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algorithmとprogrammingとperlに関するjjzakのブックマーク (6)

  • お手軽PerlでSuffixArrayに挑戦

    試しにPERLでSuffixArrayついでにソートの勉強 下記のページを参考にしている http://www.namazu.org/~satoru/unimag/9/ ここに記述されているコードは、実験のために書かれているので、 へんなところはご容赦を... インデックスを作ってみる Cで書かれたサンプルをperlでかいてみた。 PERLでもquicksortの関数はあるが、一応PERLでかいてみた。 バイナリー形式でインデックスファイルを書き出している。 テストのためのサンプルプログラムなので、書き出したあとよみだして表示している。 pushを使って配列を拡大しているが、これってスピード的にいいのだろうか? pack,unpack関数はいろいろ使いでありそう!! 1: #!/usr/bin/perl 2: 3: #2003/03/14 4: #UNIXマガジン2002 10月号 横着プ

  • perlによる大規模データの取扱い

    ページでは,perlでどのようにして大規模なデータを保存するかついて 説明します.主にスタンドアロンで動くもの (クライアント<->サーバ型 でない,いわゆる組込み型) について紹介したいと思います. Menu Berkeley DB BerkeleyDB DB_File SDBM SDBM_File GDBM GDBM_File CDB CDB_File QDBM Depot Curia Villa TDB TDB_File SQLight DBD::SQLite SUFFIX ARRAY SUFARY SARY 複雑なデータ構造 Data::Dumper Storable MLDBM いろいろな比較 ファイルサイズ Benchmark Link サンプルデータについて Berkeley DB Berkeley DBは,組み込み向けデータベースです.通常データベースという とOracl

  • Kansai.pmでコルーチンについて発表してきた - はこべにっき ♨

    Kansai.pm#11にて「Perlで学ぶコルーチン」という発表をしてきました. だいぶ前のRuby勉強会でRuby 1.9のFiberをみてPerlでもいろいろやってみていたので,その時しらべたことを中心にぐだぐだとしゃべりました. Perlで学ぶコルーチンView more presentations from hakobe. コルーンは継続や並行処理などいろいろな概念がからんでいて調査がたいへんでした.PerlでのCoroの実装がどうなっているのかもう少し詳細に調査/発表できたらよかったです. スライドにも書いてますが,Ruby 1.9のFiberとまったく同じインターフェースをもったFiber.pmをつくってみました.githubで 公開しています. http://github.com/hakobe/perl-fiber/tree 以下のように簡単にFiber(=コルーチン)をつ

    Kansai.pmでコルーチンについて発表してきた - はこべにっき ♨
  • 編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー

    昨日 最長共通部分列問題 (LCS) について触れました。ついでなので編集距離のアルゴリズムについても整理してみます。 編集距離 (レーベンシュタイン距離, Levenshtein Distance) は二つの文字列の類似度 (異なり具合) を定量化するための数値です。文字の挿入/削除/置換で一方を他方に変形するための最小手順回数を数えたものが編集距離です。 例えば 伊藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 1 伊藤直と伊藤直也 … 編集距離 1 佐藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 2 佐藤B作と伊藤直也 … 編集距離 3 という具合です。 編集距離はスペルミスを修正するプログラムや、近似文字列照合 (検索対象の文書から入力文字にある程度近い部分文字列を探し出す全文検索) などで利用されます。 編集距離算出は動的計画法 (Dynamic Programming, DP) で計算することができることが

    編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー
  • 最長共通部分列問題 (Longest Common Subsequence) - naoyaのはてなダイアリー

    部分列 (Subsequence) は系列のいくつかの要素を取り出してできた系列のことです。二つの系列の共通の部分列を共通部分列 (Common Subsecuence)と言います。共通部分列のうち、もっとも長いものを最長共通部分列 (Longest Common Subsequence, LCS) と言います。 X = <A, B, C, B, D, A, B> Y = <B, D, C, A, B, A> という二つの系列から得られる LCS は <B, C, B, A> で、その長さは 4 です。長さ 2 の<B, D> の長さ 3 の <A, B, A> なども共通部分列ですが、最長ではないのでこれらは LCS ではありません。また、LCS は最長であれば位置はどこでも良いので、この場合 <B, D, A, B> も LCS です。 LCS は動的計画法 (Dynamic Prog

    最長共通部分列問題 (Longest Common Subsequence) - naoyaのはてなダイアリー
  • Perlでアニメ顔を検出&解析するImager::AnimeFace - デー

    というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ

    Perlでアニメ顔を検出&解析するImager::AnimeFace - デー
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