Graph-Easyで構成図(ブロック図)を描いてみる - テノニッキ (@hideack 's diary)
PerlのCPANで公開されているGraph-Easyを利用して構成図(ブロック図)を書いてみたいと思ったので試してみた。 導入方法はここを見ればすぐに出来た。普段cpanコマンド使っていれば、$ cpan Graph::Easy でインストールできるはず。*1 あとは、概略を書くとグラフ化される。記述の方法はマニュアルを参照するとおおよそわかる。 # sample.txt [ Internet ] -- WAN --> [ nginx ] [ nginx ] -- LAN --> [ remp001 ] [ nginx ] -- LAN --> [ storyboards001 ] [ storyboards001 ] -- ref --> [ mongo001 ] [ remp001 ] -- ref --> [ mongo001 ] (LXC: [remp001], [storybo
Spectral Graph Theory and its Applications
Applied Mathematics 500A Instructor: Dan Spielman. (in AKW 207a) T-Th 2:30-3:45 in AKW 500 I will post a sketch of the syllabus, along with lecture notes, below. One warning about the lecture notes is in order: I write them in one draft, without looking back. So, they may contain mistakes and strange grammar. But, it sure beats taking notes! Course Announcement Lecture 1. Introductory Survey. Avai
Spectral Graph Theory とか - smly’s notepad
AlgorithmSpectral Clustering の妥当性ってどんなとこから来るんだろうかという疑問から Yale 大の Spectral Graph Theory and its Applications の講義資料を読みはじめたが, 当初の目的を忘れて単純にグラフの Laplacian からどのようにしていろんなことが言えるのかを見てたりしてる. Spectral Graph Theory はちょくちょくグラフ構造から来るものでない行列のスペクトルについて考えるので, グラフ理論の話から直感的に結論が得られることを説明するのは難しいそう.資料の Lecture 1, 2 は視覚的にSpectral Graph Theory から意義のあるものが得られることを実際に例を用いて確認させた後, 実際にラプラシアン行列から得られることを見ていきます. 資料がどのようなことを述べているの
グラフラプラシアンとか - Standard ML of Yukkuri
日誌今日はB4はじめての個別ゼミ(各自の研究の進捗を報告し、参加者からアドバイスなどをもらう集り)があり、終始なごやかムードで進む。自分も発表は来週なので他人ごとのようになごんでいた。とある発表に先生が「私のThinkpadはチューリング機械より賢い。なぜでしょう」という問いかけを出し、私も考え悩んだが答えは単に「普通のパソコンは温度計などセンサーにより物理現象を観測しているが、チューリングのモデルはそれを取得する術がない」というだけのことであった。ドクタのひとが世界全体を入力として与えていればいいのでは、といった反論*1なども出たが、それは記述可能であるかという話になり云々云々。ゼミ後は研究室でグラフベースの Semi-Supervised Learning (SSL) の話題と、それに関連して重み付きグラフのノード分類の話(特にSpectral Clustering)について調べる。S
Computer Vision at Waterloo - Code
The following code libraries are freely available for research purposes only. Check each download for documentation, usage requirements (what to cite), and licensing information. Vascular Tree Reconstruction This github repository implements the Regularized Lossesfor training weakly-supervised semantic segmentation. The weak-supervision are in the form of scribbles. Our weakly supervised approach
LEMON
News Jul 07, 2014 LEMON 1.3.1 released Maintenance release. Please visit the NEWS files for more details on the changes. Aug 10, 2013 LEMON 1.3 released Major release with several new features and improvements. Please visit the NEWS file for more details. Aug 10, 2013 LEMON 1.2.4 and 1.1.6 released Maintenance releases. Please visit the NEWS(1.2.4) and NEWS(1.1.6) files for more details on the
websequencediagrams をPerlでごにょごにょ - download_takeshi’s diary
http://www.websequencediagrams.com というサイトを知ってますか？ZIGOROuさんがブログで使っていたので知ったんですが、実に便利っぽいです。専用のダイアグラム構文を書いてサイトにHTTP POSTするとPNGやPDFでシーケンス図を生成して返してくれる代物です。 構文自体とてもシンプルです。 Alice->Bob: Authentication Request Bob->Alice: Authentication Response こんな感じでとても簡単＆スマートなものなんですが、さらにこいつをプログラマブルに書けたら便利かなー、なんて思ってしまい、Perlでモジュール化してみました。 WebService::WebSequenceDiagrams github: http://github.com/miki/WebService-WebSequence
