開発メモ: IndexDB: 転置インデックスのためのDB
大震災の時分に何だが、Kyoto Cabinetベースで検索エンジンの核となる転置インデックスを作るのに適したDBを実装したという話。 転置インデックスとappend操作 多くの検索エンジンの核となる転置インデックスとは、検索語に一致する表現がどこに出てきたかという位置情報のリストを保持するものであり、検索語をキーとして位置情報リストを値とする連想配列である（転置インデックスを使わない検索エンジンもあるが）。この位置情報リストをposting listとか呼んだりするらしい。転置インデックスにもいくつか流儀があり、検索語をどのように切り分けるかで単語（分かち書き）方式とか文字N-gram方式とか呼ばれるものがあったりするが、いずれにせよ、小さいキーと、非常にでかい値を保持する連想配列を作ることには変わりない。 で、素朴に転置インデックスを作ろうとすると、検索対象の文書を解析しながら、得られ
コンピューターに絵画を描かせる | fladdict
コンピューターによる写真の絵画変換ってのは、photoshopにもついてるんだけど、あれってダサい。 なんかヌタッとしてて、全体がのっぺりしている・・・というか、主題と背景とかそういうのが考慮されずに一律に変換されているのがキモイ。 で、最近ごぞんじのように、写真のフラクタル分割をずっと趣味で研究してたんだけど、ようやく自分が納得できる精度でフラクタル分割する方法を思いついた。↓の画像がその処理結果なんだけど、だいぶいい感じに分割できてると思う。 アルゴリズムはQuasimondoのFITCの発表を聞いてる最中に思いついたもの。 まず画面のピクセルを走査し輝度の標準偏差を取る。標準偏差が閾値以上の場合、その領域は十分に複雑であると判断され、分割される。あとはそれを繰り返して二分木あるいは四分木で分割していけばいい。輝度を基準にするってのはJPEGの圧縮からアイデアを頂きました。 ちなみにQ
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