HCPC 勉強会 (2019/4/4) - Convex Hull Trick ※文字が見えない場合は、ダウンロードするかフルスクリーンにしてご覧ください
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2. 背景 お客様からたまに、携帯カメラで文字認識したいという相 談をうける。 AR的に認識した文字に合わせた動画や3次元モデルを 表示するなどをしたい。 特定物体認識では賞品のパッケージは認識できても、 個別の製品番号まで認識できない。 製品番号まで認識出来れば、より強力なマーケティングツー ルになる というわけで、何か使えるものがないか調べてた Tesseract OCR 4. Tesseract OCRとは? オープンソースのOCR(光学文字認識)エンジン 認識可能な言語 日本語含む、30ヶ国語以上 歴史 1984年-1994年 Hewlett Packard にて研究・開発 1995年 UNLV Accuracy Testでトップ3に入る 2005年 オープンソース化 現在のスポンサーはGoogle Google Booksで使う
Video: http://joyent.com/blog/linux-performance-analysis-and-tools-brendan-gregg-s-talk-at-scale-11x ; This talk for SCaLE11x covers system performance analysis methodologies and the Linux tools to support them, so that you can get the most out of your systems and solve performance issues quickly. This includes a wide variety of tools, including basics like top(1), advanced tools like perf, and ne
1. 2011/11/11 IBIS 2011:オンライン予測セッション オンライン凸最適化と 線形識識別モデル学習の最前線 株式会社Preferred Infrastructure 岡野原 ⼤大輔 2. 背景:⼤大規模、リアルタイムな分析の需要の⾼高まり l ⾼高次元で疎な⼊入⼒力力を扱う l 例例:⾔言語処理理の例例では、全単語の3つまでの組み合わせ〜~数百億次元、 ⾮非零零要素数は平均数百〜~数万 l ⾼高スループット、低レイテンシな分析が求められる l SNS分析、アルゴリズムトレード、広告配信など l 例例: ⽂文書分類の場合、秒間1万⽂文書程度度が⽬目標(SNSなど) l データは⼤大量量、モデルの種類数も膨⼤大 l 全て集めてから処理理というのは困難 l ユーザー毎に異異なるモデルを利利⽤用⇒分類器が数百万 3. 背景:⼿手法の発展 l
5. 環境作り (1) ホスト パソコン ● Windows XP – cygwin – VC# + SDK for NFC Starter Kit (Sony) ● どちらも無償版 ● Linux Ubuntu – gcc + libusb Android タブレット ICONIA A500 ● Android 3.2 – USB Host 機能が使える – ( 液晶画面が壊れて見えない・・・ ) 5 / 34 6. 環境作り (2) NFC のリーダライタ – Sony の RC-S370( いわゆる PaSoRi) ● Amazon : 2,500 くらい ● パソコンからは” FeliCa Port” に見える ● 開発用途ではない ( 業務用でもないみたい ) 黒パソリ 6 / 34 7. 環境作り (2) NFC のリーダライタ – Sony の RC-S620/S + USB
Presented to the Bay Area Search Meetup on February 26, 2014 http://www.meetup.com/Bay-Area-Search/events/136150622/ At LinkedIn, we face a number of challenges in delivering high quality search results to 277M+ members. Our results are highly personalized, requiring us to build machine-learned relevance models that combine document, query, and user features. And our emphasis on entities (names, c
ICML2013読み会 Local Deep Kernel Learning for Efficient Non-linear SVM Prediction
This document summarizes a research paper titled "Fast Image Tagging" presented at ICML2013. The paper proposes a new method called FastTag that can quickly and accurately tag images with relevant keywords. FastTag learns a mapping from image features to a completed tag set by simultaneously training two classifiers - one to predict the complete tag set from images, and another to enrich existing
関連資料はこちらからどうぞ。 http://www.dotapon.sakura.ne.jp/blog/?p=192Read less
1. JS開発における TDDと自動テスト ツール利用の勘所 2012.12.06 株式会社マピオン 中村 浩士 12年12月5日水曜日 2. 自己紹介 中村 浩士 ( @kozy4324 ) 株式会社マピオン所属 主にWebアプリのフロントエンド開発 JavaScript, ActionScript 12年12月5日水曜日
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
2. 自己紹介 TopCoder: ◎wata TCO2010Marathon優勝など Twitter: @wata_orz 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 理論計算機科学 (アルゴリズムの理論的な解析とか) プログラミングコンテストチャレンジブック 第二版好評発売中! PFIでは2011年夏インターン,その後アルバイト 2 3. 本日の内容 NP困難問題を解くためのアルゴリズムを扱います 𝑂𝑃𝑇 𝐼 ≤ 𝐴 𝐼 ≤ 𝑐𝑂𝑃𝑇(𝐼) 近似アルゴリズム ヒューリスティック 𝑓 𝑘 𝑝 𝑛 FPT アルゴリズム max 𝑐𝑥|𝐴𝑥 ≤ 𝑏, 𝑥: 整数} { 𝑂∗ 𝑐 𝑛 整数計画 厳密指数時間アルゴリズム 3 4. 指数時間アルゴリズム 指数時間アルゴリズムとは NP困難問題を指数時間かけて厳密に解く 計算量を
2011年10月1日のminami.rbの第9回勉強会で発表したgitのtipsのプレゼン資料です。Read less
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