Kernel Recipes 2017 - Understanding the Linux kernel via ftrace - Steven RostedtAnne Nicolas
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ガウシアンフィルタなどのフィルタでは、ノイズをできるだけ除去しようとすると、輪郭もボケてしまうという欠点がありました。 この欠点を解決しようとした処理アルゴリズムがバイラテラルフィルタ(bilateral filter)です。 バイラテラルフィルタは処理前の画像データの配列をf(i, j)、処理後の画像データの配列をg(i, j)とすると となります。 ただし、wがカーネルのサイズ、σ1がガウシアンフィルタを制御、σ2が輝度差を制御しています。 と言われても、何だか式が難しくて良く分かりません。 でも、分母分子に出てくる最初のexpの部分はガウシアンフィルタで見たことがあるな~ という事に気が付けば、突破口が開けます。 2つ目のexpの部分が良く分からないので、とりあえず取っちゃってみて、 とすると、分母の部分がガウシアンフィルタと少し違うけど、Σの範囲が-W~Wなので、(2W+1)×(2
SIMD 演算と Intel AVX Single Instruction Multiple Data (SIMD) 演算とは1回の命令で複数のデータを同時に処理する演算です.近年の CPU には SIMD 演算を行うことができる SIMD 演算器が搭載されており,Intel 社の CPU ならば Streaming SIMD Extensions (SSE) を用いることで SIMD 演算を行うことが可能です.SSE は CPU に搭載されている 128bit レジスタを用いて演算を行うため単精度データならば4つ,倍精度データならば2つずつ演算を行うことができます.また,近年 SSE 後継の SIMD 拡張命令として Intel Advanced Vector eXtentions (AVX) が登場しました.AVX は第2世代 Intel Core i シリーズのプロセッサ (Sand
2009年12月28日月曜日 ImageMagickでHSLとHSV色空間を理解する 前回のRecipeは、画像加工ツールとして有名なImageMagickを取り上げました。 Ubuntu Weekly Recipe:第102回 ImageMagickでコマンドラインから画像加工|gihyo.jp … 技術評論社 写真加工に役に立つ情報はRecipe本編をご覧いただくとして、ここではImageMagickで色空間の説明をします。 RGB デジカメで撮影したJPEG画像は、Red, Green, Blueの3色の割合で色を表現しています。次の写真をRGBの3つのチャンネルに分けてみます。 RGBのチャンネルに分解して、RGBの順で左から右へ並べるには、以下のコマンドを実行します。 convert P001.jpg -colorspace RGB -separate +append P001_
awkという、古くからのスクリプト言語がある。(1977年生まれ。読み方は「オーク」である。エイ・ダブリュ・ケイではない)man awkをPDFに変換してみると、たったの3ページ強しかない。 $ man -t awk|pstopdf -i -o ~/Downloads/awk.pdf とてもシンプルな言語仕様ではあるが、awkには必要十分な表現力がある。特にテキストを処理する場面においては、最小限のシンプルな記述で、気の利いた処理を素早くこなす。無駄のないawkワンライナーを見ると、ある種の感動を覚える。awk以降に生まれたスクリプト言語は、少なからずawkの影響を受けていると思われる。 awkを知ることで、間違いなく幸福度は上がると思う。いつかきっと「知ってて良かった」と思える時が来るはず。もっともっと、awkを知りたくなってきた。 基本動作 awkの基本動作は、とってもシンプルである。
これがCGシミュレーション!? 本物と見分けがつかない「雪」アルゴリズムをディズニーが発表(動画あり)2013.12.03 07:009,601 ディズニーが新開発した「雪」に関するアニメーション生成テクノロジー。その驚異的なシミュレーションレベルがとにかくハンパないと話題になっています。今回の技術は非Pixar系の新作3DCG映画「アナと雪の女王(原題:Frozen)」で使われており、仕組みを説明した動画がSIGGRAPH(シーグラフ/アメリカコンピュータ学会でCGを扱う分科会)でも公開されています。 再現アルゴリズムを生み出す数学者と物理学者には、いつも驚かされっぱなしですよね。世界がどんな風に見えているのか、その脳内を覗いてみたい…! Jesus Diaz(Rumi /米版)
以下のサンプルは、Direct3D 11 に組み込まれている最新のテクニックを示しています。 このセクションには、以下のトピックが含まれています。 AdaptiveTessellationCS40 サンプル コンピュート シェーダー 4.0 を使用して、単純な適応型テッセレーション スキームを実装する方法を示します。 BasicCompute11 サンプル array A + array B を実装することによって、DirectX11 コンピュート シェーダーの基本的な使用方法を示します。 BasicHLSL サンプル このサンプルでは、メッシュを読み込み、ファイルから頂点シェーダーとピクセル シェーダーを作成し、それらのシェーダーを使用してメッシュをレンダリングする方法を示します。 BC6HBC7EncoderDecoder11 サンプル コンピュート シェーダー 4.0 アクセラレーシ
2013年7月 OpenMP 4.0仕様リリース記事 OpenMP 4.0 Specifications Released より抄訳。 OpenMP 4.0 APIの新機能は下記を含みます: アクセラレータのサポート。さまざまな種類の計算デバイスをサポートするため、OpenMP 4.0 API仕様の取り組みにおいては全ての大手ベンダが参画しました。OpenMP APIでは、別の計算デバイスへ移動すべきデータや計算処理コードの範囲を記述する仕組みを提供します。アクセラレータ提案に対するプロトタイプが既にいくつか実装されています。 並列化ループおよび逐次処理をベクトル化するSIMDコンストラクト。今日では主要なプロセッサチップにSIMD演算ユニットが搭載されており、これらへアクセスするポータブルなサポートが不可欠です。OpenMP 4.0 APIでは、SIMD命令によってループ中の複数反復処理
