線形代数学+Rustで画像圧縮のアルゴリズムを実装する - Qiita
こんにちは👋 長く暑い夏が終わろうとしている今ですが、筆者は秋の季節を満喫しております。 LabBaseでは線形代数学の基礎を使って検索エンジンを構築していますが、レコメンド、検索アルゴリズムによく使われる王道の手法について記事を書くことにしました。 概要 線形代数学の特異値分解（SVD）の知識を活かして、原始的な画像圧縮アルゴリズムをRustで実装します。 SVDとは？ SVDは、線形代数学でよく使われる行列の分解です。行列の分解は、同じマトリックスを他のマトリックスに分けて表現することです。SVDの他に、LU三角分解、QR分解などがあります。 SVDは、あるAというマトリックスの列空間と行空間の固有ベクトルを計算して、それぞれをUとVというマトリックスに収めます。さらに、Σという対角行列に、固有値の平方根を入れます。Vの転置行列をV'と定義しますが、以下の分解になります。 Σの体格行
React、過剰に複雑な代物。 - Qiita
はいさい！ちゅらデータぬオースティンやいびーん！ 今回の記事は筆者に珍しく、技術紹介ではなく、僕の個人的な意見を書きます。あくまでも、自説です。 React自体は画期的で、プログラミング界に貢献したプロジェクトだと思っていますし、完全に否定したいわけではありません。 Reactに対する違和感＝芽生えては大きく育った種 筆者はReactがとても好きでした。JavaScriptが好きになったきっかけもReactでした。何から何までもReactで書き直して、Custom Hooksを作って、refを子部品に渡したり、バリバリ満喫していました。 Vueも仕事の関係で習得せざるを得なくなったのですが、Vueは最高に大嫌いでした。これならReactで書き直してやるぅ！と思ったりも。 Reactについて社内でも導入を推進したり、React入門の勉強会を開いたりもしています。 しかし、そんな筆者は、最近に
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ReactアプリをDockerでBuildする方法 - Qiita
