3日で作る高速特定物体認識システム (7) 最近傍探索の高速化 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (6) 線形探索を用いた特定物体認識（2009/11/22）のつづきです。今回がこのシリーズの最終回です。 前回の線形探索は遅すぎるので最近傍探索を高速化します。これで表題の高速特定物体認識システムができあがります。高速化にはいくつかの方法がありますが、物体モデルデータベースをなんらかのデータ構造にあらかじめ格納しておくというのがポイントです。今回は、資料でも述べられているkd-treeとLocality Sensitive Hashing (LSH)という手法を試してみます。kd-treeは木構造、LSHはハッシュでデータを構造化（インデキシング）します。kd-treeは、厳密な最近傍を求めますが、LSHは近似最近傍検索と呼ばれ、厳密な最近傍は求められない代わりに計算を大幅に高速化できます。 資料では、ANN (Approximate Nearest
Google GDataのXML-JSON変換、その使い方と使いどころ - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
「XMLからJSONへの変換をどうすべかねぇ」のコメント欄にて、amanoさんより、GoogleがGDataで採用しているXML-to-JSON変換を教えていただきました。 Using JSON in the Google Data Protocol -- http://code.google.com/intl/ja/apis/gdata/docs/json.html 「なんか似たことをやっているな」とは思ったのですが、GDataの方式は、残念ながら我々の目的には使えません。例えば、次のXHTML断片を考えてみます。 <p>うら<em>には</em>にはには<br /><em>には</em>とりがいます。</p> CatyのXML-to-XJSON変換を使うと次のようになります。 @p {"": ["うら", @em {"" :["には"]}, "にはには", @br {"":[]}, @
Route 477(2009-04-15)
■ [javascript][scheme] js-scheme a Scheme interpreter written in JavaScript…とな？ http://code.google.com/p/js-scheme/ 継続は脱出用途しかサポートしないようだけど、デモのコマンドライン風REPLはいいな。 via http://onbangdo.readymade.jp/etc/?p=%282009.04.14%29 ■ [misc] 英語を練習するためのチャット作った インターネットのおかげで外人とチャットするとかすげー簡単になったわけなんですけど(例：IRC@freenode)、 やっぱりちょっとなんというか敷居が高いわけです。 剣道で例えると、自分は授業でちょろっとやっただけなのに五段の人と練習試合するみたいな。 「大丈夫、手加減するから」って言われても怖いじゃないですかｗ
Tree Visualization
This project is about fast interactive visualization of large data structures organized in a tree. This is an experimental software. If you have a feature request, or if you want to honour my work, send me an Amazon gift card or a donation. Project Goals Visualize the data structure in a way which allows to get an overview of the data structure within a short time. Provide guidance which allows to
Protocol Buffersは遅い - Blog by Sadayuki Furuhashi
Google の Protocol Buffers は、同技術と競合するバイナリシリアライズ形式である MessagePack と比べて、場合によっては 19倍 以上遅く、シリアライズ後のデータサイズは 7倍 以上になることがあります。平均的に見ると MessagePack の方が高速であり、高い性能が必要とされるなら Protocol Buffers より MessagePack を選択するべきです。 …とはいえどちらも非常に高速なので、実際にはそのAPIの違いで選んだ方が良い。Protocol Buffers と MessagePack は重視している点が異なり、使い勝手は大きく異なる。 Protocol Buffers とは何か Protocol BuffersはGoogleが開発したバイナリエンコード手法で、以下のような要素が提供されます： データフォーマットを記述するための言語（
Seven trees - λx. x K S K ＠はてな
NICTA に来てから tree transducer 漬けの毎日． こちらに来るまで，Macro tree transducer (MTT) とか Attributed tree transducer (ATT) とかそれより上のクラスばっかり相手にしていて， Top-down tree transducer (TDTT) は自明な世界だと思ってましたが， Partial や Nondeterministic を許すとなかなか奥が深いです． と，余談はさておき，表題の件です． 元ネタを知っていたので狡いですが， ヒントは，二分木 (Tree) が の不動点で表現できることと， の複素数解 が を満たすということですね． あまり，ヒントになってないか…． OCaml で実装してみましたが，双方向とも 5 種類のパターンによる分岐で定義できます．
d.y.d.
00:18 05/11/26 経県値 母上からの指摘で秋田県が赤くなりました。修正。 山形と茨城もこれでよかったか微妙に自信なし。 （追記：茨城も赤いことが判明。） 木和 私の Tree Summing のコードが見たい人は、このページのソース内コメント 読んで下さい。「もっと読む」機能とか実装するの面倒なので手抜きばんざい。 あーでも、自分で解いてみて、できれば２日くらい悩んでみた人じゃないと 読んでも全然面白くないと思いますよん。 Ｃ言語の言語仕様の隅を突いてコードを短くする技能ってのは完璧に趣味の領域に 属すると思いますが、それとは別の「短く簡潔に書けるアルゴリズムを考える」能力の 方は、普段からわりと重要なのではないかという気もします。単純な話、コードの量が 少ないほど、バグの元も少ないわけで。例えば今回の問題を解くためだけに、自分 でTreeクラスを定義してそれを生成するpars
w.l.o.g. ギャップバッファ
04:40 04/06/04 ピーステーブル PieceTable とも言う。文字列の Piece（小片）を繋げて、 一つの巨大な文書を表現する方式。 検索すると引っかかる文書のほとんどが AbiWord 関係なので、 このワープロソフトの主要な内部データ構造ということなのかな。 他に、MS-WordやOpenOffice.org関連の文書にも登場していて、 基本的に単なるテキストエディタよりは、文字に付加情報をくっつける系の 編集ソフトに使われる場面が今のところ多いみたいです。 余談ですがAbiWordは、綱渡り的にですがBeOS版の開発が続いている貴重なワープロソフトなのです。感謝感謝。 概要 ファイルを読み込んだとしましょう。ABCDEFG、という７文字のファイル。 とりあえず、７文字分のOrigという名前のバッファを用意して、そこに格納します。 それと別に、Addという名前の空のバ
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Graph Database について
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル
IBM Developer
Barbara Liskov Wins Turing Award | Lambda the Ultimate
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