二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Torch7の分かりにくい話 - デー
Facebookがtorchの拡張を公開したこともあり、torchを使ってみている方も出始めたようなので、自分がtorchで使う上で分かりにくかったことやハマったことなどを上げていきます。 ある程度使っている方を前提としています。 ひどいことをたくさん書きますが、torchが嫌いなわけではありません。torchはサイコーです。 リリースやバージョンについて ezinstallはgitのリポジトリをcloneしてインストールします。torchは今のところリリースの管理などしていなくて、日々更新される開発リポジトリがあるだけなので、インストールした日によって異なるバージョンがインストールされます。 たまに以下のようなコマンドを実行して更新したほうがいいです。 #!/bin/sh sudo luarocks install cwrap sudo luarocks install torch su
Torch7で最近傍探索のベンチマーク - デー
最近、Torch7で最近傍探索を繰り返し行いたかったけど、すごく遅いのでは？？という不安があったのでk-NN(k=1)でベンチマークしてみた。 設定 MNISTをk-NN(k=1)で評価する 尺度はコサイン類似度とする テストを全件評価してかかった時間を計測する 環境 Intel(R) Core(TM) i7-3770K CPU @ 3.50GHz 32GB RAM GeForce GTX 760 パッと思いついた実装 初めは難しいことは考えず、パッと思いついた方法を試してみる。 工夫としては、 コサイン類似度を求める際にベクトルのノルムを毎回計算したくないので、最初にノルムが1になるように正規化しておく(内積=コサイン類似度になる) 各テストデータと各学習データの比較は、gemv(torch.mv)で一度に計算すれば速いのではないか require 'optim' require 'xl
クライアントサイドの巨大なクッキーとサーバーサイドのヘッダーサイズ制限の組み合わせによるDoSについて - デー
もう10年以上前のネタなのですが、いまだに有効だし、最近、セッションを扱っていないならXSSがあってもあまり問題ないという意見を見ることがあるので、サービス提供側として案外面倒なことになる場合がある、という話を書きました。 POCです。 http://www.udp.jp/misc/largecookiedos.html 内容としては、 JavaScriptから巨大なCookieをブラウザに設定できる HTTPサーバーは受け取れるHTTPヘッダーサイズの上限を持っていて、それを超えていた場合にBad Requestを返す 1によって2を超えるサイズのCookieが設定可能な場合がある（たぶんほとんどの場合可能） よってXSSなどによって巨大なCookieを設定されると以降サービスが利用できなくなる というものです。 Cookieの有効期限を何十年も設定されるとユーザー側で勝手に回復すること
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