Facebookのアルゴリズムに負けないために知っておきたい超重要な23の統計|グロースハックジャパン|Growth Hack Japan
edited by Ryutaro Mori Follow us on Twitter Follow us on Facebook Facebookのアルゴリズム変更により、投稿のリーチ数が激減するケースが頻発しています。 広告に逃げる企業も多いのが実情ですが、これではGoogle対SEOの二の舞で、結局リスティングに逃げていることと変わりません。 本日ご紹介する「Facebookのアルゴリズムに負けないために知っておきたい超重要な23の統計」を読んで、データに基づいた対策を行いましょう。 参考: Buddymedia: Strategies for effective facebook wall posts Making Your Facebook Posts Matter: 7 Statistics that Can Raise Your Engagement Rate 写真付き投稿
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
PhotoShopで最適な画像保存をする為に。ニアレストネイバー法やバイキュービック法でのリサイズやJPEG圧縮などを検証したよ。 / Maka-Veli .com
どうも。某サイトのクオリティにがっかりしてる松本です。 これからは自分らしく普段通り書いていこうと思いますので宜しくお願い致します。 さて、今回はPhotoShopの画質変換・圧縮についてです。 ニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法でのリサイズと、保存時の圧縮率パーセンテージ別、更に写真の特徴なんかとを比較すると何か新しい発見があるかなぁとふと思いましたので検証してみます。そもそも、それ何？という方も、簡単な説目を書いておきますので合わせてご覧ください。 それと「プログレッシブ、プロファイル、カラーマネージメント」なんかが複合的に絡むとややこしいので割愛。 一番シンプルなアルゴリズムなんじゃないでしょうか？ 変更前の座標と、変更後の座標を、ピクセル単位で計算し移動させ、そのピクセルに対して変更前の色を割り当てる。 ドットをそのまま拡大、縮小する ような感覚で
竹内関数で音楽生成 - aike’s blog
Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数（たらいまわし関数）という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10（xは-1〜10）の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割
自然言語処理を活用したwebサービスをつくるときに参考になる5冊の書籍 - EchizenBlog-Zwei
自然言語処理を活用したwebサービス開発に関わって5年以上経った。いい機会なのでこれまでを振り返って役に立ったと思う5冊をメモしておく。 1.珠玉のプログラミング―本質を見抜いたアルゴリズムとデータ構造 まずはこれ。有名な本なので知っている人も多いと思う。簡単に説明するとちょっと前に「フェルミ推定」という名前で流行ったような、データから必要な数値を概算する方法や、問題が起きたときに問題点がどこにあるのか？最小の労力で解決するにはどこをいじればよいのか？などが書いてある。「webサービスで自然言語処理だ！」というと無限に夢が広がりがちなので、どういうデータが使えるのか、それをどういう形にもっていけばイケてるサービスになるのか、それはどのくらいの期間で実現できるか、ということを考える必要がある。そういうわけで本書は真っ先に読むべき一冊なのでは(余談だけれど、以前M << Nなデータに対してO(
研究動向から考えるx86/x64最適化手法
2. Today Agenda 本日の概要 CPU上のマルチコア化や，各種ペナルティの増大に対して，ペナルティの軽減， または完全に排除するデータ構造やアルゴリズムの研究に関する話題 ---- 本日は2000年以降のIntel Lab.や関連研究者による成果の俯瞰が目的 本スライドの目的は以下 ・マルチコア/メニーコア時代における性能改善観点の理解 ・具体例でのx86/x64最適化アルゴリズムの概要理解 ⇒探索，整数圧縮，並び替え処理 2 3. Today Agenda • 自己紹介 • Intel Lab.とは？ • 最近の研究動向 • 研究分野における最適化の観点 – キャッシュミス/DTLBミスの低減化 – 分岐排除 – メモリバンド使用量の考慮 • 具体例1: SIMD命令を利用した探索の分岐排除 • 具体例2: 整数の固定長圧縮によるPipelineハザードの回避 • 具体例3:
人材獲得作戦・４ 試験問題ほか - 人生を書き換える者すらいた。
さて試験問題です。 内容は、壁とスペースで構成された迷路が与えられたとき、スタート地点からゴール地点に至る最短経路を求めよ、というものです。 たとえば、S:スタート G:ゴール *:壁 $:解答の経路 としたとき、 ************************** *S* * * * * * * ************* * * * * ************ * * * * ************** *********** * * ** *********************** * * G * * * *********** * * * * ******* * * * * * ************************** という入力に対し、 ************************** *S* * $$$ * *$* *$$*$ ************
人材獲得作戦・３ - 人生を書き換える者すらいた。
求人サイトに広告を出して３週間。 実に応募者はたくさん来たものです。40～50人はいました。ゾンビのごとくわらわらと集まってきたよ。 今回は、手っ取り早くふるいにかけるために、最初にプログラミングの実技試験をやりました。都合のよい日時を申告してもらい、その時刻になったら問題を送信(それも僕はcronで仕込むだけ)、応募者は時間内に回答のソースコードをメールで提出、という形式。 これなら定型的なメールのやりとりでほとんどの作業が済むし、僕の時間の節約になる。 これから試験を受ける人もいるので問題の内容は非公開だけども、ちょっとしたパズルを解くアルゴリズムを考えて実装する、というタイプの問題です。 プログラム言語は自由（受験者が得意なものを使ってよい）、標準入出力を使うだけなのでOSも自由、制限時間３時間としました。 ちなみに僕がこれを自分で解いてみたときは、C#を使って25分でできた。 とこ
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
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