Parallelization of PyMC
Could someone give some general instructions on how one can parallelize the PyMC MCMC code. I am trying to run LASSO regression following the example given here. I read somewhere that parallel sampling is done by default, but do I still need to use something like Parallel Python to get it to work? Here is some reference code that I would like to be able to parallelize on my machine. x1 = norm.rvs(
Statistical mechanics of complex neural systems and high dimensional data
Recent experimental advances in neuroscience have opened new vistas into the immense complexity of neuronal networks. This proliferation of data challenges us on two parallel fronts. First, how can we form adequate theoretical frameworks for understanding how dynamical network processes cooperate across widely disparate spatiotemporal scales to solve important computational problems? And second, h
syntax for particle filter in opencv 2.4.3 - OpenCV Q&A Forum
First, thanks for the nice example, it is really helpful. Second, a question in order to include velocity the following modification, is enough: int dim = 4; // including velocity ... ... // including velocity float minRange[] = { 0, 0, -1.0, -1.0 }; float maxRange[] = { xRange, yRange, 1.0, 1.0 }; CvMat LB, UB; cvInitMatHeader(&LB, 4, 1, CV_32FC1, minRange); cvInitMatHeader(&UB, 4, 1, CV_32FC1, m
Raspberry Pi GPU doubles iPhone 4S performance
Raspberry Pi GPU doubles iPhone 4S performance Incredible gaming potential for $25 open source computer. Raspberry Pi - the $25 credit-card sized computer - features an advanced graphics core that outperforms the GPU in iPhone 4S by a factor of two to one "across a range of content", according to claims made by the manufacturer in a new Digital Foundry interview published today on GamesIndustry.bi
富士フイルムが開発したロスレス画像圧縮方式『Xena』 - wosugi blog
2006/09/28 のIEICE研究会報告が最新かな？。奥村先生のブログで知った。日経エレクトロニクスに掲載されていたらしい。 ロスレス画像圧縮Xena | Okumura's Blog 1ケタ高速なロスレス圧縮 富士フイルムが開発 - 日経テクノロジーオンライン JPEG2000ロスレス（なのかどうか記事では判別できず）とほぼ同程度の圧縮率で、処理速度が20倍程度高速とのこと。↓はその技術概要について述べてある研究会報告。 CiNii 論文 - 新画像圧縮技術(Xena)の開発(画像技術・視覚・その他一般) 予測符号化ベースで、平面予測とランレングス・ハフマン符号化のシンプルな組み合わせ。平面予測を式変形→MMXの並列計算によって高速化を実現した模様。予測誤差を+8シフトする誤差リマッピングを施して（多くの値の上位ビット列が0になりやすい）からランレングスという荒業（驚）。JPEG-
Additive smoothing - Wikipedia
In statistics, additive smoothing, also called Laplace smoothing[1] or Lidstone smoothing, is a technique used to smooth count data, eliminating issues caused by certain values having 0 occurrences. Given a set of observation counts from a -dimensional multinomial distribution with trials, a "smoothed" version of the counts gives the estimator where the smoothed count , and the "pseudocount" α > 0
お知らせ : 京都新聞
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MacPorts Guide
MacPorts is an easy to use system for compiling, installing, and managing open source software. MacPorts may be conceptually divided into two main parts: the infrastructure, known as MacPorts base, and the set of available ports. A MacPorts port is a set of specifications contained in a Portfile that defines an application, its characteristics, and any files or special instructions required to ins
Welcome to igraph's new home
igraph – The network analysis package igraph is a collection of network analysis tools with the emphasis on efficiency, portability and ease of use. igraph is open source and free. igraph can be programmed in R, Python, Mathematica and C/C++. igraph R package python-igraph IGraph/M igraph C library python-igraph 0.9.6, the fourth bugfix release of the 0.9 series, has arrived. The preferred way of
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
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Rapid Prototyping of Digital Systems
https://web.ece.ucsb.edu/its/
ホーム - 第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2010)
FFT cores achieve 52Giga samples per second on FPGA
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.83.1728&rep=rep1&type=pdf
A self-organizing principle for learning nonlinear manifolds
Data Visualisation - Statistics Relating to Lloyd's - Lloyd's
Sören Sonnenburg
ant cannot find pre_setup.xml for an Android project
C/C++プロジェクトのクイック・スタート・チュートリアル