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さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数(naivebayes.py) # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
はじめに jQueryの機能を大きく分けると、DOM操作、アニメーション、イベント処理、Ajax、その他のユーティリティ関数といった分類ができます。DOM操作は前回の記事で解説したような、HTMLの要素を追加したり書き換えたりといった操作です。今回はその中の1つ、アニメーションについて解説します。アニメーションも正確にはDOM操作に分類されますが、アニメーションだけでかなり大きな比重を占めるので今回は通常のDOM操作とわけて考えます。イベント処理やAjax、ユーティリティ関数についても連載の後のほうで解説する予定です。 JavaScriptでアニメーションの基本 まず始めに、jQueryを使わないでアニメーションをする方法を紹介します。jQueryのアニメーションが実際に内部でどのような処理が行われているかを知ることでその後の理解度が増すと思います。JavaScriptでアニメーションは基
第1回では、画像認識の概要や基本原理、実例などを紹介しました。第2回の今回は、これから皆さんが画像認識のプログラムを組んでいく上で必要なOpenCVというツールについて紹介します。 OpenCVとは? OpenCVは正式名称を"Intel Open Source Computer Vision Library"と言い、その名のとおりインテル社が開発したオープンソースのC/C++ライブラリ集で、コンピュータ・ビジョンに必要な各種機能がパッケージされています。 具体的には、だいたい以下の処理を行う関数群が用意されています。 線形代数や統計処理など、コンピュータビジョンに必要な各種数学関数 直線や曲線、テキストなど画像への描画関数 OpenCVで使用したデータを読み込み/保存するための関数 エッジ等の特徴抽出や画像の幾何変換、カラー処理等々の画像処理関数 物体追跡や動き推定などの動画像処理用関数
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列(特徴量データ)へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
はじめに 皆さん、テストしてますか? 近年、システム開発を発注する顧客や利用ユーザーの品質に対する要求レベルは格段に向上しています。そのため、システムの品質を保証するための「テストフェーズ」はますます欠かせなくなってきています。 ここで、一口に「テスト」といっても、フェーズによって以下のような様々なテストがあります。 ユニットテスト・単体テスト 結合テスト・システムテスト 総合テスト 受け入れテスト 負荷テスト セキュリティテスト 筆者の経験上、一般的なシステム開発でもっとも大きな工数を占めるのは、この「テスト」フェーズと考えています。なぜなら、テストフェーズは例外なく「繰り返し作業」だからです。前述の様々なテストフェーズで共通することですが、テストフェーズは「テストで発見されたバグ・障害を修正して再度テストを行う」という作業を何度も繰り返し行うフェーズです。あとのフェーズで不具合が発見さ
今回はProgression3に用意されているコマンドクラスとキャストオブジェクトを紹介します。 これらを上手く用いることで劇的に開発スピードを高めることができます。今回紹介するもの以外にも多数用意されていますので、ドキュメントに目を通すことをお勧めします。 コマンドクラス 以下、使用頻度が高いと思われるコマンドクラスを紹介します。 Traceコマンド Traceコマンドは、デバッグ時に出力されるtrace文を出力するコマンドクラスです。コマンドの動作に慣れないうちは、このコマンドを多用し、どのような流れでコマンドが動作するのか見ながら制作を行うと良いでしょう。 コマンド内で以下のように記述します。 リスト1 addCommand( new Trace(“出力させたい文字列”) ) Waitコマンド Waitコマンドは、一定時間処理を待機させるコマンドクラスです。単位はミリ秒で指定します。
はじめまして。本連載の執筆を担当する青木と申します。Flashのフレームワークである「Progression」が4月22日にバージョンアップされました。本連載では、約8回に渡ってProgression4の使い方を説明していきます。少しでも分かりやすく作成手順を紹介することで、Progressionの素晴らしさを伝えることができればと考えています。どうぞよろしくお願いいたします。 初回は、Progressionの沿革や概要を説明し、Progression環境を設定します。 Progressionの需要と事例 Progressionは、実案件にも耐えうるフレームワークとして、数々の案件に使用されてきました。導入事例数は、把握しているだけでも軽く1,000件を超えます。Flashサイトを見た時に右クリックを押すと、Progressionの文字をよく見かけるはずです。 それだけ、Flashサイトを
今回から始まった「ゼロから学ぶOAuth」。全4回の特集にて、これからのWebサービスを開発する上で不可欠な技術「OAuth」について取り上げます。初回は、OAuthの概念について取り上げます。 はじめに はじめまして、iKnow!改めsmart.fmの真武です。現在smart.fmでは、OAuthやOpenID、OpenSocial、Semantic WebやActivity Streamなどといった新しい技術の導入を積極的に行いサイトを活性化させるとともに、smart.fm APIを通じて我々の技術を外部のデベロッパの方々にも提供しています。 smart.fmは日本最大のOpenID Relying Partyであるだけでなく、国内では数少ないOAuth Consumer(後述)およびOAuth Service Provider(後述)を兼ねるサービスとなっています。こういった背景
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