hiromarkのブックマーク / 2009年6月30日

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2009年6月30日のブックマーク (7件)

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hiromark 2009/06/30
プログラム書くのに絶好の環境に思える。

office

research
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Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。アルゴリズム効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
hiromark 2009/06/30
これすげえな。

technology

web

image
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ダイクストラ法 - Bug's Groove
前回のアルゴリズムイントロダクション輪講の話題、単一始点最短路問題から。詳しくはアルゴリズムイントロダクション第24章単一始点最短路問題 - naoyaのはてなダイアリーへ。その中で丁度前回書いたプリム法と同じく、ダイクストラ法が最小優先度付きキューを使うので、ちょっといじったらかけるのでは？と思って書いてみました。(相変わらずの乱プログラムご容赦...)。対象のグラフは教科書通り。実装的には、minheap クラスは前回のプリム法と全く一緒。MinPriorityQueue は前回と使い方が違うので一部実装し直し。(といっても relax の周り)。実行するとこんな感じになるはずです。 s -> y -> t (8) s -> y -> t -> x (9) s -> y (5) s -> y -> z (7) 教科書のヒープソート (6章) にもあったように、優先度付きキュー
hiromark 2009/06/30
ダイクストラ法の Python 実装。

graph

algorithm

python
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FN0307007 - MovieClip.loadMovieで外部ファイルを読込む - Flash : テクニカルノート
Platform: All Version: 5.0 and Above 1. MovieClip.loadMovieメソッド外部ムービーファイルを読込むには、MovieClip.loadMovieメソッドを使います。Flash MXからは、SWFムービー以外に、JEPGファイルも読込めるようになりました。 JPEG画像が読込めるのは、Flash MXのアプリケーションというより、Flash Player 6の追加機能です。したがって、Flash 5で作成したムービーでもFlash Player 6上でなら、MovieClip.loadMovieメソッドを使ってJPEG画像の読込みが可能です(完全にサポートされる機能とはいえないかもしれません)。同階層にある外部SWFファイルtest.swfを、メインのタイムラインからMovieClipインスタンスmy_mcにロードする場合には、フレー
hiromark 2009/06/30
なんかきれいさっぱり忘れている。

flash

actionscript
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はてなハイクサービス終了のお知らせ
平素より「はてなハイク」をご利用いただき、ありがとうございます。「お題でつながるミニブログ」としてご利用いただいていた「はてなハイク」は、2019年3月27日をもちまして、サービスの提供を終了させていただきました。これまでご利用いただきましたユーザーの皆さまに深く感謝いたします。誠にありがとうございました。詳しくは下記をご覧ください。 http://labo.hatenastaff.com/entry/2018/11/19/113653 株式会社はてな
hiromark 2009/06/30
逆パタンおもしろい。/ ここでもG ｗｗｗ

neta
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はてなハイクサービス終了のお知らせ
平素より「はてなハイク」をご利用いただき、ありがとうございます。「お題でつながるミニブログ」としてご利用いただいていた「はてなハイク」は、2019年3月27日をもちまして、サービスの提供を終了させていただきました。これまでご利用いただきましたユーザーの皆さまに深く感謝いたします。誠にありがとうございました。詳しくは下記をご覧ください。 http://labo.hatenastaff.com/entry/2018/11/19/113653 株式会社はてな
hiromark 2009/06/30
かなり笑えないオイラ (^_^;

neta
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適切なクラスタ数を推定するX-means法 - kaisehのブログ
K-means法によるクラスタリングでは、あらかじめクラスタ数Kを固定する必要があります。HatenarMapsでもK-means法を使っているのですが、クラスタ数は（特に根拠もなく）200個に決め打ちになっていました。これに対して、X-means法というK-means法の拡張が提案されていることを知りました。X-means法を使うと、データに応じて最適なクラスタ数を推定できます。 K-means and X-means implementations http://www-2.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf X-means法の考え方は、K=2で再帰的にK-means法を実行していくというもので、クラスタの分割前と分割後でBIC（ベイズ情報量規準）を比較し、値が改善しなくなるまで分割を続けます。調べたところ、Javaのデータマイニングツー
hiromark 2009/06/30
X-means 法なるもの。

algorithm
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