古い記事なんですが, Pythonのデコレータの概念をつかむには良記事だったので和訳意訳してみました. http://simeonfranklin.com/blog/2012/jul/1/python-decorators-in-12-steps/ Step1. 関数 これは基本ですね. Pythonにおいて関数はdefキーワードにより関数名とパラメータのリスト(任意)とともに定義できます.また括弧付きで名前を指定することで実行できます. Step2. スコープ Pythonでは関数を作ると新しいスコープが作られます.言い方を変えるとそれぞれの関数がそれぞれに名前空間を持つということです. Pythonではこれらを確認することのできる組み込み関数も用意されていて, locals()で自身の持つローカルな名前空間の値を辞書形式で返却します.

靴紐や細いリボンなどを、カーブから変換したメッシュとスキンモディファイアで作る手順。スキンモディファイアはエッジを骨組みにして周囲にぐるっと厚みをつけていくような機能。（カーブのまま太さをつけたいときはプロパティやベベルオブジェクトを使うといいみたい） （関連）Blender | カーブにベベルオブジェクトを適用してチューブ状にする - Road to 3DCG Add(Shift+A)→Curve→Bezierなどを使用して任意の線を引いたところからスタート。 プロパティのDataタブ→Shape→Resolutionの値を変えるとカーブの細かさが変わる(メッシュに変換した場合の頂点数が変わる)。とりあずデフォルトのままで。 カーブをメッシュに変換する。オブジェクトモードでカーブが選択された状態のまま、Alt+C→Mesh from Curve/Meta/Surf/Textを実行。 スキ

目から鱗のこれらのルール、もっと前に教えてほしかった、と思うのは私だけではないと確信しています。 留学当初のわたしは、このルールは持ち合わせていませんでした。独学で毎日メモを取りながら記憶していった。なんて無駄なことだったのでしょうか。 皆さんには、そんなことをしないで済むように、ルールの基本をご紹介しておきます。 ルールその1【短縮】中学１年生の教科書にも出ている「短縮形」というもの。 ２つの単語からなる語句が、短縮されて短くなり発音が変化する。 この短縮された音をまず覚えてしまおう。 ★be動詞が主語といっしょになるI am　が　I’m　⇒「アイム」 You are　が　You’re　⇒「ヨア」 He is　が　He’s ⇒「ヒズ」※hisと間違えないように。 Who is　が　Who’s ⇒「フーズ」※whoseと間違えないように。 They are　が　They’re　⇒「ゼア」※

英語の場合は、音が消えたり 、ほとんど聞こえないぐらい小さくなったり 、音がつながって新たな音が出現したりという現象が複雑に重なって発音されていて、音の変化の種類は厳密に言うとたくさんあるのでキリが無いのですが、最低限押さえておきたい大きな音の変化を覚えておけばOKです。 と細かく分けていくとどんどん出てきますが大きく分けて４つです。 その変化にはそれぞれ名前が付けられていてリエゾン（リンキング）、フラップ、リダクション、ウィーキング（破裂音消失）などと呼ばれています。 リンキングとリエゾンは非常に似た現象なのですが、リエゾンと言う言葉自体はもともとフランス語で起きる現象のことを指していたようです。 ですので、リエゾン＝リンキングだと言う人もいれば、英語にリエゾンは無い!!あるのはリンキングだとか言う人もいて定義は定まっていませんが英語の場合もリエゾンと言う呼び方がかなり広く浸透しているよ

画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が

とあるきっかけで読み始めた、ミハエル・チクセントミハイの「フロー体験」という本、あまりに衝撃的であり、日々のものごとに対する観点をガラっと変えてしまったため、その内容の一端を、特にインパクトある部分を中心に簡単に紹介したいと思います。 ■著者「ミハエル・チクセントミハイ」について ミハエル・チクセントミハイは、１９３４年ハンガリー生まれで、主にアメリカで研究生活を行った、２０世紀を代表する心理学者の１人。 １９９０年に出版された本書は、「(欲求の５段階で有名な）アブラハム・マズローの自己実現の概念を超えるもの」（ニューヨーク・タイムズ紙）など様々な新聞・専門家から賞賛され、「日常生活の心理学に関して、今世紀最高の研究者」とも言われています。 その知識は非常に広汎であり、心理学のみならず、文学・社会学・人類学・比較行動学・情報論・進化論・宇宙論・芸術などにまで及んでいます。 ■フロー体験とは

