Linuxカーネル Docker関連 namespaceのメモ – Rest Term
最近はやっとまともにDockerを使い始めたということもあり、基盤技術を追う必要性も強く感じてきました。Linuxカーネルのコンテナ技術周りのコードリーディングを再開しているのですが楽しいです。 環境 * CentOS 7.2 (kernel-3.10.0-327.4.5.el7.x86_64) * Ubuntu 14.04 (3.13.0-77-generic) 読んでいるのはほとんどnamespaceとcgroup周りですけれど、この2つは違う機能なのでごっちゃにして覚えないようにしたいところです。このエントリーではnamespaceについて、利用方法やカーネルの実装なども含めてメモしておきます。 namespace (名前空間) Linuxにおける namespace(名前空間) はプロセスに対して以下の6種類のリソースを分離するための機能として提供されています。 名前空間 定数 概
OpenCVのDeep Learningモジュールの紹介 – Rest Term
opencv_contrib レポジトリに dnn という名前のディレクトリがひそかに出来ており、中を覗いてみると cv::dnn モジュールにDeep Learning関連の実装が含まれていたので軽く試してみました。Google Summer of Code (GSoC) 2015で発表され、GitHubにて実装が公開されたという経緯のようです。 It would be cool if OpenCV could load and run deep networks trained with popular DNN packages like Caffe, Theano or Torch. – Ideas Page for OpenCV Google Summer of Code 2015 (GSoC 2015) * 2015/12/22 追記 12/21にOpenCV3.1がリリースされ
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
JavaScriptで2D-FFTによるハイパス/ローパスフィルタ – Rest Term
Spatial Frequency Filtering by 2D-FFT これまでにJavaScriptとHTML5 Canvas APIでいくつかの画像処理を試してきましたが、今回は二次元離散フーリエ変換(2D-DFT、実装上では2D-FFT)で得られた周波数スペクトルにハイパス/ローパスフィルタ(HPF/LPF)を適用します。 「フーリエ変換」は音声処理でよく耳にする単語かと思います。音声データをフーリエ変換してHTML5 Canvas上でビジュアライズするデモもたくさん公開されています(例: Visualizing an audio spectrum – MDN)。ただし、ここでは”音声”ではなく”画像”に対するフーリエ変換を行います。音声の場合はデータが一次元なので周波数は一つしか持っていませんが、画像の場合は水平/垂直方向の二つの周波数を持つことになります。なので画像データに対
AS3で関数のカリー化 – Rest Term
前回のエントリ、AS3でFunction.bind()に引き続き “関数 (function)” を扱ってみます。 今回は関数のカリー化 (currying)についてです。 とその前に、前回のエントリで示した Function.bind() について。 あれは昨今のAS3文化には馴染まないアプローチだったと思います。 特にAS3からFlashの世界に入った方は prototype に拒否反応があったりするかもしれません。 ということでよりAS3文化に馴染んだアプローチを探してみます。 たぶんきっと「関数を借りる」といったこともしないと思うので、 引数束縛だけを使うシチュエーションを考えます。 (もし、関数拝借を普通によくやってるFlasherの方がいたらごめんなさい。。) * 引数束縛して部分適用: Partial Application (ES5の Function#bind とは別モノ
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