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画力アップ
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Aizu Advent Calendar 2013 8日目の記事です。 デモ まずは作ったやつ(デモ版)からどうぞ。 【 Poisson Image Blending - Demo 】 Step1はいじらなくていいので、Step2で適当にマスク領域を塗ってあげてください。 こんな感じで塗れたら、HEREボタンをクリック。するとStep3にマスクをかけた領域だけ乗っかります。 そうしたら矢印ボタンで位置を調整して、 「ここで合成だー」と思ったところでOKボタンをクリックすれば、 真顔モナリザの完成です。 このようにいい感じの画像合成ができる手法は、ググればC++やPython、さらにHTML5 Canvasでの実装もすでに存在します。ま、まぁマスク領域自分で塗れるようにしたから新規性あるよね・・・。 アプリ版 デモを利用して、合成したい2枚の画像を自分で選べるものを作りました。アプリ版です。
【機械学習アドベントカレンダー2015 8日目】 ストリームデータ解析 という分野がある。ある生成元から絶えずデータが到来する環境で、いかにそれらを捌くかという話。「時間計算量はほぼ線形であって欲しいし、空間計算量も小さく抑えつつ精度を担保したいよね」ということを考える世界。個人的に最近はそのあたりの情報を追いかけていたので、整理も兼ねてその世界を俯瞰したい。 すごいリンク集 はじめに、この分野で外せないと思うリンクを3つ挙げておく。 ■ SML: Data Streams YahooやGoogleの研究所を経てCMUの教授をしているAlex Smola先生の講義の一部(スライド+動画あり)。理論からシステムアーキテクチャまで包括した実際的な機械学習ならこの人。この人の機械学習サマースクールの講義は最高だった。 古典的なものから最近のものまで、代表的なアルゴリズムについて直感的な説明といい
先を考えるために、少し過去を振り返ります。 --- 小学生のころ、僕は学校のコンピュータで休み時間の度に数人の友達とおもしろフラッシュを見ていた。僕を含め、「父親の影響で小さい頃からプログラミング」みたいなスゴい人は周りにいなかったから、コンピュータはゲームボーイやテレビと大差ない『箱』だったし、おもしろフラッシュは『動く絵』だった。おもしろフラッシュをみんなで見る時間は大好きだったが、放課後は公園で遊ぶ方が楽しかったので、残念ながら技術への好奇心など持ち合わせていなかった。 中学生になり、コンピュータ部のようなものに入った。本当は卓球部に入りたかったのだが、そんな部はうちの中学には存在しなかった。この頃一番極めたのはタイピングだ。あの頃の速度にはもはや追いつけない。その次はワードやエクセルというものを覚えて、『箱』が思っていた以上に便利なものだと気づいた。 そしてついにはホームページビル
ひとまず動けばいいや程度に作りました。 @yootakuti がそれですよろしくおねがいします。 Twitter公式から自分の過去ツイート5万弱をダウンロードして、そのCSVからしゅうまい君で有名になったマルコフ連鎖(らしきこと)で文章を作ります。それを30分おきに行なって、しゃべります。 https://twitter.com/yootakuti/status/358134512208715776 我ながらおもしろい。 マルコフ連鎖 is 何 なんだかついったーbot界(?)では「マルコフ連鎖」というワードばかりが一人歩きしている印象を受けますが、そもそもマルコフ連鎖ってどんなものなんでしょうか。Wikipedia先生に聞いてみましょう。 マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である(マルコフ性)。各時刻において起こる状態変化(遷移または推移)に関して、マ
『いくつかの文書があったとき、それぞれの文書を特徴付ける単語はどれだろう?』こんなときに使われるのがTF-IDFという値。 TFはTerm Frequencyで、それぞれの単語の文書内での出現頻度を表します。たくさん出てくる単語ほど重要! $\textrm{tf}(t,d)$ 文書 $d$ 内のある単語 $t$ のTF値 $n_{t,d}$ ある単語 $t$ の文書 $d$ 内での出現回数 $\sum_{s \in d} n_{s,d}$ 文書$d$内のすべての単語の出現回数の和 IDFはInverse Document Frequencyで、それぞれの単語がいくつの文書内で共通して使われているかを表します。いくつもの文書で横断的に使われている単語はそんなに重要じゃない! $\textrm{idf}(t)$ ある単語 $t$ のIDF値 $N$ 全文書数 $\textrm{df}(t)$
👋 Hi, I'm Takuya Takuya Kitazawa is a freelance software developer, previously working at a Big Tech and Silicon Valley-based start-up company where he wore multiple hats as a full-stack software developer, machine learning engineer, data scientist, and product manager. At the intersection of technological and social aspects of data-driven applications, he is passionate about promoting the ethica
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