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algorithmに関するyheldのブックマーク (19)

  • はてなのCAPTCHAは簡単に破れる

    CAPTCHAをご存知でしょうか。 スパム防止のために歪んだ文字とかを入力させる、アレのことなのですが、 はてなのCAPTCHAの強度が妙に低く思えたので検証してみました。 CAPTCHAというのはいわゆる逆チューリングテストという奴で、 人間には可能だが機械には処理しにくいことをさせることで、 ロボットによる操作を弾こうというものです。 たとえば、Gmailのユーザ登録には以下のような画像が表示され、 表示されている文字を入力することが求められます。 CAPTCHAの強度 例えばスパムを送るために大量のGmailアカウントを得ようとしてる人がいたとします。 手作業でGmailを登録するのは骨が折れる。 そこでプログラムによる機械化を試みることになるわけです。 その際、障壁となるのがこのCAPTCHAなのです。 この画像から正解である文字列"vittac"を得ることは機械には難しい。 プロ

  • ベジエ曲線の仕組み (3) - 3次ベジエ曲線 - てっく煮ブログ

    asちょっと息切れしてきたのでサンプルプログラムでごまかし。黒い点をドラッグすると、制御点を移動できます。赤いボタンの上にマウスを置くと、1つ目の2次ベジエ曲線を描きます。緑のボタンの上にマウスを置くと、2つ目の2次ベジエ曲線を描きます。青いボタンの上にマウスを置くと、1つ目と2つ目のベジエ曲線の間を描きます。これが3次ベジエ曲線だよ。3次ベジエ曲線といえども、2次ベジエ曲線を2つ書いてその間をとるだけです。簡単ですね!目次ベジエ曲線の仕組み (1) - 昔話ベジエ曲線の仕組み (2) - 2次ベジエ曲線を詳しくベジエ曲線の仕組み (3) - 3次ベジエ曲線ベジエ曲線の仕組み (4) - ActionScript 3.0 でベジエ曲線を描くソースコードソースコードは以下に(270行)。ちょっと凝ったことをすると、ソースコードが長くなるなぁ。 package { import flash.

  • ベジエ曲線の仕組み (2) - 2次ベジエ曲線を詳しく - てっく煮ブログ

    as前回の種明かしをする前に、ベジエ曲線の定義を見てみてみましょう。ベジエ曲線の定義2次ベジエ曲線は3つの制御点から成り立っています。制御点から曲線を求めるには次のようにします。 図1制御点を t : 1 - t (0≦t≦1) に内分する点を結んで直線を引く。(上の図で常時動いている直線になる)この直線を t : 1 - t に結んだ点を求める(上の図の黒い点)。上の図で青い残像になっている部分が2次ベジエ曲線になります。前回の図と比較では、前回の図と比較してみましょう。 図2直感的に「ベジエ曲線だ!」と言いたくなってしまいますが、そう早まってはいけません。この曲線がベジエ曲線から少しでもずれていれば、ベジエ曲線とはいえません。「ベジエ曲線だよ!」と言い切るためには数学の力を借りる必要があります。センター試験の文型数学レベルの内容なので、よかったら読んでみてください。証明1:力技図のよう

  • ベジエ曲線の仕組み (1) - 昔話 - てっく煮ブログ

    asドローソフトなどでもお世話になることが多いベジエ曲線について解説していくシリーズ。小学生のころ、BASIC でのサンプルを入力して遊んでいたのですが、あまりのきれいさに衝撃を受けたプログラムがありました。それはこんな絵を出力するプログラムでした。左上と左下の点をそれぞれの x 座標、y 座標を少しずつ増やしながら、直線を引いています。いくつもの四角形が端に行くにしたがって変形していくところが、いかにも近未来風の CG に見えました(当時は)。しかも、この絵は直線だけで構成されているのに、カーブして見えるところが不思議でなりませんでした。さて、15年のときを経て、このプログラムを ActionScript で実装してみました。点をドラッグして曲線の変化を楽しんでみてください。前置きが長くなりましたが、実はこのカーブして見える曲線の部分は2次ベジエ曲線になっています。3つの黒い点がベジエ

  • SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT)

    SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT): twice faster than Mersenne Twister*1. English Version 最新情報 SFMT ver1.5.1 をリリースしました。(2017/2/22) SFMT ver1.5 をリリースしました。 53bit精度double出力にバグがありました。(2017/2/7) SFMT 論文の正誤表 を追加しました。(2015/9/1) dSFMT ver2.2.3 をリリースしました。(2013/12/19) SFMT ver1.4.1 をリリースしました。(2013/12/19) dSFMT ver2.2.2 をリリースしました。 ver2.2.2 はVisual C++ 2012 でコンパイルエラーになる部分を修正しました。 (2013/9/17) dSFMT ver