アメリカでは「若者の科学離れ」が大きな問題になっており、トランプ政権の移民政策によって海外からの研究者がアメリカに入国できないことになれば、科学大国としての地位が低下しかねないと危惧する声があります。ジョンブラウン大学のサラ・ウィトロックさんが、なぜアメリカ人の若者がサイエンスの道からドロップアウトしているのかの原因について、自身の経験を踏まえて考察しています。 One Reason Young People Don't Go Into Science? We Don't Fail Well - Scientific American https://www.scientificamerican.com/article/one-reason-young-people-dont-go-into-science-we-dont-fail-well1/ ウィトロックさんは大学の学部課程では生物科

この記事はCompetitive Programming (その2) Advent Calendar 2015の21日目の記事です（遅れてすみません） 20日目はMさんの高速なビット行列乗算、 22日目はir5さんのtopcoder ボツ問供養です。 なにを書くのか? Competitive Programming Advent Calendar 2015で11日目のn_knuu6さんがpythonで競技プログラミングをする際に便利な関数とか5選を紹介されてました。 今回はその記事では紹介されていなかった競プロに便利な関数・データ構造をいくつか紹介したいと思います。 sys.recursionlimit pythonで競プロを使い始めた人がよくハマる落とし穴として再帰関数の再帰深さ制限があります。 >>> def mysum(n): ... if n == 1: return 1 ...

ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!

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【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか？ ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの？ ・結局一番言いたいことはなんなの？ ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・

はじめに ArUco は BSD ライセンスで配布されている OpenCV をベースにした軽量な AR ライブラリです。 ArUco: a minimal library for Augmented Reality applications based on OpenCV | Aplicaciones de la Visión Artificial 以下の様な 2 次元マーカを 1024 個まで同時に認識可能です。 例としては Oculus Rift 用のステレオカメラである Ovrvision の SDK が利用しています。 Oculus Rift x Ovrvision で拡張現実（AR）を試す方法をまとめてみた - 凹みTips Ovrvision SDK v2 x Oculus Rift DK2 で AR を楽しむ方法についてまとめてみた - 凹みTips 2 次元状にマーカを配置

【追記】 元投稿がPython2 & OpenCV2系？(Pythonにfisheyeモジュールもomnidirモジュールも無い)状態で古かったので、Python3およびOpenCV4系でカメラキャリブレーションのサンプルを書き直しました。 元の投稿は、通常のカメラキャリブレーションモジュールで魚眼レンズのキャリブレーションをトライした記録として残しておきます。 最近Pythonのコードの書きやすさに魅力を感じて、結構Pythonでサンプルプログラムとか書いてます。 で、表題の件。 この先仕事で魚眼とか超広角レンズを利用するかもしれないので、お試しサンプルを作ろうとしたら、 C++版OpenCVに存在する cv::fisheye系のI/FがPython版には無いらしい。。。 しかたなく、色々諦めきれなかったので、Pythonで通常のキャリブレーションの手番を踏んで、 魚眼レンズをキャリブレ

同次座標 変換行列 行列入門 平行移動行列 単位行列 拡大縮小行列 回転行列 変換の組み合わせ モデル行列、ビュー行列、射影行列 モデル行列 ビュー行列 射影行列 行列の組み合わせ：モデルビュー射影行列 すべてを合わせる 演習 エンジンは船を動かさない。船はそこにあり、エンジンは船の周りで世界を動かす。 フューチュラマ これが全体のたったひとつの最も重要なチュートリアルです。少なくとも8回は読んでください。 同次座標 これまで、3D頂点を(x,y,z)の3つ組としてのみ考えていました。ここでwを導入しましょう。すると(x,y,z,w)というベクトルを得ます。 こうする理由がもうすぐ分かるでしょう。ただしこれだけは覚えておいてください。 w == 1 ならばベクトル(x,y,z,1)は空間での位置を表します。 w == 0 ならばベクトル(x,y,z,0)は方向を表します。 (もっと言えば、

研究室内文書から転載します。前回のエントリ「よい論文の書き方」と多少重複してますが、修論（D論）執筆についての注意ポイントです。おもに工学系（コンピュータサイエンス系）論文を想定しています： まず「結局この修論では何を研究した（何を明らかにした、何を解決した）」を明確にしておく。１センテンスで書けるか。３項目ぐらいの箇条書きでまとめられるか。メインクレーム、イシューセンテンスなどと呼ばれる。(参考：クレーム(claim)とは)。論文を書く段階になってまだここがふらついている場合は、まずまともな論文にはならない。研究を着手する段階から常に意識しておくことが望ましい（「1センテンス、数項目で書ける」内容なので、研究の進捗に伴って変化することもありえる。が、考えなしに漫然と作業していて、さあ論文（修論・博論）まとめられるか、といってもそれは無理)。 誰に読んでもらう文書（論文）なのかを認識する。