UnityでサクッとARアプリ作れるのでせっかくなので書いておきます。ググると他にも同じ内容出てくるのでとってもポピュラーな事なのですが技術書みるとどうしてもUnityはゲームよりになっちゃうので、ARで使いたい人はお試しください。 誤解のないよう、先に書いておくと「Unity=AR」ではないです。正確にはAR用のライブラリを使ってUnityパッケージを作成して、そのパッケージ使うってだけです。 今回は「vuforia」ってライブラリを使った方法をご紹介。他にもいくつか有名どころがあるのでそれはまた後日使ってレポートしたいと思います。 では早速つくっていきましょう。 １．vuforiaでアカウントを作る 何はともあれvuforiaのDeveloperサイトにいってアカウントをつくりましょう。 右上の「Register」ボタンから必要項目を入力すれば作れます。先も長いのでここは割愛します。

よくやるのが以下の記述だったのだけれど SCRIPT_DIR=$(cd $(dirname $0); pwd) これだと、このスクリプトをシンボリックリンクから呼び出したときに、 実ファイルのパスでなくリンク先のディレクトリが取得されてしまっていた。 シンボリックリンクから呼び出されたときも、実ファイルのパスを返すようにするには、 SCRIPT_DIR=$(cd $(dirname $(readlink $0 || echo $0));pwd) のようにすればよさげ。 追記)id:ngyukiさんにご指摘をいただいたので修正。 スクリプトがシンボリックリンクなディレクトリにあることを考慮して readlink -f とか cd -P とか pwd -P とかにするとなお良いのかな おお、なるほど。やってみたら確かにシンボリックリンクなディレクトリにあるとうまくいかなかった。なので修正した以

先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ（マルコフ連鎖） そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