Mixbrushパッチ/アルゴリズム比較 - tabstop @Wiki
*Mixbrushのアルゴリズム比較 Mixbrushのアルゴリズムに付いてのメモ書きです。 **基本コンセプト Mixbrushを実現するときのコンセプトは、SAIとNekoPaintのパラメータを参照して、 - 地の色が描画色に混色する (canvas_color_rate=bleed) - 地の色が混ざり過ぎないように、描画色に前景色が少しずつ混ざる (original_color_rate=resat) - 混ざり具合がタブレットの圧力に追随する(*_pressure_rate) の3つにしました。 **初期実装(071008+計算誤差修正版) ***問題点１：混色の方法 最初の実装での大きな問題は、描画色に何を混色するかです。 これにもいろんなオプションが考えられます。例えば、描画色にはキャンバスの色だけ混色して、実際に描画するときに一定の割合で前景色を足す 方法があります。この
グラフの自動レイアウトに挑戦 #1 グラフ構造をSVGで表示
2022-08-12 13:50:22 作成したアプリケーションとソースコード アプリケーション： https://refd6y.csb.app/ （ブラウザで実行します） ソースコード： https://codesandbox.io/s/graph-layout1-refd6y はじめに 連載記事のトップのところに書いた図はこのようなものだ。 これをコンピュータに自動配置させたい。 Eadesのばねモデル このような、つながった複数の物体をコンピュータに自動配置させるのは「グラフ描画」または「グラフレイアウト」と呼ばれる分野であり、さまざまなアルゴリズムが研究されている。この連載記事では比較的単純な「Eadesのばねモデル」というアルゴリズムを採用する。 Eadesのばねモデルとは、次のようなモデルをつくって物理シミュレーションすることで、物体を配置するアルゴリズムだ。 各ノード(頂点)
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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