台北市立動物園と迪化街めぐり 子連れ台湾#5 年越し台湾旅行5日目、レジャーや友人との食事を楽しむ日です。前日の様子はこちら www.oukakreuz.com 台北市立動物園へ パンダ館 パンダが見られるレストラン 迪化街へ 林茂森茶行でお茶を購入 小花園で刺繍グッズを購入 黒武士特色老火鍋で夕食 台北市立動物園へ 松…
makeって何? † ソースファイルを分割して大規模なプログラムを作成していると、コマンドでコンパイルするのが面倒です。また、一部のソースファイルを書き換えただけなのに全部をコンパイルし直すのは時間の無駄です。 そんな問題を解決するのがmakeです。Makefileと呼ばれるテキストファイルに必要なファイルと各ファイルのコンパイルのコマンド、ファイル間の依存関係を記します。そして、“make”というコマンドを実行するだけで、自動的にコマンドを実行してコンパイルしてくれます。これだけではスクリプトと大差がないのですが、makeはMakefileに記された依存関係に基づいて更新されたファイルの内関連のあるものだけを更新することで、コンパイル時間を短くします。 makeは特定のプログラミング言語に依存したものではありません。C言語のソースファイルのコンパイルにも使えますし、Verilog-HDL
上述の文脈の流れで、STLのforeachなど、動作の述語引数として、関数オブジェクト、関数ポインタともに受け取るような関数は、 template< class T > void DoSomething( T func ) { int a, b; char* buff; .. func();// Tは引数なしで呼び出せる「何か」でさえあればよい //func( a ); //あるいは Tはintを引数にして呼べる「何か」でも //func( buff ); //あるいは Tはchar* を引数にして呼べる「何か」でもよい .. } という形で書かれるわけなのであり、T型が持つべきポリシーインタフェイスは、DoSomethingの作者が、上記のfunc()呼び出しの行をどう書くかだけできまる。気楽なものだ。この意味で、DoSomethingはホストクラスであり、T funcはポリシーであると
MLTL: 機械学習テンプレートライブラリ Introduction MLTL機械学習テンプレートライブラリは,自然言語処理へ機械学習を応用する研究や,より自然言語処理に適した機械学習手法の開発を容易にするため,YANS活動の中で清水伸幸と宮尾祐介を中心として作られた C++ テンプレートライブラリです.特に,系列構造や木構造など,自然言語の構造を表現するのに適した構造に対して,様々な機械学習アルゴリズムを利用できるように設計されています. 設計の特徴として,データ構造を表すクラスと学習アルゴリズムを表すテンプレートクラスを分離し,これらの間をつなぐインタフェースを設定することで,汎用性を高めています.これにより,新たにデータ構造クラスを作成した場合に様々な学習アルゴリズムとの組み合わせを容易に試すことができ,逆に,新たな学習アルゴリズムを実装した場合には様々なデータ構造との組み合わせを試
ソニーが仕様を定めて作成・納品を依頼するソフトウェアにおいては、ソフトウェアセキュリティ上の脆弱性をできる限り防止するために、原則として「ソフトウェア脆弱性防止コーディングルール(STM-0117 一般公開版)」*に規定するコーディングルールに従ったプログラミングをお願いしております。 ソニーはビジネスパートナーの皆様と共に、ソフトウェア脆弱性の防止に努力を重ねてまいりますので、ご協力の程、宜しくお願い致します。
(as of ) Introduction Google glog is a library that implements application-level logging. This library provides logging APIs based on C++-style streams and various helper macros. You can log a message by simply streaming things to LOG(<a particular severity level>), e.g. #include <glog/logging.h> int main(int argc, char* argv[]) { // Initialize Google's logging library. google::InitGoogleLogging(
References: P. Winston, 1992. C4.5 is a software extension of the basic ID3 algorithm designed by Quinlan to address the following issues not dealt with by ID3: Avoiding overfitting the data Determining how deeply to grow a decision tree. Reduced error pruning. Rule post-pruning. Handling continuous attributes. e.g., temperature Choosing an appropriate attribute selection measure. Handling trainin
VisualStudioでwxwidgetsを扱うための初期設定 wxwidgetsのインストール方法等は省略します。 このあたりを参考にしてください。 VisualStudio2003で確認しています。2005等の場合は適宜読み替えてください。 2006/11/01 作成 共通の設定 [ファイル]-[新規作成]-[プロジェクト]-[新しいプロジェクト] [Visual C++]-[Win32]-[Win32 コンソール アプリケーション] アプリケーションの種類:[Windows アプリケーション] 追加オプション:[空のプロジェクト] Debug [構成プロパティ]-[全般] [プロジェクトの規定値]の[文字セット]を[設定なし] [構成プロパティ]-[C/C++]-[全般]-[追加のインクルードディレクトリ] $(WXWIN)\lib\vc_lib\mswd,$(WXWIN)\inc
