「ブックオフの黄昏」かつて出版業界を恐れさせた勢いもなく、旗艦店も閉店に追い込まれ……記事に、「メルカリ、アマゾンの台頭」「足元見た買取価格」など感想ツイート
「ブックオフの黄昏」かつて出版業界を恐れさせた勢いもなく、旗艦店も閉店に追い込まれ…… http://www.cyzo.com/2018/07/post_168623_entry.html かつての勢いは、どこにいったのか。新古書店という新たな古本屋のスタイルを生み出したブックオフが黄昏を迎えている。 6月、ブックオフは渋谷センター街店を7月22日で閉店することを告知した。ブックオフ渋谷センター街店は、2008年に「パルコ・クアトロ」のリニューアルに合わせオープンした大型店。地下にはグループ初の本格的な古着店が出店したほか、14年からはオークションサイト「ヤフオク！」とコラボ展開するコーナーなど、ブックオフの中でも旗艦店といえる地位にあった。 続きを読む
raw現像を取り入れた画像処理の流れ - 天文はかせ幕下
新しい画像処理フロー 多少なりに考えるところがありまして、天体写真の画像処理のフローを以下のように変更しました。 (入力：デジカメのraw画像のライトフレーム） --> RStacker（フリーソフト）でそれぞれをダーク・フラット処理--> （出力：raw画像） （1.の出力データ） --> Photoshop（1000円/月）で黒レベル・ハイライト調整 （具体的には，ハイライトや白レベルを下げて星の白トビ部分の輝度が255未満になるように調整，ヒストグラムのピークが1/3よりも大きい場合は，黒レベル・シャドウを下げて，ピークがだいたい1/3くらいになるように調整），フリンジ処理・彩度強調 （<-これは必ずしもやらなくて良い）をしつつRAW現像--> （出力：16bit tiff, カラースペースはAbode RGB color） （2.の出力データ） --> DeepSkyStacker
Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」で実践する「教師あり学習」「教師なし学習」
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説しています。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 連載第3回から第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していますが、Jupyter Note
Rと多次元尺度法
多次元尺度法 (MDS: multi-dimensional scaling) は、個体間の親近性データを、2次元あるいは3次元空間に類似したものを近く、そうでないものを遠くに配置する方法で、データの構造を考察する方法である。 多次元尺度法は計量多次元尺度法と非計量多次元尺度法に大別される。計量多次元尺度法とは距離データを低次元に配置する方法で、非計量多次元尺度法は、順序尺度のデータの類似度あるいは距離に変換可能な親近性データを低次元に配置する方法である。 MDSにも多くのアルゴリズムが提案されているが、古典的多次元尺度法としては1950年代 Torgerson の貢献が大きい[4]。 多次元尺度法をイメージ的に説明のため、近畿地方の地図を図1に示す。図1では兵庫から和歌山、大阪、奈良、滋賀、京都の距離を点線で示している。このような任意の2点間の距離を表1に示す。 計量多次元の尺度法では、
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