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Dlibの高性能な顔器官検出をMacでさくっと試す - Qiita
Dlib http://dlib.net/ Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and tools for creating complex software in C++ to solve real world problems. Real-Time Face Pose Estimation (YouTube) このDlibは、画像処理、機械学習系のすごーーーいライブラリなんですが、OpenCVなんかに比べて日本語の情報が少ないです。 OpenCVよりも顔検出精度が良かったり、OpenCVにはない顔器官検出など備えてます。PythonのAPIもあって簡単に使える感じですね。 githubはこちら https://github.com/davisking/dlib この記事について 今回、ウ
Erlang の関数は状態遷移の状態 - 星一の日記
最近「プログラミング Erlang」で Erlang の勉強を始めました。 プログラミングErlang 作者: Joe Armstrong,榊原一矢出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 8人 クリック: 284回この商品を含むブログ (97件) を見る Erlang を勉強してて気づいたのですが、「Erlang の関数は状態遷移の状態」なんだ、ということです。実行中の関数が、プログラムの現在の状態に対応する、というものです。他の手続き型のプログラミング言語でもそうなのですが、「外部のアクションによる状態の遷移」は手続き型では記述しにくいです。逆に Erlang はメッセージパッシング機構があるので、アクションはそのままかけます。もちろん Erlang の最大の特徴である「並行プログラミング」によって、「並行状態」も簡単に記述でき
A Million-user Comet Application with Mochiweb, Part 2
A Million-user Comet Application with Mochiweb, Part 2 In Part 1, we built a (somewhat useless) mochiweb comet application that sent clients a message every 10 seconds. We tuned the Linux kernel, and built a tool to establish a lot of connections in order to test performance and memory usage. We found that it took around 45KB per connection. Part 2 is about turning the application into something u
Richard Jones | A Million-user Comet Application with Mochiweb, Part 1 | Richard Jones, Esq.
A Million-user Comet Application with Mochiweb, Part 1 In this series I will detail what I found out empirically about how mochiweb performs with lots of open connections, and show how to build a comet application using mochiweb, where each mochiweb connection is registered with a router which dispatches messages to various users. We end up with a working application that can cope with a million c
Erlangユーザーズガイド — Erlang User's Guide v5.8.1 documentation
システム原則¶ Erlangのシステムを作って、インストールして、稼働させるまでの流れが書かれています。 なお、後半は systools を使って targetsystem というリリースツールを作るという話になっていますが、現在のErlangの方向性としては、 systools の代替として、 reltools を開発している(ただし、まだ万全ではない)という流れになっているとのこと(V談)。そのため、リリースの流れを知る、という意味あいで読むのが良いと思います。詳しくは reltools のドキュメントを参照してください。
JGroups-based clustering and node discovery with Google Cloud Storage | Google Cloud Blog
JGroups-based clustering and node discovery with Google Cloud Storage The JGroups messaging toolkit is a popular solution for clustering Java-based application servers in a reliable manner. This post describes how to store, host and manage your JGroups cluster member data using Google Cloud Storage. The configuration provided here is particularly well-suited for the discovery of Google Compute Eng
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