ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
ALGLIB - C++/C#/Java numerical analysis library
About ALGLIB ALGLIB is a cross-platform numerical analysis and data processing library. It supports five programming languages (C++, C#, Java, Python, Delphi) and several operating systems (Windows and POSIX, including Linux). ALGLIB features include: Data analysis (classification/regression, statistics) Optimization and nonlinear solvers Interpolation and linear/nonlinear least-squares fitting Li
SVM-Struct Support Vector Machine for Complex Outputs
SVMstruct Support Vector Machine for Complex Outputs Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 3.10 Date: 14.08.2008 Overview SVMstruct is a Support Vector Machine (SVM) algorithm for predicting multivariate or structured outputs. It performs supervised learning by approximating a mapping using labeled training examples (x1,y1), ..
Personal Robotics: Deep Learning for Grasping Novel Objects
Robot Learning Lab Personal Robotics, Co-Robots, Robotic Perception. Computer Science Department, Cornell University. Learning-based approaches in previous works have been succeesfully used for grasping novel objects, but required manual design of features for image and depth data. We use deep learning, which allow us to learn the basic features used by our algorithm directly from RGB-D data. Our
パーティクルフィルタ - おべんきょうwiki
時系列フィルタの一種． 最適解を求めるためにモンテカルロ法を用いるのが特徴． 分野によっては別の名前で呼ばれたりする． 理論については下の北川先生の解説が詳しい．
KLT: Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker
KLT: An Implementation of the Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker KLT is an implementation, in the C programming language, of a feature tracker for the computer vision community. The source code is in the public domain, available for both commercial and non-commerical use. The tracker is based on the early work of Lucas and Kanade [1], was developed fully by Tomasi and Kanade [2], and was explain
ANN - Approximate Nearest Neighbor Library
ANN is a library written in C++, which supports data structures and algorithms for both exact and approximate nearest neighbor searching in arbitrarily high dimensions. In the nearest neighbor problem a set of data points in d-dimensional space is given. These points are preprocessed into a data structure, so that given any query point q, the nearest or generally k nearest points of P to q can be
Singleton速度比較 (1) - memologue
2chのマルチスレッドスレッドで興味深い議論があった。見ていただければわかるが、「C++でdouble checked locking(DCL)は安全か」という話題を、CPU毎に検討している。各CPUのmemory modelの話に立ち入った、楽しい議論だ。特に、リンクされている Double-Checked Locking, Threads, Compiler Optimizations, and More http://www.nwcpp.org/Downloads/2004/DCLP_notes.pdf なるScott Mayersさんのペーパーがイケてると思う。最近書かれたばっかり。ここを読んでいなかったら当分知ることはなかっただろうな。ラッキー。 というわけで本題も興味深いのだが、とりあえずスレッドの中でいくつか示された「DCLに代わる高速なシングルトンの実装方法」が実際どの程度
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
生態学データ解析 - FrontPage
生態学で使われるデータ解析・統計モデリングをあつかうサイトです． サイト管理者: 久保拓弥 内容: 統計学授業, R 関連, GLM 関連, GLMM 関連, ベイズ統計 & MCMC, よくある質問 などなど 全ペイジ一覧 統計学授業など 統計学授業: 久保の北大での授業 (cf. ELMS) 統計学授業の教科書: 「データ解析のための統計モデリング入門」 集中講義・セミナーなどはこちら 配信版: 配信版・統計モデリング入門 よくある質問あれこれ 生態学会大会などでの活動 生態学会の自由集会など (これまでの一覧) 2018 年 3 月 札幌大会: データ解析で出会う統計的問題: R の新しい作図・作表 生態学会誌などに掲載された 解説文一覧 (ダウンロードできるものものあります) 参考：Statistical Ecology Virtual Issue (Methods in Ecol
■SVR自分用メモ - eizoo3010の日記
2013-07-04 ■SVR自分用メモ R SVMを回帰に応用するSVR(support vector regression)のお話。この辺の分野が台頭してきたのは1995年にVapnikという人が機械学習のpaperを発表したことが始まり。その論文が以下。http://image.diku.dk/imagecanon/material/cortes_vapnik95.pdfこの論文はSVR関連の文献なり論文なり読むと大抵引用されてるってくらい有名。で、自分も修論で引用する予定だからちょっとココらへんの理解を深めるためにメモっておく。線形モデルを考える時、誤差関数を以下のように残差平方和と正則化項の線形和で書くことがよくある。これを以下のε許容誤差関数(ε - insensitive error function)とかいう妙ちきりんなものを使って置き換える。これは近いところの誤差をある程
IPOL Journal · Image Processing On Line
IPOL is a research journal of image processing and image analysis which emphasizes the role of mathematics as a source for algorithm design and the reproducibility of the research. Each article contains a text on an algorithm and its source code, with an online demonstration facility and an archive of experiments. Text and source code are peer-reviewed and the demonstration is controlled. IPOL is
Spatial envelope
Modeling the shape of the scene: a holistic representation of the spatial envelope Aude Oliva, Antonio Torralba International Journal of Computer Vision, Vol. 42(3): 145-175, 2001. PDF Abstract: In this paper, we propose a computational model of the recognition of real world scenes that bypasses the segmentation and the processing of individual objects or regions. The procedure is based on a very
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