Leap Motionの日本語情報は非常に限られているので公式ドキュメントをざっくり日本語訳にしました。誤訳などあったらお知らせください。 本エントリはhttps://developer.leapmotion.com/documentation/Languages/CSharpandUnity/Guides/Leap_Overview.htmlの日本語訳となります。 Leap Overview Leapは装置近くの手、指、および指状のツールを高い精度で検出し追跡します。 Leapソフトウェアは検出した物体を分析し、手、指、ツールなどの位置関係、ジェスチャー、および動きを認識します。 Leapの検出範囲は、装置の中心を頂点とした逆ピラミッドです。 検出距離は約25~600ミリメートルなっています。 Topics: 座標系 モーショントラッキングデータ フレーム トラッキングデータのリスト フ
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
この記事では,前編に引き続き, C++14 のラムダ式について説明していく. 前編では,ラムダ式に対する大雑把な説明と,ラムダ式の持つ型推論機能を紹介した. この記事では,ラムダ式の最も重要な機能の一つである,変数のキャプチャについて説明したい. なお,初めて この記事を読む方は,先に前編を読むことをお勧する. 目次(再掲): ラムダ式の基礎 (前編で解説) ラムダ式の型推論(前編で解説) 変数のキャプチャ(この記事で解説) ラムダ式の活用法(執筆中) マニア向けの補足(執筆中) 変数のキャプチャ ラムダ式により生成されるクラスの operator() の関数本体は, this ポインタやメンバ変数・関数の扱いを除き,ラムダ式の本体と同じコードになる. // 例えば, auto f = [] (int x, int y) { return x + y; } // 上のコードは, struc
これから2回に渡って、ELFの動的リンクについて見ていきます。 ※ 試験的に文中の図はインラインSVGで描いています。(ソース) ELFファイルの中はセクションとセグメントで二重に分割されています。属性が共通するセクションをグループ化したものがセグメントです。セクションはリンカ、セグメントはローダで処理することを想定したブロックです。 ELFファイルの構造 ファイルの先頭にELFヘッダがあり、その直後にセグメントの構造を示したプログラムヘッダがあります。 readelfコマンドでプログラムヘッダを確認します。ここで分析するバイナリは以下のサンプルプログラムの stest/a.out です。 https://bitbucket.org/7shi/elf-dyn ELFファイル ELF header program headers .interp .hash .dynsym .dynstr .
C++14 の Committee Draft が公開された. C++14 は基本的には C++11 のマイナーバージョンアップであるが,バグフィックスのみを行っている訳ではなく, C++11 の時点で微妙に使いにくかった機能,特にラムダ式については,大きな機能追加が行われている. そこで,本 blog では,このエントリから数回に分けて, C++14 のラムダ式について説明してみることにする. 拙い文章になるかとは思うが,読者の理解の助けになれば幸いである. なお,これらの記事を書くにあたって,読者に対して C++11 のラムダ式に対する知識を要求しないように心がけたが, もしかしたら,説明不十分であり,分かりにくい部分があるかもしれない. そのような場合には, 本の虫: lambda 完全解説 等, C++11 のラムダについて書かれた記事は多いので, それらの記事を読んでみることを
仮想現実HMD「Oculus Rift」の開発者向けキットを入手したのでさっそく使ってみた。これがゲームの未来か? ライター:米田 聡 カメラマン:佐々木秀二 Rift Development Kit 2013年4月のGame Developers Conference 2013(以下,GDC 2013)で実機デモが行われ,大いに話題を集めた(関連記事),Oculus VR製のヘッドマウントディスプレイ(以下,HMD)「Rift」。従来の民生用ヘッドマウントディスプレイが,基本的にはAV志向であったのに対し,組み込まれたポジションセンサーによって頭の動きにHMDの映像を追従させられる,ゲーマー向けの仮想現実(Virtual Reality)志向が大きな特徴だ。クラウドファンディングサイト「Kickstarter」に登場し,瞬く間に目標金額を達成したという話は今でも語りぐさになっているので,
米Googleは5月13日、オープンソースで開発されているプログラミング言語「Go 1.1」を公開した。性能の強化が大きな特徴となり、30%以上高速になるという。 Goは2009年にGoogleが発表したプログラミング言語。Pythonのような動的言語の開発スピードと、C/C++のようなコンパイル言語の安全性を組み合わせることを目的としている。ライセンスはBSD License。 Go 1.1は2012年3月に公開したバージョン1.0の後、3回のマイナーリリースを経ての新しいメジャーアップデート版となる。バージョン1.0をベースに改良を加えたもので、性能面で大きな強化が加わっているという。コンパイラやリンカー、ガベージコレクタ、スケジューラ、マップ実装、標準ライブラリの一部などで最適化が行われ、ランタイムとネットワークライブラリも強化した。これらの改良の結果、30~40%高速になるという。
函数プログラミングの集いのランチで聞かれたのでHaskellのテスト環境についてまとめます。 githubに置いているコードを面倒な設定なしにテストしたい → cabal test + travis-ciがおすすめ クローズドなコードなんだけど、どうしよう → jenkinsでもセットアップしましょう もう少し細かいメトリクスとかとりたい → test-framework + jenkins cabal test + travis-ci cabal testに対応したコードをGitHubに置いていて、お手軽に済ませたいならこれが一番です。特徴は、 とにかくカンタン セットアップはリポジトリのトップにlanguage: haskellとだけ書いた.travis.ymlというファイルを置いて、travis-ciからONにするだけ。 http://about.travis-ci.org/docs
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