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機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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ARToolKitの解析 その① 変換行列の計算 - Pipe Render
安定化の次は、プログラムの高速化などをやってみようと思ってましたが、 高速化のためには、ARToolKitのソースをもっと理解していなければなりません。 そこで、次に「ARToolKitの解析」を行うことにしました。 解析のその１は、変換行列の計算アルゴリズムの解説をやってみます。 ここでいう変換行列とは、マーカー（オブジェクト）座標系から、グローバル（カメラ）座標系へ変換する行列のことです。 これは、ARToolKitの重要な仕組みの１つです。 ---- < 変換行列計算の概要 > ---- BGM：エコテロニカ（sansuiさん） OpenGLなどの３DCGでは、３Dモデルの移動・回転などを行うために、座標系の変換行列を用います。 ARToolKitの場合も、この変換行列がないと、マーカー上にモデルを表示できません。 プログラムでは、スクリーン上に映ったマーカーの画像から、この変換行列
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
1日で作る全文検索エンジン - Building a full-text search engine in "ONE" day - - とあるはてな社員の日記
最近、「Introduction to Information Retrieval」というStanfordの大学院向け教科書のドラフトを読んでいます。id:naoyaあたりが勉強会で読んでいる教科書です。この教科書には、効率のいい全文検索システムを作るにはどうすればいいか、という(まさに)教科書的手法が網羅的に書いてあり、そのあたりに興味がある人には、非常に興味深く読めるお勧めの本です。 ただ、面白い面白いと言っているだけでは、エンジニアとしては価値半減ですので、GW中にrubyで一日かけて実装してみました。 さすがに実装は、一日で作ったものですから、非常に素朴です。マルチバイト文字はbi-gramで、シングルバイトはスペースなどの区切り記号で認識しています。インデックスは、rubyの処理系のHashやArrayで保持しており、外部にMarshallで書き出す、というものです。検索エンジン
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