ALGORITHM NOTE 連結成分 Connected Components
001 #define MAX 1000 002 int size; 003 int adjMatrix[MAX][MAX]; // graph structure 004 bool visited[MAX]; 005 int group[MAX]; 006 007 void visit( int currentNode, int id ){ 008 visited[currentNode] = true; 009 group[currentNode] = id; 010 011 for ( int nextNode = 0; nextNode < size; nextNode++ ){ 012 if ( !adjMatrix[currentNode][nextNode] ) continue; 013 if ( !visited[nextNode] ){ 014 visit( nextN
Boost Graph - sotarokのお勉強
Boost のグラフ構造を扱うライブラリ． てことで少しさわり中．確かに，頂点リスト，接続辺リスト，走査処理とか自前で実装するのもなんかな，とは思っていたのでちょいちょい使い方を見てる． キモは， graph_traits と adjacency_list によって適度に抽象化されてる（きがする あと property_map でいろいろ属性足せるのもすごいね．頂点の重みづけとか色とか，辺の距離とかもこれつかえばいけるっぽ． まあまださわりしかみてないけど． // directed_graph.cpp // // 有向グラフのサンプル // boost の graph つかってみる #include <iostream> // for std::cout #include <utility> // for std::pair #include <boost/utility.hpp> //
Algo 23 MSTP
The document discusses algorithms for finding minimum spanning trees in graphs. It describes Prim's and Kruskal's algorithms, which both run in O(ElogV) time where E is the number of edges and V is the number of vertices. It also mentions that Fibonacci heaps can be used to implement Prim's algorithm in O(E+VlogV) time.Read less
二分探索木 - みずぴー日記
30分プログラム、その206。二分探索木を作る。 そういえば、二分探索木は30分プログラムで作ったことがなかったので。ただ、削除は面倒そうなので、また次回。 ツリーなので、Compositeパターンを多少意識してる。duck typingなので、インターフェースは不要だけど。 使い方 # ツリーを生成する >>> tree = Branch(5) >>> tree (Branch 5 Leaf Leaf) # ツリーにいくつか値を挿入する >>> tree.insert_value(10) (Branch 5 Leaf (Branch 10 Leaf Leaf)) >>> tree.insert_value(1) (Branch 5 (Branch 1 Leaf Leaf) (Branch 10 Leaf Leaf)) # ツリーに含まれているかチェックする >>> tree.contai
東京を走る路線のデータを使って、最短経路問題をダイクストラ法で解く - imHo
ダイクストラ法が小さなサンプルデータで動いたら、実際のデータを使ってみたくなるのが人情。東京を走る地下鉄のデータでやってみたいと思った。 JavaScriptとPrototype.jsとGoogleMapsAPIとすったもんだしたあげく、なんとか動くものができた。 502 Bad Gateway テストアプリはこちら JavaScriptのソースはここのhtmlに 駅や路線のデータは駅データ．ｊｐのものを使わせてもらいました。 使ったのは東京メトロ＋都営＋山手線 駅（ノード）の数は、同じ駅でも路線ごとで別にカウントして 322 駅同士をつなぐ線路（エッジ）の数は、徒歩や乗換えを含め 912 体感もっさり感じるけど、経路の検索以外のところがかなりかかってる Tips Prototype.js Array.without は超重い、使うな！ Hash.keys で返ってくるキーはすべて文字列に
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
祖母の白寿のお祝い 先日、満99歳(数えで100歳)になった祖母の白寿のお祝いをやった。 さすがに身体のあちこちに不具合が出てきており、そろそろ本格的に外出も難しくなってきたので祖母と一緒に家族で集まれるのはたぶんこれが最後だろう。 下は0歳から上は99歳までいるので、移動と諸々…
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
tech_report_long_8.dvi
Graph Min-Cuts - Learning from Labeled and Unlabeled Data using Graph Mincuts
http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/pub/sslsa.pdf
http://pages.cs.wisc.edu/~goldberg/publications/goldbergTextgraphs.pdf
http://rgl.rubyforge.org/rgl/index.html
Semi-Supervised Learning with Graphs Xiaojin Zhu May 2005 CMU-LTI-05-192 Language Technologies Institute School of Computer Science Carnegie Mellon University zhuxj@cs.cmu.edu DOCTORAL THESIS THESIS COMMITTEE John Lafferty, Co-chair Ronald Rosenfeld, Co-
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう