C++ Library Links
このページの他に、岡野原さんの "C++の便利ツール・ライブラリ" がオススメです。 標準ライブラリ STL その１。主に、リストやマップなどのコレクションに関する generic なデータ構造とアルゴリズム。 iostream その２。ストリーム入出力。 C.std その３。まだまだ現役。 boost 準標準。上の３つを超強力にした/するライブラリ達の集合体。 並列・ネットワーク・XML TBB (Thread Building Blocks) スレッドセーフなコンテナやスレッドをフル活用した並列アルゴリズムなど TinyXML 名前の通り軽量でまとまってるXMLパーザ。 MiX Minimalists XML parser。同じくXMLパーザ。 libcurlpp FTP, FTPS, HTTP, HTTPS, GOPHER, TELNET, DICT, FILE, LDAP によるフ
Structure Synth
Structure Synth is a cross-platform application for generating 3D structures by specifying a design grammar. Even simple systems may generate surprising and complex structures. The design grammar approach was originally devised by Chris Coyne (for a 2D implementation see the popular Context Free Art). Features: Graphical environment with multiple tabs and OpenGL preview Integration with third-part
traer.physics
a particle system physics engine for processing. Just a simulation, it tells you where particles are and it's your job to draw them. No collisions, you can take care of them yourself if you want! DOWNLOAD traer.physics library for processing, unzip it and put it in /processing/libraries/ There are 4 parts: The ParticleSystem, which basically takes of care of everything Particles, which move around
Adobe Spry framework for AJAX
“Spry has made creating interactive apps extremely easy ... fast turn around times for reproduction becomes a no brainer. That's golden in the TV Media space! Great Job!” — Addam Driver Fox Sports “Spry brought... simplicity, elegance and practicality to the AJAX world.” — Ray Camden “Spry has enabled Universal Mind to quickly deliver powerful, yet simple, AJAX solutions to our clients.” — And
【ハウツー】XMLはもう不要!? Google製シリアライズツール「Protocol Buffer」 (1) 構造化データをバイト列に変換するための新技術 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Protocol Bufferとは Protocol BufferはもともとGoogle社内で利用されていた技術/ツールだ。今月7日にApache Software License 2.0の下、オープンソースソフトウェアとして公開されたばかりで、本稿執筆時点の最新バージョンは2.0のβ版。正式リリースが2008年8月に行われる予定だ。 Protocol Bufferは、一言で言うと、構造化データをバイト列に変換(シリアライズ)するソフトウェアである。プログラム言語中で用いられるデータ構造をファイルに保存する際や、RPC(Remote Procedure Call)でデータをやり取りする際などに用いられる。 同様の目的で用いられる技術としては、XMLやJavaのオブジェクトシリアライズなどが挙げられる。ただし、Protocol Bufferは、そうした類似技術と比較して、以下のような特徴を備
「攻殻機動隊」「電脳コイル」の世界を実現！ - ARToolKitを使った拡張現実感プログラミング
仮想世界と現実世界を融合する技術は，拡張現実感（Augmented Reality：AR）と呼ばれています． おおげさな言い方をするとARは現実の世界に情報を「上書き」することができる技術です． アニメや映画にでてくる「電脳」を想像してみてください． 手のひらの上に3Dキャラクタを表示したり，現実の世界でデジタル・データに触れてみたり… そんな魔法のような技術です． ARToolKitは，ARアプリケーションの実装を手助けするC言語用のライブラリです． ARToolKitを使うと，紙に印刷されたパターンをカメラで読み取り， その上に3Dオブジェクトをオーバーレイ表示するアプリケーションが簡単に作れます． 本来は非常に敷居の高い技術なのですが，このライブラリは「難しい部分」の処理を 全てやってくれます． …というわけで今回はARToolKitを使って近未来の技術 「拡張現実感」 を体験してま
about | openFrameworks
openFrameworks is an open source C++ toolkit designed to assist the creative process by providing a simple and intuitive framework for experimentation. openFrameworks is designed to work as a general purpose glue, and wraps together several commonly used libraries, including: OpenGL, GLEW, GLUT, libtess2 and cairo for graphics rtAudio, PortAudio, OpenAL and Kiss FFT or FMOD for audio input, output
JavaScript/HTML5, iPhone/Android, ハイビジョン映像, 自動化関連：[OpenSpace]
Web関連およびアプリケーション、映像関係、静止画素材、自動処理、4K/8K/ハイビジョン素材関連などを扱っています。 誤字脱字等、お気づきの点がありましたら、お気軽にメールをください。 この目次にないアプリケーション等の使い方などに関してはその他のリファレンス／アプリケーション...のページを参照してください。
マッシュアップに必須！PHPで複数APIを同時に叩いて超高速化するサンプル:phpspot開発日誌
phpied.com Blog Archive Simultaneuos HTTP requests in PHP with cURL The basic idea of a Web 2.0-style "mashup" is that you consume data from several services, often from different providers and combine them in interesting ways. マッシュアップに必須！PHPで複数APIを同時に叩いて超高速化するサンプル。 通常、PHPでAPIにアクセスする場合、例えば、Yahoo!検索APIとはてなブックマークのRSSを取得してマッシュアップする場合は次の図のようになります。 ただ、この方式だと、Yahoo!検索APIにリクエストし、その結果を待ちます。 そして、そこからはてなブック
OLL: オンライン機械学習ライブラリをリリースしました。 - DO++
様々なオンライン学習手法をサポートしたライブラリ「OLL (Online-Learning Library)」をリリースしました。 プロジェクトページ 日本語詳細ページ 学習、推定を行なう単体プログラムと、C++ライブラリからなります。（C++ライブラリ解説はまだ）。 New BSDライセンス上で自由に使えます。使った場合は感想や苦情などいただけると幸いです。 オンライン学習とは、一つずつ訓練データを見てパラメータを更新していく手法で、訓練データをまとめて見てから学習するバッチ学習（SVMs, 最大エントロピー法）と比べて非常に効率良く学習を行なうことができます。それでいながらSVMs, やMEsに匹敵する精度が出ます。 学習するデータの性質にもよりますが、例えば、英語の文書分類タスクで、15000訓練例、130万種類の素性の訓練データに対する学習が1秒未満で終わります（SVMsだと実装に
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