hrsttのブックマーク / 2011年2月2日 - はてなブックマーク

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2011年2月2日のブックマーク (3件)

Androidで走るProcessingアプリケーション - Preferred Networks Research & Development
今日は24 Season8 を徹夜で見ます。祢次金です。前回、CinderでiPadアプリケーションを書きましたが、今回はJavaベースのProcessingを使ってAndroidアプリケーションを書いてみます。環境構築まだベータ版という位置づけですが、Android向けアプリケーションをつくることができるPDE(Processing Development Environment)が既に公開されており、こちらからダウンロードできます。勿論Android SDKもインストールしておく必要があります。上記リンク先のInstructionに従い、必要なAPI Levelのコンポーネントを入れておきましょう。 PDEを起動するとおなじみのスケッチ画面が現れます。メニューの「Android」から「Android Mode」を選択し、スケッチのモードを切り替えておきます。あとはスケッチに
hrstt 2011/02/02
processing

android
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Home · processing/processing-android Wiki · GitHub
Contributing to Processing for Android Processing for Android is two separate things: a programming mode for the Processing Development Environment that allows you to run Processing sketches on Android devices, and the Android version of the Processing core library. The mode uses the core library under the hood so you can write Processing code, but the core library can also be used separately as a
hrstt 2011/02/02
processing

android
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MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です．今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）．今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
hrstt 2011/02/02
algorithm

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