ド・モルガンの法則モデル。仮組。 - 言語ゲーム
こないだから作っているド・モルガンの法則のモデル。切った部品を簡単にヤスリがけして枠にはめてみた。一応動くには動くがものすごくぎこちない。本当にこの方針で良いのか良くわからない。記録に写真を撮っておく。機構の味噌は、OR の答えを表す部分(左下)が重りになっていて、入力によって状態が一意に定まるようになっている。 左側が OR で 右側が AND を表す。それぞれ上の二つの穴が入力で下の穴が出力。左右の OR と AND はそれぞれ NOT を表す歯車で繋がれていて、一方を動かすと反対側も動く。機構の都合上 AND (右側)の入力が左右入れ替わっている。写真は左が F OR F = F 、右が T AND T = T を表す。 左が F OR T = T 、右が F AND T = F を表す。 左が T OR F = T 、右が T AND F = F を表す。 左が T OR T =
ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
MNISTをSURFを使ったbag of keypointsで - デー
とにかく早く動かす欲で半分くらい想像でやってしまったので、誤りがあれば指摘などなど。 SURFとは！ SURFは回転とスケールに不変な特徴点検出アルゴリズムで、keypoints(点の位置とスケール)とdescriptor(正規化された勾配のヒストグラム)を得ることができる。 このdescriptorsを画像の局所的な(画像パッチの)特徴ベクトルと考えると、画像に含まれるSURF Descriptorの集合を(十分大きければ)画像のidentificationとすることができる。 大まかな内容 MNISTの学習データからSURF Descriptorを抽出する ベクトル量子化のためのコードブックを作成する 抽出したSURF Descriptorをk個にクラスタリングする 各クラスの重心をコードベクトルとし、クラスをvisual-wordという単語の単位にする 画像をグローバルな単語の集合と
The :pending layer (used in PerlIO_unread) - Islands in the byte stream (legacy)
PerlIO_unread is awesomeの補足 PerlIO_unread()はよく考えるとかなり異様な挙動をする。何バイトまでなら安全に戻せるのか，あるいは戻した文字列はどこへ行くのか，などの疑問が起きて当然だ。 結論からいえば，これらは:pendingという内部レイヤーを用いて実装されているため，何バイトでも安全に読み戻せる。まったく読んでいない文字列を戻すことすらできる。 #!perl -w use feature 'say'; use strict; use IO::Handle::unread; # available via CPAN *STDIN->unread("Hello, world!\n"); say join(",", PerlIO::get_layers(*STDIN)); # unix,perlio,pending say scalar <STDIN>;
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Introduction to Categorical Programming - ヒビルテ(2009-09-20)
