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2009年5月3日のブックマーク (5件)

  • ハヤシとハッシュドビーフ

    ハヤシとハッシュドビーフは同じものです。 hashed beef=牛の小間切れ ですから、細かく切った牛肉が入っていればハッシュドビーフの条件は満たしているわけです。 他にニンジンを入れようと入れまいとハッシュドビーフには違いありません。 (ただし肉と一緒にタマネギを炒めるのは必須のようです) いわゆるハヤシと呼ばれるものは、明治時代にハッシュドビーフが伝えられたとき、日語風に訛ってハヤシライスとなったものです。 日式西洋料理としてのハヤシの特徴は、味付けに醤油や味醂、日酒などを加えて調味することだそうなので、妹さんの言う「味が違う」というのも一面では当たっていますね。

    ハヤシとハッシュドビーフ
  • JavaScript での XPath の利用の手引き - XPath | MDN

    const xpathResult = document.evaluate( xpathExpression, contextNode, namespaceResolver, resultType, result, ); evaluate() 関数は 5 つの引数を取ります。 xpathExpression: 評価する XPath 式を文字列で指定します。 contextNode: xpathExpression を評価する対象となる文書内のノードを指定します。指定されたノードの全ての子ノードに対しても評価が行われます。もっともよく使用される値は document ノードです。 namespaceResolver: xpathExpression に含まれるあらゆる名前空間接頭辞を渡され、その接頭辞に対応する名前空間 URI を表す文字列を返す関数です。この関数により、 XPath 式で使

    JavaScript での XPath の利用の手引き - XPath | MDN
  • Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) - Naotoshi Seo

    Objective The OpenCV library provides us a greatly interesting demonstration for a face detection. Furthermore, it provides us programs (or functions) that they used to train classifiers for their face detection system, called HaarTraining, so that we can create our own object classifiers using these functions. It is interesting. However, I could not follow how OpenCV developers performed the haar

  • InfoQ: Apache Mahout: 拡張性の高い機械学習アルゴリズム

    Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。このでは、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

    InfoQ: Apache Mahout: 拡張性の高い機械学習アルゴリズム
    ultraist
    ultraist 2009/05/03
  • 画像を見た回数を記録

    画像を見た回数を記録 最終更新日:2008-09-02 「画像を見た回数を記録」について 画像の見た回数を記録、参照ができれば面白いんじゃないかというプロジェクトです。専用のビューワーを作るのが一番だと思いますが作れないのでアプリケーションが表示してる画像をAppleScriptで取得して記録します。 具体的には「見た回数が多い画像=好きな画像」なんじゃないかということで、見た回数が多い画像が分かれば手動で画像を「とてもお気に入り」、「あまりお気に入りって程でもない」と分けなくても、見ているだけでお気に入りの画像一覧が作れるようになるのではということです。 この方法の気になるところは新しく追加した画像は見た回数がどうしても少ないので昔からある画像に埋もれてしまうのではないかということです。 こんな感じで検索できるようになります。 Finderで検索: SpotInsideで検索: 全体的に

    ultraist
    ultraist 2009/05/03
    オナビューワースレの人。Image::SeekとImager::AnimeFaceで画像検索。Mac用。