Seiya Tokui beam2d

ノード追加削除時の各アルゴリズムで予想される挙動まとめ

概要

本文書では， Jubatus のノードがクラッシュしたり追加されたりしたときに，各アルゴリズムが ANALYZE および UPDATE の処理を続けられるかどうかについて述べる．

概観

Jubatusアルゴリズムのオブジェクト関係

現状のdriver以下classifier, recommender, nearest neighbor, anomaly, clusteringにおけるオブジェクトの参照関係を示す。クラスAのオブジェクトがクラスBのオブジェクトを参照するときに、

A:
- B

driverのリファクタリング内容

jubatus/jubatus#448 における変更内容をまとめる。

概要

大雑把には以下の変更を行った。

Eigen導入の検討

概要

0.5.0で導入予定のクラスタリングにおいてEigenを使っている。この文書には以下の情報を掲載する。

Parameter constraints of jubaclustering

Constraints for all methods

Candidate API changes for Chainer v2

In this gist, I list up the possible changes on existing APIs for Chainer v2. It also includes some ideas of adding new APIs related to existing ones. Note that this is not a complete list of future changes for v2.

Core features

Variable

__len__ should return the length of the first axis.

New-Style Function Implementation Guideline

This is a guideline to give the standard way of implementing a new-style function in Chainer. Different developers can align the coding style by writing implementations based on this document.

Basics

A new-style function implementation consists of at least two elements: an implementation of FunctionNode and a user interface function.

	import maf

	def configure(conf): pass
	def build(exp):
	exp(target='a', rule='date >> ${TGT}')
	exp(source='a', target='b', rule='cp ${SRC} ${TGT}')

	1582 2016-09-02 04:29:18 not commented gwtnb not assigned
	1580 2016-09-01 00:50:57 2016-09-01 08:04:40 motootom bkvogel
	1578 2016-08-31 15:20:16 2016-09-01 02:35:12 unnonouno not assigned
	1570 2016-08-30 03:12:58 not commented gwtnb not assigned
	1556 2016-08-26 14:23:08 2016-09-01 14:46:38 takagi delta2323
	1553 2016-08-24 16:55:14 2016-08-25 08:05:08 unnonouno not assigned
	1551 2016-08-24 14:48:08 2016-09-02 05:31:01 okuta not assigned
	1543 2016-08-22 13:20:26 2016-08-24 02:26:46 boeddeker not assigned
	1541 2016-08-22 08:34:24 2016-08-29 07:17:07 unnonouno delta2323
	1537 2016-08-21 15:33:46 2016-08-25 06:28:49 fukatani delta2323

	import numpy as np

	class InvertedIndex(object):

	def __init__(self, x):
	self.J = np.argsort(x)
	D = np.ediff1d(x[self.J], to_begin=1, to_end=1)
	self.I = np.repeat(np.arange(len(D)), D)

	def __getitem__(self, k):