Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 昼メシ物語
この記事の概要 Imlib2を使って画像のサムネイルを生成してみたところ、ImageMagickより3倍速かった。 また一般的には、Imlib2の方が画質が悪いとされているが、パラメータを調整することで、十分に美しいサムネイル画像を得ることができた。 はじめに Imlib2は画像処理ライブラリ。mixiの発表資料大規模画像配信とPerl によれば、mixiは高速に高品質なサムネイルを生成するために、ImageMagickでなくImlib2を選んでいる。 上記資料の中では、以下のように説明されている。 速度 Epeg > Imlib2 > Imager >>> ImageMagick 画質 ImageMagick > Imlib2 >>> EpegImlibの画質は多少ImageMagickに劣るが、速度は十分に速い、とのこと。 一方で、404 Not Foundという記事では、ImageM
家族全員ひきこもってる
父：50代、元年収一千万強の国家公務員 母：ギリギリ40代、元法律事務所職員 私：20代前半、元銀行員（年収400万 両親共に高学歴の共働きだった。 私は中高は私立、大学は旧帝。 私が大学生の頃、父が突然仕事をやめ引きこもった。 父の相談に乗っていた母も仕事をやめ、引きこもった。 私はその状態で就活しとりあえず銀行員になったけど、億劫になり、2年でやめてしまった。 貯金がかなりあるのであまり生活不安が無い。 毎日Youtube見て、図書館で借りた本とか読んで、だらだら過ごしてる。 図書館には家族全員で行く。家族全員読書好きだし割りと仲がいいから。 服は買わず、化粧すら一切しなくなってしまった。小学生の頃の感覚に戻ってしまったようだ。 働いていたときはそれなりにオシャレも楽しいと思っていたのに。 彼氏には怒られた。でも直す気も、再就職する気も起こらない。 両親は完全に隠居モードだ。 私も隠居
文節区切り - ny23の日記
実装をサボって既存の CRF ライブラリを使って文節区切りしていたのだけど，ラベル数2の割に，かなり素性を絞っても（発火素性12）デコードが形態素解析 (mecab) の5倍も遅いので，分類器で決定的に文節区切りを判定するモデルを実装してみた．素性の管理／学習／分類には手元のライブラリを利用して，C++ で180行ほど． 直前の単語と区切り判定対象の単語の素性（表層，品詞，品詞細分類，活用）の二次以下の全組み合わせ (発火素性36) を考慮した場合，同じ素性を使った CRF より，精度は僅かに高く (99.659% v.s. 99.648%)，デコード速度は8倍 orz (0.22s v.s. 1.76s; 4833文)．この素性セットで大体 mecab と同程度の速度．やはり CRF はオーバースペックだったか・・・
粗末な（素性とモデルで）単語分割 - ny23の日記
追記: 粗末な（素性とモデルを用いた）単語分割に辞書情報を入れてみた - ny23の日記 でもう一頑張りしてみました． micterという単語分割器が公開されて，高速化もされたようなので，精度の方を追って見ることにした．と言っても，micter を使うわけではなく，手元にあった文節区切りのプログラム (c++で160行ぐらい) を少し書き換えただけ（文字分割は面倒なので最初から分割したファイルを入力）．ラベルは，その位置から新しい単語が始まるか否か，素性は，分類対象の位置の前二文字 (pp, p) と後二文字 (n, nn) を一文字単位で入れて，多項式カーネルで n-gram を考慮（nn だけみたいな skip n-gram も考慮される）．学習・テストは文節区切りの時も使った標準的なセットを使用（訓練例 1,029,654）．PA-I は C=1.0,0.5,0.1,0.05,0.0
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