Polygonising a scalar field
Also known as: "3D Contouring", "Marching Cubes", "Surface Reconstruction" Written by Paul Bourke May 1994 Based on tables by Cory Gene Bloyd along with additional example source code marchingsource.cpp An alternative table by Geoffrey Heller. C++ classes contributed by Raghavendra Chandrashekara. OpenGL source code, sample volume: cell.gz (old) An example showing how to call polygonise including
OpenGLの基礎
OpenGLは，3次元グラフィクスプログラミングにつかわれる標準的なライブラリです． ライブラリとは，プログラムの部品セットであるといえます． ライブラリを利用することで，自分で0から書かなくても， ライブラリが提供する部品を組み合わせることでプログラムを作成することができます． ここでは，OpenGLの基礎を説明します． OpenGLの概要 Ruby/OpenGL OpenGLプログラムの基本的な構造 イベント，コールバック，イベントループ 2次元図形の描画 図形プリミティブ 属性 2次元ビューの設定 ビューポート OpenGLの概要 OpenGLは，3次元グラフィクスプログラミングにつかわれる標準的なライブラリで，SGI(Silicon Graphics, Inc.)がGLという同社のコンピュータ専用のグラフィクスライブラリをもとに開発したものです． OpenGL以外でよく用いられる3
DO++ : 透過的データ圧縮
可逆データ圧縮分野で、現在研究が盛んな分野の一つが、データを圧縮した状態のまま定数時間でランダムアクセスをサポートするデータ圧縮方式です（word RAMモデルでO(log n)サイズの復元が定数時間)。 これは、データをあたかも圧縮していないかのように扱えるため、透過的データ圧縮/構造と呼ばれています（英語だとまだ決まってない？)。 例えば1GBのデータを圧縮した状態で、途中300MB目から4Byteだけ復元しようというのが定数時間で実現できるわけです。これは理論的にもかなり強いことをいっていて，例えば今あるデータ構造やアルゴリズムが、O(T)時間である問題を解けるというのがあったら、それを全く同じO(T)時間のままデータ構造を圧縮し作業領域量を減らすことができます (一応データ構造に対し読み込み操作しか無い場合。書き込みもある場合はまたちょっと面倒になる） このデータを圧縮したまま扱う
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
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