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Xperia Z1 compact (D5503)を入手して3日。 Sony Xperia Z1 Compact D5503 (Black ブラック 黒)SIMフリー 海外携帯 並行輸入品 Sony Xperia Z1 Compact D5503 (Pink ピンク)SIMフリー 海外携帯 並行輸入品 Sony Xperia Z1 Compact D5503 (White ホワイト 白)SIMフリー 海外携帯 並行輸入品 Sony Xperia Z1 Compact D5503 (Lime ライム)SIMフリー 海外携帯 並行輸入品 Xperia mini proからの乗り換えだったんですが、予想以上に満足しています。笑 レスポンスの良さはもちろんのこと、手袋しててもタッチできる機能や防水機能もすごく便利です。 早速ルート化をしたのでそのメモ。 これを見てルート化して何か問題あった場合の責
Googleアナリティクス便利だけれど、自分のページへの参照元リンクの一覧を表示する機能はデフォルトでは用意されていない。 やり方調べてみたら 「Google Analytics Trick: See The Full Referring URL」 「Googleアナリティクスで参照元URLを正確に調べる方法」 「Google Analyticsで参照元URLを全部(フルパス)表示する」 こんなかんじに色々出てきたけど、どうやらどれも古いバージョンのGoogleアナリティクスの場合のやり方みたい。 一番上のサイトのコメント欄見てたら、「新バージョンのGoogle analyticsではできない!」というのばっかり。 (追記:上記の方法でやっても出来ました。設定をした時点では(not set)とだけ表示されてますが、その時点からの集計結果はきちんと表示されました。) なのでそうじゃなくてカス
復習 kinectと最近傍法で物体認識、kinectとk近傍法で物体認識で作ったプログラムは、指定した範囲内の深度データからオブジェクト情報を学習した。 問題点は、机などの関係のないデータも一緒に学習するため、例えば、テーブルに置かれた時計と、壁にかけられた同じ時計を違う物と見なす。 それを解決する一歩として、RANSAC(RANdom SAmple Consensus)アルゴリズムを用いて平面を除去する。 RANSACアルゴリズム ノイズの多いサンプルから2次元ならば最もらしい直線の相関を見いだす。 指定された回数の繰り返しで サンプルの中から適当な2点を選ぶ。 その二点が結ぶ線上付近にある(誤差の許容量を指定)他の点の数を数える。 その含まれる点の数が今までで最大ならば、最大の線の含む点のセットを更新 これによって、最もらしい線を求める。 今回のように3次元の場合には、2点を3点にし、
kinectをskypeとかに使えるウェブカメラとして使う方法をScottOrangeさんが説明していたので紹介。 手順 条件として、kinect sdkをインストール済み。 まず、KinectCam.axをダウンロード 次に、コマンドプロンプトを管理者権限で開いて、 cd "<KinectCam.axをダウンロードしたディレクトリ>" c:\windows\system32\regsvr32.exe KinectCam.axこれで、"DllRegisterServer in KinectCam.ax succeeded" と表示されれば成功。 kinectの角度を変更したい場合は c:\users\\AppData\Local\KinectCam\config.ini のファイルの、Camera Elevation Angleを変更して保存 Kinect関連記事 Kinect関連記事
アイディア 元々のアイディアはCodeZineの記事ニューラルネットワークを用いたパターン認識で公開されていたJavaアプレット 学習精度を上げるために、自分で書いた文字を元に学習させる。 それぞれの数を10回ずつ手書き入力させ、データを用意し、それを元にニューラルネットワークを学習させる Rで用意されているneuralパッケージを使用する 手書き入力データの用意 CodeZineさんの記事のように、手書き入力した数字を7×11のグリッドで表現 作成したJavaアプレットを用い、RBFモデルのネットワークで学習するための、入力層のユニットは7×11の計77、出力層のユニットに0から9の数を設定したデータを用意する。 0〜9間での数字をそれぞれ10回ずつ書いて、以下のような学習用のcsvファイル(data.csv)を作成 cell0 cell1 cell2 ... cell76 ans0 a
Kinect関連記事 Kinect for Windows SDK 入門1: Kinectセンサーのインストール Kinect for Windows SDK 入門2 開発環境のセットアップ Kinect for Windows SDK 入門3:カメラ基礎 objective 未だに骨格追跡の機能を使ったことがなかったので、使ってみた。 基本的にはSkeletal Tracking Fundamentalsを参考。 OpenGLを使って3Dデータに骨格をかぶせてみたりする 骨格トラッキングを使う 基本的に他と同様、まずはWPFで作ったwindowのWindow_Loadedの外側に、以下を Runtime nui = new Runtime(); そして、Window_Loadedイベント内でランタイムの初期化のパラメーターに、骨格データを扱うためのRuntimeOptions.UseSk
チューリングマシンとかの話で出てくる停止性問題について、とてもわかりやすいたとえ話を聞いたので紹介。 停止性問題 停止性問題(ていしせいもんだい)は、(直接的には)計算可能性理論の問題で、チューリング機械(≒プログラム、アルゴリズム)Aに入力xを入れたら有限時間で停止するか、という問題。アラン・チューリングは1936年、停止性問題を解くチューリング機械が存在しない事を対角線論法で示した。すなわちそのようなチューリング機械の存在を仮定すると、自身が停止すると判定したならば無限ループを行い、停止しないと判定したならば停止するような別のチューリング機械が構成できるという矛盾が導かれる。 (Wikipedia) 単純にいえば、「与えられたプログラムが停止する」ということを判断し停止するプログラムは書けないということ。 なぜなら、もし、そういったプログラムが存在するようであれば、結果をひっくり返した
きっかけ まだWindows SDK for Kinectが公開される前、Kinect Hackの一例としてとても有名になった3D Video Capture with Kinect みたいな事をやってみたいと思った。 方法 C#でOpenGLするフリーのFramework「ヒスイ」を使ってやってみることに。 理由は、以下紹介文より 気軽にOpenGLアプリを作りたい。その場合、有名なのはGLUTです。 でも、GLUTでは Projection Matrix の設定やマウスによるビューの回転操作など、全て自分で作り込まなくてはなりません。 ヒスイは完成されたビューを持っているため、Projection Matrix やマウス操作を自分で作る必要はありません。 だからといってプログラマから自由を奪うことはなく、OpenGLのコードを自由にシーン中に埋め込むことが出来ます。 また、ポリゴンのデ
Kinect入門 Kinect for Windows SDK 入門1: Kinectセンサーのインストール Kinect for Windows SDK 入門2 開発環境のセットアップ Kinect for Windows SDK 入門3:カメラ基礎 "Kinect for Windows SDK 入門4:骨格トラッキングと3D表示" サンプルに必要なモノのダウンロード DirectXや、Microsoft Speech APIsを使ったサンプルを動かすためには以下のソフトのインストールが必要 Visual Studio: Visual Studio Express edition / Professional / またはそれ以上。 ※IEEE会員であったり、工学系専攻の大学生なら、msdn(Microsoft Developer Network)などで無償ダウンロード可。 Direct
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