Virtual Texturing - Brad Blanchard - Online Portfolio
This is an implementation of Virtual Texturing (also known as MegaTexture in id Tech 5). It is written in C# and uses Direct3D 10 with the help of SlimDX. I'm releasing it under the MIT license. Virtual texturing is analogous to virtual memory. A large texture (potentially larger than can fit in memory) is split into blocks of pixels called pages in a preprocessing step. During runtime the frame i
「最強最速」を見せつけた浪速の高専生
高専生にとっての大イベント、「高専プロコン」の季節がまたやってきた。競技部門では、大人をもうならせる良問に、優れたアルゴリズムを携えてしのぎを削る学生たちの姿があった。 秋晴れに包まれた10月17日、18日にかけて、千葉県木更津市にある「かずさアカデミアホール」にて、「全国高等専門学校 第20回プログラミングコンテスト」（高専プロコン）が開催された。 高等専門学校の学生を対象とした情報処理技術系コンテストといえば「高専ロボコン」が特に有名だが、1990年にはじまった高専プロコンも歴史を重ね、いまでは高専ロボコンとの二枚看板の様相を呈している。 大きな節目となる20回目を迎えた今回の高専プロコンのテーマは「集まれ手作りの未来たち――海を越え！翔けろ！橋になれ！――」。課題、自由、競技と3部門が設けられている同大会だが、競技部門はほかの部門と比べてエンターテインメント性を強く押し出し、メディア
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――？ いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう
ノイズが強めるシグナル : 404 Blog Not Found
2009年09月08日16:00 カテゴリSciTech ノイズが強めるシグナル 以下で何か言い忘れていたか、やっと思い出した。 404 Blog Not Found:ITの礎 - 書評 - 通信の数学的理論 ツイッターはなぜノイズが少ないか - 池田信夫 blog 最近、2週間ほどツイッターを使ってみて、意外にノイズが少ないことに気づいた。 という場合の「ノイズ」は、シャノンのノイズではない。 確率共鳴、だ。 なんだか難しそうな言葉だけど、これを見ればたちどころにわかる。 ここに、25%グレイで書かれた文字がある。これを単純に白黒にしようとして、50%グレイ以上は黒、それ未満は白とすると、当然のことながら結果は真っ白になってしまう。 ところが、ノイズを加えてから同じ処理をすると、文字はまだ残っている。 上では0-100%で一応に分散したランダムな絵をノイズ源としている(左から2番目)。
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
algorithm - 最近点検索 : 404 Blog Not Found
2009年04月28日23:30 カテゴリMathLightweight Languages algorithm - 最近点検索 食後のデザートにちょうどよいサイズの問題。 二次元の値(x, y)をもつ集合P から任意の点p の近似点を検索するアルゴリズムを考えています 高速、低負荷で検索するにはどうしたらいいでしょうか？ 条件は次の通りです .. - 人力検索はてな 条件は次の通りです 集合Pはあらかじめ、任意の順番でソートしておける 点ｐの近似点にする条件は、margin範囲内で一番近いものとするが、margin値はそのときどきで変わる まずは素直に答えを。 点集合は、あらかじめ原点からの距離順にソートしておく。 その集合を、検索したい点の原点からの距離を使って二分探索(binary search)する。 二分探索は exact match でなくてもいいので、この方法でOKです。O(
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¾ÜºÙ²òÀâ ÆüËܸì¤Î»ñÎÁ¤¬¤¹¤¯¤Ê¤¤GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¤Ë¤Ä¤¤¤Æ¾ÜºÙ¤Ë²òÀ⤷¤Þ¤¹ ¥È¥Ã¥×¥Ú¡¼¥¸¥Ú¡¼¥¸°ìÍ÷¥á¥ó¥Ð¡¼ÊÔ½¸ GC ºÇ½ª¹¹¿·¡§ author_nari 2010ǯ03·î14Æü(Æü) 20:47:11ÍúÎò Tweet ¤³¤ÎWiki¤¬Ìܻؤ¹½ê GC¤È¤Ï¡© GC¤ò³Ø¤ÖÁ°¤ËÃΤäƤª¤¯»ö ¼Â¹Ô»þ¥á¥â¥ê¹½Â¤ ´ðËÜ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ Reference Counter Mark&Sweep Copying ±þÍÑ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ IncrementalGC À¤ÂåÊÌGC ¥¹¥Ê¥Ã¥×¥·¥ç¥Ã¥È·¿GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Pa
東京を走る路線のデータを使って、最短経路問題をダイクストラ法で解く - imHo