Visual C++ Express Editionでネイティブアプリケーションを作成する際、Windows Platform SDKと共に利用します。 但し、MFCが利用できないため、GUIを作成するには Win32API を直接利用するか、または他のGUIライブラリを利用することが考えられます。 ここでは、GUIライブラリとしてwxWidgetsを利用してみます。 wxWidgetsのインストール wxWidgetsの入手 wxWidgets のホームページの ダウンロードページから wxMSW をクリックし wxMSW-2.6.3-Setup-1.exe をダウンロードします。 インストール ダウンロードした wxMSW-2.6.3-Setup-1.exe を実行します。 Setup ダイアログが表示されますので[はい]をクリックします。 Setup ウイザードが開始されます。 セッ
私は現在C言語、C++、JAVAをある程度打てる自信があるがC言語、C++に関してはコマンドラインプログラムしか打てない。 というそもそもGUIプログラムをどうやって作っているのかを知らない そこで今回はC言語、C++、C#、Delphi、Ruby、Python、JAVAのコマンドラインプログラマー向けに、GUIプログラミングの環境を整えるところまでを説明したい はっきりいってこれでGUIを作ることは難しすぎる。 そこで、このWin32 APIとプログラミング言語の間に入り、より簡単にGUIを作るためのライブラリが多数存在している。 つまりヘッダーでこのライブラリを読み込むことによって、コマンドラインプログラムからGUIプログラムへと発展させようという考え方である。 ○Delphi,JAVA,C# この3つに関してはすでに標準でGUIライブラリがついている。 JAVAはSwingが、C#は
最終更新日: 2004-10-08 (公開日: 2004-10-08) UNIX USER誌 2004年8月号 に掲載された記事の元の原稿です。 本文中の「原稿執筆時点」は「2004年 6月半ば」を指します。 wxWidgets は Linux, Windows, Mac OS X など多くのプラットフォー ムに対応したオープンソースの GUI ツールキットである。本稿で は wxWidgets を用いてクロスプラットフォーム対応の GUI アプリ ケーションを開発する方法を紹介する。 はじめに Unix の大きな魅力のひとつに、強力なコマンドライン処理がある。 zsh などのシェルと perl などのワンライナーを組み合せて、大量 のファイルを一気に処理するときなどは、「これぞコマンドライン の醍醐味」と感じる瞬間である。 一方、Unix の大きな不満のひとつに、凶悪なコマンドライン書法
ZinniaというSVMベースの新しい手書き文字認識エンジンがリリースされたので、早速ソースコードを少し読んでみた。 文字認識というのは、機械学習では多クラス分類という問題に分類される。しかもクラス数が認識したい文字数(数千文字程度だろう)分だけ存在するという、なかなか計算量的に厳しい問題である。二値分類器を使って多値分類器を構成する方法にはone vs rest, one vs one, その他にもいろいろあるらしいが、その中のどれを使っているのかというところに興味があった。Webによると、50〜100文字/秒の認識速度と書いてあったので、コードを読む前の予測としては、one vs oneかなーと思っていた。(速度的にはone vs oneの方がone vs restより速い。) しかし、そんな予想を裏切り、recognizer.cppの148行めあたりからには以下のようなコードが書いて
オンライン手書き文字認識エンジンZinniaを公開しました。 http://zinnia.sourceforge.net/index-ja.html Zinniaは機械学習アルゴリズム SVM を用いたポータブルで汎用的な オンライン手書き文字認識エンジンです。Zinniaは組み込みの容易さと汎用性を高めるために、 文字のレンダリング機能は持っていません。Zinniaは文字のストローク情報を座標の連続として受け取り、 確からしい順にスコア付きでN文字の認識結果を返すだけに機能を限定しています。 また、認識エンジンは完全に機械学習ベースであるために、文字のみならずユーザの任意のマウス・ペンストロークに対して任意の文字列をマッピングするような認識エンジンを小コスト作成することができます。 2年前に、Ajax手書き文字認識と言うものを作ったのですが、その認識エンジンをスクラッチからポータブルでつ
“hogefuga” means “foobar” in Japanease.などと宣言するとよいようだ。 う~ん、基本なんだろうけど、privateのメンバー変数初期化をグローバルから行うのはちょっと… This entry was written by よ~ぢ and posted on 2008/1/5 土曜日 at 3:18:45 and filed under コンピュータ. Bookmark the permalink. Follow any comments here with the RSS feed for this post. Post a comment or leave a trackback: Trackback URL.
昨年のISMAR'07でベストペーパーに輝いたGeorg Klein氏の論文 「Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces」の ソースコードがついに公開になりました! masayashi君ヨカッタネ! 『攻殻機動隊』『電脳メガネ』どころではない拡張現実感技術の現在 | 王様の箱庭 Parallel Tracking and Mapping for Small AR Worspaces 一度は「ソース公開の話はなかったことに」みたいな展開がありましたが, オックスフォード大学直属の会社との間で権利の整理ができたようで, 非商用ライセンスの下でソースを利用することができます. Georg Klein Home Page http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/ ソース配布ページ http://www.robo
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