Steve Krenzel - 18. Distributed Computing: MapReduce and HashFold
This is a post about HashFold, a theoretical framework (for now) that is suited to performing the same types of distributed computation that MapReduce can perform, but improves upon MapReduce both in runtime and memory usage. This is quite a claim so I'm putting the idea out there for public scrutiny. If you're familiar with MapReduce, HashFold does away with sorting values and the concept of a co
"sep".join(list) が気持ち悪い理由 - kなんとかの日記
list が必須で separator はオプションなんだから、list が receiver になるほうがどう考えても自然だろう。省略可能な separator が receiver にくるほうが不自然だ。 str.join() 処理での登場人物は2人いる。連結文字(区切り文字=separator)、連結される文字列の列だ。 この二つを比べると、「連結される文字列の列」が情報的に重要な場合がほとんどだろう。それを元に文字列の列が主役で連結文字はオマケと考えると、「joinが主役でない連結文字側のメソッドになる何てキモチワルイ」となる。 ','.join() がなぜキモイのか - methaneのブログ そういう考え方もできるけど、もっと単純に考えればいいと思う。joinするときに、list (or iterable) は必須だけど、separatorはあくまでオプションであって、省略可能
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。
ベジエ曲線の仕組み (1) - 昔話 - てっく煮ブログ
asドローソフトなどでもお世話になることが多いベジエ曲線について解説していくシリーズ。小学生のころ、BASIC で本のサンプルを入力して遊んでいたのですが、あまりのきれいさに衝撃を受けたプログラムがありました。それはこんな絵を出力するプログラムでした。左上と左下の点をそれぞれの x 座標、y 座標を少しずつ増やしながら、直線を引いています。いくつもの四角形が端に行くにしたがって変形していくところが、いかにも近未来風の CG に見えました（当時は）。しかも、この絵は直線だけで構成されているのに、カーブして見えるところが不思議でなりませんでした。さて、15年のときを経て、このプログラムを ActionScript で実装してみました。点をドラッグして曲線の変化を楽しんでみてください。前置きが長くなりましたが、実はこのカーブして見える曲線の部分は２次ベジエ曲線になっています。３つの黒い点がベジエ
ナイーブベイズによるテキスト分類体験アプリ - シリコンの谷のゾンビ
もともとは研究室の新入生にNaive Bayesのイメージをつけるためにつくったもの．Naive Bayesを世の中に広めるために，きちんと公開することにしました． Text classification by Naive Bayes (2008-09-11追記）好評だったので日本語を扱えるようにしました．詳しくはこちらの日記をご覧ください． Text classification by Naive Bayes ver.2 日本語はじめました Naive Bayesナニソレ？という方はとりあえずググりましょう．理屈はわかったけれど，うまくイメージがつかないなぁ．．という状態になったら本プログラムを触ってみてください．すっきりします．たぶん． 使い方の説明 単語区切りが面倒なので日本語は使えません．あしからず． 本文を入れるっぽいところにテキストを入力します． クラスを選択して学習ボタンを押
なぜ関数プログラミングは重要か
John Hughes, Institutionen för Datavetenskap, Chalmers Tekniska Högskola, 41296 Göteborg, SWEDEN. rjmh@cs.chalmers.se この日本語訳は原著者の承諾を得て山下がここに公開するものです。 この訳文についての、御指摘などは山下伸夫(nobsun .at. sampou.org)までおねがい いたします。 翻訳最終更新日 : 2011-09-17 原文 "Why Functional Programming Matters" 日本語訳PostScript この論文は1984年以来何年ものあいだChalmers大学のメモとして回覧された。 1989年と1990年に幾分か改訂をしたのが[Hug89]と [Hug90]である。この版はもとのChalmer大学のメモ のnroff原稿をもとに
Algorithmic Botany: Publications
BMV Publications The following is a selection of the papers published by Dr. P. Prusinkiewicz and his students and colleagues. Report any problems to vlab@cpsc.ucalgary.ca. Filter by category: Papers Jacek Kałużny, Yannik Schreckenberg, Karol Cyganik, Peter Annighöfer, Sören Pirk, Dominik L. Michels, Mikolaj Cieslak, Farhah Assaad-Gerbert, Bedrich Benes, Wojciech Pałubicki. LAESI: Leaf Area Estima
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
[空を飛ぶ鳥の群れの動きを再現するアルゴリズムの論文] Craig Reynolds: Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model
Published in Computer Graphics, 21(4), July 1987, pp. 25-34. (ACM SIGGRAPH '87 Conference Proceedings, Anaheim, California, July 1987.) Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model 1 Craig W. Reynolds Symbolics Graphics Division [obsolete addresses removed 2] Abstract The aggregate motion of a flock of birds, a herd of land animals, or a school of fish is a beautiful and familiar par
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