標準のFessはオフィス系ドキュメントのクロールはApache POIを用いているのだけど、こいつも完璧でない場合があるのでLibreOffice/OpenOfficeに任せたい場合もあったりする。というわけで、前にS2RobotにJodConverter経由でLibreOfficeを使える機能を実装したものの、Fessでどう使うのかまとめていなかったのでまとめてみました。設定方法をすっかり忘れていたので、いろいろと確認し直しちゃいました…。まぁ、そんな感じですが動くと思います。
http://fess.sourceforge.jp/ja/6.0/config/use-libreoffice.html
投稿者: shinsuke
AndroidエミュレータからPCにアクセス
Androidアプリでエミュレータから利用しているPCにアクセスしたいときがあるかと思う。ローカルホストだから、127.0.0.1とかすると、エミュレータ自身のIPになり、PCにアクセスできない。どうすれば良いのだろうと思ったら、ちゃんと用意されていた。つまり、10.0.2.2を利用すれば良い。ほかにも決まっているものがあるのだね。まぁ、10.0.2.2を覚えておけば良いということだな。
| 10.0.2.1 | Router/gateway address |
| 10.0.2.2 | Special alias to your host loopback interface (i.e., 127.0.0.1 on your development machine) |
| 10.0.2.3 | First DNS server |
| 10.0.2.4 / 10.0.2.5 / 10.0.2.6 | Optional second, third and fourth DNS server (if any) |
| 10.0.2.15 | The emulated device’s own network/ethernet interface |
| 127.0.0.1 | The emulated device’s own loopback interface |
TSVM
TSVMはTransductive SVMなのだけど、結構前からあるものだけど、今まで関わることなく、生きてきました (^^; というわけで、ここにきて勉強してみる。そもそもTransductiveっていうのが日本語で何なのかわかりにくいのだけど、Transductiveと比較されるのがInductiveで、Inductiveは帰納的という感じ。帰納的っていうのもいまいちわかりにくい気もするけど、ある(限られた)事象から規則を見出す方法という感じかな。Transductiveは変換的な感じなのかと思うけど、日本語はよくわからない…。機械学習的にはInductiveは訓練例があってそこからモデルを学習して、テスト例に適用して評価する感じだけど、Transductiveは事前にテスト例もわかっていて、訓練例とテスト例からモデルを学習して、テスト例を評価する感じ。つまり、ラベルがないものも情報として利用してモデルの精度を上げるのを目指す感じ。そんな感じで、TSVMもSVM lightで対応済みらしいので、ちょっと試してみなければならない。