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ここで頭上にいる可能性があるので、正しい方向に向ける必要があるだけです。

音波を分析するプログラムを書きたいとしたら、どうすればよいでしょうか?

数学パッケージ (mathematica や matlab など) と C または C++ の混合が含まれるという考えがありますが、どこから始めればよいかわかりません。

現時点では疑問に思っているだけですが、どんな指針でも大歓迎です。

私は初心者ですが、不器用ではありません。良い挑戦は常に学ぶための最良の方法です.

概要

私はSQLサーバーと.netを使用して単純なデータを分析する最も簡単な方法についていくつかのアドバイスを求めています

詳細

本当に単純なデータ-分析するための本当に単純な方法が必要です（私の単純な脳で）

SQLServerテーブルがあります。

• PKID（Int）
• ApplicationName（VarChar）
• MethodName（VarChar）
• TimeInMs（整数）
• AdditionalInfo（VarChar）
• DateTime（DateTime）

このテーブルには、さまざまなアプリケーションでさまざまなメソッドを実行するのにかかった時間が記録されています。このテーブルには、数万行が含まれる可能性があります。これから有用な情報を簡単に抽出したいと思います（その一部はリアルタイムで）。私はこれについて行くための最良の方法がわかりません。私が欲しいこの種のデータは次のとおりです。

データ-メソッド呼び出しの平均時間-最も遅いメソッド呼び出しのトップ10-最も速いメソッド呼び出しのトップ10

次の期間の場合：-最後の分、時間、日、週、月-過去7日間は毎日、過去10週間は毎週

アプリケーションの場合：-すべて-それぞれ個別に

コードを調べてアーキテクチャを分析するLattixに出会いました。C/C++、Java、.Net などをサポートします。定義されたアーキテクチャを維持するための特定のルールを定義できます。このツールは、ビルド時に違反にフラグを立てることができます。

誰かがこれまたは他の同様のツールを使用しましたか? 開発中にこのツールの利点が見られますが、この種のツールが必要かどうかはわかりませんか?

Web調査（興味がある場合はGit User's Survey 2008 ）への回答を分析したいと思います。いくつかの質問は、「Gitについてどのように知りましたか？」などの自由形式の質問でした。3,000を超える回答があり、それらの回答を完全に手作業で分析することは問題外です（特に、この調査にはかなりの自由形式の質問があります）。

それらの返信を（おそらく応答で使用されたキーワードに基づいて）少なくとも半自動でカテゴリにグループ化するにはどうすればよいですか（つまり、プログラムは確認を求めることができます）、後でそれらを表にまとめる方法（各カテゴリのエントリ数を数える）-フォームの返信（回答）？1つの回答が複数のカテゴリに属する​​場合がありますが、簡単にするために、カテゴリは直交/排他的であると想定できます。

私が知りたいのは、少なくとも検索するキーワード、または使用するアルゴリズム（メソッド）です。私はPerl（またはC）のソリューションを好みます。

考えられる解決策1.（部分的）：ベイズ分類

（2009年5月21日追加）

私が考えた解決策の1つは、ベイジアンスパムフィルタリングにアルゴリズム（およびその背後にある数学的方法）のようなものを使用することです。1つまたは2つのカテゴリ（「スパム」と「ハム」）の代わりに、さらに多くのカテゴリがあります。カテゴリ自体は、適応的/インタラクティブに作成されます。

過剰分析しているかどうかはどうすればわかりますか?

過去3日間、問題を追跡してきました。私は多くの設計を経験し、約 3 つのクラスを使用して複雑なソリューションに到達しました。同僚と話し合った結果、必要なのは 1 つのメソッドとstruct. 建築宇宙飛行士になるのを避けるにはどうすればよいですか?

インスピレーションが必要です。趣味のプロジェクトで、コンテンツ分析で遊んでいます。基本的に、入力を分析してトピックマップに一致させようとしています。

例えば：

• 「イラクの道」 > 歴史、中東
• 「ハルムニ」 > 食べ物, 中東
• "BMW" > ドイツ、車
• "オバマ" > アメリカ
• "Impala" > アメリカ、車
• 「ベルリンの壁」 > 歴史、ドイツ
• "ブラートヴルスト" > 食べ物, ドイツ
• "チーズバーガー" > 食べ物, アメリカ
• ...

私は分類学について多くのことを読んできましたが、最終的に読んだものはすべて、すべての人が異なる方法でタグ付けを行っているため、システムは失敗するにちがいないと結論付けています。

トークン化された入力とストップ ワード リストについて考えましたが、それらを考え出して構築するのはもちろん大変な作業です。単語とトピックの間に関連性のあるリンクを構築することは、疲れ果てているように思えます。また、扱う言語が何であれ、それは非常に豊かであり、ほとんどの言語は文脈に大きく依存しています。メンテどころか。

何かスマートなものを考え出し、それを推測できるようにしたいトピックでトレーニングする必要があると思います。Eliza botのようなものです。

とにかく、すぐに使えるものがあるとは思いませんが、意味を抽出するために入力を分析するためにテクノロジーを使用するためのリードや例はありますか?

私の質問：パフォーマンステストは通常​​、アプリケーションがさまざまなモジュールと統合され、デプロイの準備ができた後に実行されます。

開発段階でパフォーマンスのボトルネックを特定する方法はありますか。コード分​​析は@パフォーマンスのヒントを投げますか？