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先日、あしたのオープンソース研究所の第6回でオープンソースのマルチメディアフレームワークであるGStreamerを紹介してきました。 あしたのオープンソース研究所では、海外のオープンソースソフトウェアのドキュメントを翻訳されていて、翻訳対象の文書も募集されています。GStreamerなどいくつか応募したのですが、そのうちの1つとしてGStreamerを採用してもらえたのでGStreamerの概要を紹介をしてきました。 スライドを見ただけでは伝わらないはずなので少し説明も加えておきます。いくつか省略しているページもあるので、完全版が見たい場合は画像のリンク先を見てください。 GStreamerとは GStreamerはマルチメディアのフレームワークです。音声・動画の再生、フォーマットの変換、録音・録画など基本的なことはもちろん、RTSPなどを用いたネットワーク通信を行うこともできます。 使い
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている(Microsoft JobsBlog)。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ(NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics)。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
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最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か? ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ(θ)が事前確率、π(θ|x)が事後確
iPhoneやスマートフォンをケースに入れず、そのまま利用する人も多い。そんな人にお勧めなのが、耐指紋性撥油コーティング「Fusso SmartPhone」だ。ディーラーオプションやカー用品店などで、さまざまなコーティングサービスが自動車向けに行われているが、最近はスマートフォンでも業務用として実際に利用されていたサービスが一般消費者でも気軽に利用できるようになった。 なお、スマートフォンの中には対応しない機種があり、利用にあたっては同社のウェブサイトで確認してほしい。 フィルムのデメリットを解決 タッチパネルの汚れや傷を防ぐものとしてよく保護フィルムが用いられるが、うまく貼れず気泡が入ったり、フィルムに傷が入ってしまったりして画面が見づらくなることがある。また、埃などがフィルムの粘着面に付着し、外観を損ねるケースもあった。フィルムを貼るという作業は簡単そうで実はかなり難しく、技術を要する
ちょっと前に雑誌作りをしていて(全200ページくらいorz) 大量な人物補正をしなくてはいけませんでした。 その時に学んだPhotoshopの人物補正テクを分かりやすくご紹介したいと思います。 by:dancing+bambi 補正とは? 画像劣化について 人物補正3つのテクニック step1.明るさ・コントラスト step2.トーンカーブ step3.部分補正 -応用編-色黒美人を色白美人に 補正とは? 意味としては”足りないところを補って、誤っている部分を正す”みたいな感じです。 せっかくとった写真、もうちょっとこうだったらなぁ〜っていうのを直していきます。 そしてまず初めに画像劣化についてかるく知っておきましょう。 画像劣化について JPEGデータは補正をすればするほど劣化していってしまいます。 つまり今からやろうとしていることは画像を劣化させてしまう行為なんです。 といっても補正し
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