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モンドリアンの絵をアルゴリズム的に描いてみた。 - アドファイブ日記
アルゴリズムアートにチャレンジしてみました。 こちらでご覧いただけます モンドリアンの有名な絵を描くというもの。以下はアルゴリズムで描いた1枚です。 毎秒1枚ずつ描くのを眺めていると、ときどきこうしたいい感じのが出てきます。 アルゴリズムの説明は割愛します。ソースコードを置いておきます。 Chiral’s gist コーディングにはProcessingという言語を使っています。この言語は、メディアアートに特化したJavaのサブセット言語のような感じのもので、言語仕様が簡単で色んな処理系が実装されています。Processing.jsはjavascriptによる処理系で、Webブラウザ上でProcessingのコードを動かす事が出来ます。 processing.js公式サイト アドファイブ社のホームページを作っていて、フリーの良い素材がないのでアルゴリズムアートで色々作ろうかと思い立って作って
Python Tools for Machine Learning - CB Insights Research
Python is one of the best programming languages out there, with an extensive coverage in scientific computing: computer vision, artificial intelligence, mathematics, astronomy to name a few. Unsurprisingly, this holds true for machine learning as well. Of course, it has some disadvantages too; one of which is that the tools and libraries for Python are scattered. If you are a unix-minded person, t
Python to OCaml: retrospective - Thomas Leonard's blog
In 2013, I spent 6 months converting 0install's 29,215 lines of Python to OCaml (learning OCaml along the way). In this post, I'll describe the approach I took and how it went. There will be graphs. If you don't want to read the whole thing, the take-away is this: The new code is a similar length (slightly shorter), runs around 10x faster, and is statically type checked. ( This post also appeared
2048のAIを書かなかった話。あるいは遺伝的プログラミングの話 - isEOL(@Angelworm_)
序 KMCでは2048のAIを作って戦わせるコンテストである「第一回2048AIコンテスト 結果報告 - KMC活動ブログ」が開催たそうですね。これを見て2048AIを私も作ってみたくなりました。 ところで、ボードゲーム上でAIとはおおよそ「勝率が最も高まる手を現在の状況を元に出力する」ものだと思います。チェスなどのゲームに置いて有名な「ミニマックス法」などは相手が最も自分に取って都合が悪い選択をして、自分が最高の選択をし続けた場合一番最初に選ぶべき最高の手を出力するアルゴリズムです。 このような次におこる状況を予測して手を決定するアルゴリズムは、探索アルゴリズムなんて呼ばれたりしています。 探索アルゴリズムを利用する上で大事なのは、読みの深さと評価関数の良さです。読みの深さとは、言葉の通りゲームの状況を何手先まで読む事が出来るかを表し、深ければ深いほどより大局的な戦い方が出来るようになる
失敗経験を活かし開発プロセスを刷新。『iQON』が行った2つの改革とは？【連載:UI・UXキホンのキ】 - エンジニアtype
株式会社VASILY デザイナー 権 美愛（こん みえ）さん 1984年生まれ。広島県出身。大学で美術を専攻し、グラフィックデザイナーに。広告やポスター、プロダクトデザインなどを経験した後、2012年2月VASILY入社。UIデザイナーとして、『iQON』のビジュアルクリエイティブ全般に携わる。実務以外の取り組みとしては、2014年3月に開催されたスタートアップの女性デザイナーイベント『Designer’s Meetup』のコーディネートを経験。情報発信にも積極的に取り組む 今、『iQON』は、提携する60社以上のECサイトのファッションブランドの中から、好きな商品画像を用いたコーディネートを自由に作成して公開、他のユーザーと共有できるサービスだ。 2010年の4月のサービスローンチ以来、300万アイテムもの登録アイテムから生み出されたコーディネート投稿は実に累計100万件を数え、その数は
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