

楽天

【送料無料】ロベールのC＋＋入門講座

迷いに迷ってついにローベルのC++入門講座を買ってみた。
値段が3990円で946ページ。
枕並みに厚いやつ。

中身はどうかというと、むむっ、かなり使える。
普段はpythonでプログラミングしているのだが、pythonだと考える必要のないメモリ周りの話が詳しい。

C++　多機能で全体を詳細に把握するのは大変ですが、
ロベールのC++入門講座だと最初から最後までわかりやすい。
こんな本はないだろう。

プログラミング初心者には本が厚すぎるのでつらいですが、
中級者でC++から離れていた人には思い出すのに最適です。
ぱらぱらと暇があるときに読むのがおすすめです。

コピーコンストラクタの動き、多重継承、関数テンプレート、クラステンプレート、演算子のオーバーロードなど理解が怪しい部分もきっちり学ぶことができました。

ただ当たり前ですが、読み終わるのに時間がかかります。
それでも、最初から最後まで読了できてしまうのだから、筆者のセンスに脱帽です。
プログラミングが好きな人にとってはとてもいい本だと思います。

enjoy programing!

data mining

This is a textbook about data mining.

There are few mathematical formula.
It makes us learn data mining easily.

I recommed you to read this because this is a decent book.

you will be able to be a expert about data mining.

2011年12月6日火曜日

python でのpickleの使い方

pickle はとても便利なモジュールです。
何にいいかというと、新規プログラムを作成して
いるときに、テストデータとしてpickle.dump した
データを使うとよいです。
しかも、オブジェクトなら何でも保存できますからとても
便利です。
私は、プログラムを作るときにテストするためのデータをdump
しておきそれを入力データとしてテストプログラムで走らせます。
例えばscipyやnumpyでつくったarray等。

def pickle_dump_arr(arr,name):
import pickle
f = open('%s.dump'%name,'w')
pickle.dump(arr,f)
f.close

def pickle_load_arr(name):
import pickle
f = open('%s.dump'%name)
arr = pickle.load(f)
return arr

2011年12月5日月曜日

python ３次元配列の作り方

１番目の方法
>>> a = [[] for i in xrange(5)]
>>> b = [a for i in xrange(90)]
>>> c = [b for i in xrange(981)]
>>> d = numpy.array(c)
>>> d
array([], shape=(981, 90, 5, 0), dtype=float64)

>>>d.shape

(981,90,5,0)

２番目の方法

a = numpy.zeros([981,90,5])

a.shape

(981, 90,5)

a[0][0] = ([1,2,3,4,5])

2011年12月4日日曜日

線形代数再入門

線形代数というと、大学で学ぶが、何の役に立つのか全くわからないという代表である。

いろんな場数を踏むにつれて、いろんなところで線形代数が利用されていることに気づく、
さて、学び直してみるかと思っても、いわゆる”数学”本しかない。（数式は日々それになれていないとツライ。）

「プログラミングのための線形代数」はそのような人のための本である。
線形代数を直感的に理解できるように昇華している。すばらしい。
ぜひご一読を！

2011年12月2日金曜日

機械学習の勉強を始めるには

機械学習の勉強を始めるには　http://blog.broomie.net/index.cgi?id=41
というサイトによくまとまっている。

スタンフォード大学が無料で提供している授業がわかりやすい。
「機械学習」　machine learning
「人工知能 AI」人工知能AI
「データベース」データベース
について無料の動画が提供されている。

Social network（ソーシャルネットワーク）

おくればせながらソーシャルネットワークを見た。
フェイスブックがどのようにして創立して発展してきたかを描いていてとても面白かった。
マークザッカーバーグはそんなに変なやつかはちょっと疑問だけど。

Halcyon molecular（次世代高速DNAシーケンサー)

DNAシーケンス法は急速に進んでいます。すごいのはアメリカが手法の開発を猛烈に推進していること。詳しくはgenaport http://genaport.genaris.com/GOC_sequencer_post.php?eid=00008

アメリカの National Human Genome Research Institute が毎年１０グループぐらい選んでそれにファンドしている。お金の出しっぷりがのっているサイトhttp://www.genome.gov/27545107
１グループあたり１millionドルから4millionドルも出している。やっぱりアメリカはすごいなあ。

2011年12月1日木曜日

Doing Bayesian Data Analysis

ベイズ統計を学ぶには一番よい本です。
R言語を使いながら学びます。
英語がわかりやすく、頭にすっと入ります。

p(x,y) conjoint probability 結合確率
p(x|y) conditional probabilty　条件付き確率
p(y|x) = p(y,x)/sumy(p(y,x)) = p(y,x)/p(x)

著者 John Kruschke のブログ：http://doingbayesiandataanalysis.blogspot.com/
本書中に出てくるプログラム：http://www.indiana.edu/~kruschke/DoingBayesianDataAnalysis/
の中の Computer Programs