ダイクストラ法が小さなサンプルデータで動いたら、実際のデータを使ってみたくなるのが人情。東京を走る地下鉄のデータでやってみたいと思った。 JavaScriptとPrototype.jsとGoogleMapsAPIとすったもんだしたあげく、なんとか動くものができた。 502 Bad Gateway テストアプリはこちら JavaScriptのソースはここのhtmlに 駅や路線のデータは駅データ．ｊｐのものを使わせてもらいました。 使ったのは東京メトロ＋都営＋山手線 駅（ノード）の数は、同じ駅でも路線ごとで別にカウントして 322 駅同士をつなぐ線路（エッジ）の数は、徒歩や乗換えを含め 912 体感もっさり感じるけど、経路の検索以外のところがかなりかかってる Tips Prototype.js Array.without は超重い、使うな！ Hash.keys で返ってくるキーはすべて文字列に
/0 ≫ diff(1)
仕事でdiffとる必要があって、とりあえず実装後に色々勉強して理解できたので、忘れないうちにどこかに文章化しておくテスト。 って、ここかよ＜文章化 （いや、ネット上に日本語で細かく解説してくれてるサイトが無かったので・・・） 取り合えず、予定としては diff(1) → 基本の考え方 diff(2) → アルゴリズム１：O(ND)アルゴリズム diff(3) → アルゴリズム２：O(NP)アルゴリズム の予定で。 ・・・まぁ、全部書ければいいな・・・と（遠い目） 集合 A(0…M) = { a b d e f a b c e d } 集合 B(0…N) = { d a b a b c b c b a e d } のdiffを取る事を考える。 diffの考え方の基本は、最も共通部分が長くなる組み合わせ（以降LCS = LargestCommonSubsequence)を見つ
FFTW Home Page
Introduction FFTW is a C subroutine library for computing the discrete Fourier transform (DFT) in one or more dimensions, of arbitrary input size, and of both real and complex data (as well as of even/odd data, i.e. the discrete cosine/sine transforms or DCT/DST). We believe that FFTW, which is free software, should become the FFT library of choice for most applications. The latest official releas
マージ・ソート : 巨大データのソート法：CodeZine
はじめに まずはともあれ腕試し、この問題を解いてみてくださいな:【問1】 デタラメな順序で並んだ文字列の集合がテキストファイル「input.txt」に収められています。この文字列群を辞書順（昇順）に並び換えたテキストファイル「sorted.txt」を作りなさい。 ※各文字列は改行で区切られています。 プログラミング教本の練習問題、あるいは学校の課題で出てきそうな“お馴染み”の問題です。ソート（整列）アルゴリズムの実装には配列/代入/条件分岐/ループなどなどプログラミングの基本中の基本となる構文を総動員するため、練習問題としてよく使われますね。 早速解いてみましょう、ソート・アルゴリズムにはこれまたお馴染みのバブル・ソートを使います。C#、VB.NET、C++/CLIの3本まとめて一気にいきますよ: using System; using System.IO; using System
Animated Sorting Algorithms
Discussion These pages show 8 different sorting algorithms on 4 different initial conditions. These visualizations are intended to: Show how each algorithm operates. Show that there is no best sorting algorithm. Show the advantages and disadvantages of each algorithm. Show that worse-case asymptotic behavior is not the deciding factor in choosing an algorithm. Show that the initial condition (inp
綱引きに蛇口当てゲーム？！ 楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み
付き合いたくないスパムと付き合うために 受信者の意向を無視して、一方的に送りつけられる迷惑メール（スパム）は、いまやメールボックスを雑音でいっぱいにしてしまい、大事なメールを見過ごしかねないほどの量に膨れ上がり、大きな問題となっています。 残念ながら、このようなスパムを発生源から断つような根本的な対策はいまだになく、私たちは、せめてメールサーバで受け取った大量のメール群からスパムと大事なメールを仕分けしてくれる仕組みに頼らざるを得ません。 スパムを判定する方法は、次の2つに大別することができます。 本稿では前者の方法に着目します。メールを受け取った人にとっては、メールの中身を読めば、そのメールがスパムかそうでないかを判定するのは容易なことです。スパムの定義は、メールを読む人によって変わる可能性があります。例えば、まったくゴルフをしない人にゴルフの勧誘メールが来た場合はスパムといえるでしょう
404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
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