静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科菅沼研究室のページです.主として,プログラミング言語( HTML,C/C++, Java, JavaScript, PHP, HTML,VB,C# ),及び,システムエンジニアとしての基礎知識(数学,オペレーションズ・リサーチやシステム工学関連の手法)を扱っています.
OpenGLで立方体描画、自然落下をBulletで物理演算処理するサンプル。(一部省略&略式コード) 物理演算処理は、当然描画系メインスレッドとは別のスレッドで。下記コードではAsyncTestTaskでバックグラウンド処理として行っているが、コメントアウトしているHandlerを使っても同じ動作になる。 いろんなポリゴンにテクスチャ貼って組み合わせて、衝突や拘束(振り子)なんかの演算も使えば、OpenGL描画系とBullet物理演算系による3Dゲームなど面白いものも作成できる。 1.ネイティブをコールするAndroid側コード(Java) ・TestActivity.java package chiaki.test.cube; import java.util.Map; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.con
Hi all; it’s been a while, I’ll admit. Clutter has been in deep maintenance mode since 2016, when 1.26 was released. I formalised this in 2019, when I updated the README, mostly because people are still filing bugs related to GNOME Shell in the Clutter and Cogl issue trackers. Starting from GNOME 42, Clutter and its related libraries: Cogl Clutter-GTK Clutter-GStreamer have been removed from the G
このサイトは、デジタルマップ(電子地図・数値地図)を作成し、GIS(地図情報システム)の導入を考えられている方達を対象として情報提供を行うために設けました。 発注者として実際にDM&GISの導入を手がけた際の経験を公表し、皆さんの参考として頂ければと思いこのホームページを開設しました。 以前公開していた「GIS導入までの道のり・デジタルマップ作成から統合型GISへ」をもとに、セミナーでの情報等を追加し、リニューアルしました。当市でのGIS導入への過程は今までどおり「GIS導入までの道のり」に追加・修正を行っていきます。 統合型GISを計画している方へ今後も情報提供していきます。
Boost の一部ながらも「実用的」すぎるため、とかくテンプレートメタプログラミングを愛好する諸兄から黙殺されてきた不幸のライブラリ、Boost.Python。Boost.勉強会でこいつの魅力を伝えようと思ったのだけど、時間の都合で無理だったので、簡単に紹介してみたい。 Boost.Python の基礎 Boost.Python は C++ のクラスや関数をラップする Python モジュールを恐ろしく簡単に書けるようにする、強力なライブラリである。 特に、Pyrex や Cython と比べて何がうれしいのかというと、 Python側にいちいちラッパ関数を書かなくてよい (テンプレートにより自動的に定義される) コンバータを登録することで、Python⇆C++の型の透過的な変換が容易にできる C++ のクラスを分かりやすい形で Python のクラスとして見せることが可能 といった点が挙
abstract 必要なヘッダ <boost/python.hpp> 出来ること C++からPython / PythonからC++を使うための補助フレームワーク リファレンス en / jp sample 1 (C++からPythonインタプリタを使う) サンプルの動作確認バージョン [GCC4.4/1.41.0] [VC9/1.41.0] #define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB //← Boost.Pythonを静的リンクする場合。 // これなしだとBoost.PythonのDLLに依存した実行ファイルになります #include <iostream> #include <boost/python.hpp> using namespace std; // てきとーな関数 int cppFun( int x ) { cout << "Inside C++" <<
勉強しつつ書いてみる。微妙な知識で書いてるので、おそらく間違ったことをたくさん書いてる。 まあせめて初学者らしく、初学者に通じるように平易な言葉で! やりたいこと 関数(モデル)に乱数を与えて生成した訓練データから、元の関数の振る舞いを模倣(近似)できるようにする。 pybrain Pythonで扱えるニューラルネットワークのライブラリ、だそうで。 ギッハブからインスコ $ git clone git://github.com/pybrain/pybrain.git $ cd pybrain $(sudo) python setup.py install参考: 映像奮闘記: PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python 概要 バックプロパゲーション(誤差伝搬法) 入力層 - 隠れ層 - 出力層の三層からなり、入力層のノードは
Natural Language Toolkit¶ NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an ac
以前、本欄「スマートシティの国際標準を狙え」で、エコシティやスマートシティと呼ばれる都市にふさわしい都市インフラ(交通、エネルギー供給、水、リサイクル、ITなど)の国際標準を日本主導で作るべきだとの考えを披露させていただいた。そして、ISO(国際標準化機構)で新しい国際専門委員会を設立するアイデアについても述べた。 世界で巨大な投資や建設が始まっているスマートシティに関する標準化となると、ビジネスへの影響も広く大きい。その後どうなっているのか、気になっている読者もおられると思う。そこで中間報告をさせていただく。結論から先に言うと、まさに奮闘の最中である。 トップスタンダード制度 日本主導で国際標準を提案するには国内の体制作りから始めなければならない。なぜなら、ISOのメンバーは国そのものである(Member Body=MBと呼ばれている)。日本ではJISC(日本工業標準調査会)が日本という
筆者の周辺では、ある漫画雑誌で最近掲載された「ゴルゴ13」の話題で盛り上がっている。本連載の「花火は中国規格でないとダメになる?」で紹介したTC249「伝統的中国医療」の話題がメーンテーマになっているのだ。 しかも驚くほど詳細に国際標準化機構(ISO)の内部事情が描かれている。内容の紹介は避けるが、大人向けの漫画に取り上げられるレベルにまで、国際標準化の重要性が一般に知られつつあるということに感慨を新たにした。 さて、前回は「日本はどうすれば国際舞台に復活できるのか?」をテーマに論じたが、今回はその一例をご紹介したい。エピソードは「スマートシティ」である。 久々に日本が幹事=議長国となる 本連載「スマートシティの国際標準化バトルが始まった」でその途中経過を述べた。筆者が基準認証イノベーション技術研究組合の仕事を始めて最初の国際提案であった。その後のご報告をしたい。 下の図をご覧いただきたい
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く