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Algorithmに関するouestのブックマーク (6)

  • PNGファイル爆発しろ!

    まえがき Web上で広く利用されるPNG(Portable Network Graphics)フォーマットは、デジタル画像を変化させずに小さいデータサイズへ変換する圧縮技術の一種です。PNGフォーマットはオリジナル画像を完全復元可能な可逆(lossless)圧縮ですから、JPEGフォーマットのように画像を歪めてしまう非可逆(lossy)圧縮ほどは小さくできません。それでもオリジナルのデジタル画像データの半分程度まではサイズ削減可能な画像圧縮アルゴリズムと言われています。[1] そげぶ いいぜ てめえが何でも思い通りに圧縮出来るってなら まずはそのふざけた幻想をぶち壊す!! (スペース都合によりAA省略) 記事では、PNGフォーマットを画像データ圧縮(compress)用途で利用するのではなく、オリジナル画像データよりも遥かに巨大なPNGファイル を生成します。 PNGフォーマットでは任意

    PNGファイル爆発しろ!
  • クーポンコードの打ち間違えを防ぐために工夫した話 - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは。会員事業部ビジネス開発グループの高田です。 クックパッドは今年、株主優待制度として、プレミアムサービス一年間無料クーポンを贈呈しました。エントリではクーポンコードを打ち間違えて、意図せず他の人のクーポンコードを使用するのを防ぐために工夫した話をご紹介します。 はじめに クーポンコードは入力のしやすさを優先して数字だけの文字列にしました。はじめは rand 関数を使って生成しようとしていたのですが、数字の打ち間違えや順序間違いで、意図せず誤使用してしまうのを防ぐためにチェックサムを加えるのがいい、と同僚から助言をもらいました。 いくつか調べて見たところ、Luhn アルゴリズムが上記を満たしていたので利用することにしました。 Luhn アルゴリズムの利用 Luhn アルゴリズムとは、誤り検出のためのチェックサム符号で、1 桁の間違いや隣接する数字の順序間違いを検出できるという特徴

    クーポンコードの打ち間違えを防ぐために工夫した話 - クックパッド開発者ブログ
  • MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ

    MIRU2013のチュートリアル「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」 第16回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2013 2013年7月29日 http://cvim.ipsj.or.jp/miru2013/tutorial.php#ts4Read less

    MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ
  • SmartNewsを支える機械学習

    ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less

    SmartNewsを支える機械学習
  • モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。

    モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲーム歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS

  • モンテカルロ法でサイコロ関数を検証 - harupiyoの日記

    モンテカルロ法をご存知でしょうか? 初めての方に、ちょっとだけ私から解説をさせてください! 例えば、サイコロの目。 サイコロを振って、今出た目が3、だったとしましょう。 この時、3が出た確率は(一回しか振ってないので)100% ですが、更に何回か振ると3以外の目が出て%は下がって行きますよね。 しかし、下がるとは言っても、サイコロですからそれぞれの出目の確率は1/6。最終的には1/6…約16% に落ち着いていくはずです。 振る回数が多いほど1/6 に近くなるというところがポイントで、このように一回の出目はランダムでも、たーーくさんの回数を稼いで期待する答えを導き出すという考え方がモンテカルロ法です。 実際にこれを確かめるPerl プログラムを書いてみました。 このプログラムでは、サイコロを振る関数dicing を、何回も(ENOUGH_MANY_TO_TRY回) 振ってみて、各出目の確率が

    モンテカルロ法でサイコロ関数を検証 - harupiyoの日記
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