  • ディジタル信号処理

    ディジタル信号処理 (基礎編) Visitor Number: 信州大学工学部  井澤裕司 このページは、信州大学大学院博士前期課程の講義「情報システム特論第1」を開講するにあたり、 その基礎知識に関する要点をまとめたものです。 後半ではこれらの知識をもとに、さらに高度な内容について解説する予定です。 この教材を活用され、理解を深められるよう願っています。 ディジタル信号処理とは? 信号処理とスペクトル フーリエ級数展開 フーリエ変換とその性質 サンプリングとそのスペクトル 離散フーリエ変換(DFT) 高速フーリエ変換(FFT) 線形システム 窓関数 (Window Function) ディジタルフィルタとz変換 短時間フーリエ変換と連続ウェーブレット変換

  • Lock-freeとWait-freeアルゴリズム - Wikipedia

    Lock-freeとWait-freeアルゴリズムとは、共有データにロックをかけてアクセスを防ぐアルゴリズムとは違い、複数のスレッドが同時並行的に、ある対象データを壊すことなしに読み書きすることを可能にするアルゴリズムである。Lock-free とはスレッドがロックしないことを意味しており、全てのステップにおいてシステムが必ず進行する。これはLock-free ではミューテックスやセマフォといった、排他制御のためのプリミティブを使ってはならないことを意味する。なぜならロックを持っているスレッドの実行が中断した場合、全体の進行を阻止しうるからである。Wait-free とは、他のスレッドの動作に関係なく、スレッドがいかなる操作も有限のステップで操作を完了させられることを指す。あるアルゴリズムがLock-freeであるがWait-freeでないことはありうる。Wait-free なアルゴリズム

  • Programming Place Plus

    サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。

  • はてなブログ | 無料ブログを作成しよう

    東大生でない中川淳一郎さんが駒場寮で得た人生訓(私と東大駒場寮 3) 駒場寮の北寮9Bの部屋、「基礎科学研究会」、略して「KKK」の部屋 予備校の講師に連れられて、駒場寮に出入りするように 「代わりに面接受けろ」入寮の面接は「替え玉」で突破 「経営と文体の基は寮での読書で培った」 東京大学の駒場キャンパス(東京都目黒区)にか…

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  • As-Rigid-As-Possible Shape Manipulation

    物体の堅さを表現した2次元形状の操作手法 with Tomer Moscovich and John F. Hughes 2次元形状をつかんで自由に回転・移動したり変形したりすることのできる手法を提案している。骨組み等をあらかじめ仕込むことなくこのような操作を実現するための手法としては空間を歪ませる方法が通常用いられるが、物体の形状を考慮していないため実世界の物体をつかんで動かしているような効果を得ることが困難である。また、バネモデルや物理シミュレーションによる方法もあるが、計算に時間がかかるという問題がある。我々の提案する手法は、ユーザが掴んで動かしている点を制約として、それらの制約を満たしつつ、図形の局所的なゆがみが最小になるように形状を瞬時に決定するというものである。アルゴリズムとしては、メッシュ内の3角形要素の拡大縮小を許しつつ変形させる第一ステップと、その結果を受けて3角形要素の

  • NEC、圧縮速度を数十倍に高速化した"ロスレス画像圧縮"技術を開発 | エンタープライズ | マイコミジャーナル

    NECは25日、ロスレス画像圧縮の国際標準規格であるJPEG-LSやJPEG2000(可逆モード)と同等の圧縮率を備えつつ、圧縮速度をJPEG-LSの10倍以上、JPEG2000(可逆モード)の30倍以上に高速化する技術を発表した。 一般に、ロスレス画像圧縮では情報の切り捨てが許されない。このため、圧縮処理が非常に重くなり、大規模な画像データへの応用や低電力デバイスへの搭載が難しかった。今回は、アルゴリズムを自然画像のロスレス画像圧縮に特化させることで、処理に必要な回路規模の小型化を実現。サブサンプリングされた低解像度画像をもとに、独自の階層的2次元内挿予測手法を用いて高解像度画像を予測/符号化する新画素予測方式を採用することで、画素予測時の演算負荷を大幅に低減させ、高速化を達成した。 また、画像を低解像度から順次圧縮展開するプログレッシブ符号化/復号機能に対応しているので、低解像度のプレ

  • w.l.o.g. ギャップバッファ

    04:40 04/06/04 ピーステーブル PieceTable とも言う。文字列の Piece(小片)を繋げて、 一つの巨大な文書を表現する方式。 検索すると引っかかる文書のほとんどが AbiWord 関係なので、 このワープロソフトの主要な内部データ構造ということなのかな。 他に、MS-WordやOpenOffice.org関連の文書にも登場していて、 基的に単なるテキストエディタよりは、文字に付加情報をくっつける系の 編集ソフトに使われる場面が今のところ多いみたいです。 余談ですがAbiWordは、綱渡り的にですがBeOS版の開発が続いている貴重なワープロソフトなのです。感謝感謝。 概要 ファイルを読み込んだとしましょう。ABCDEFG、という7文字のファイル。 とりあえず、7文字分のOrigという名前のバッファを用意して、そこに格納します。 それと別に、Addという名前の空のバ

  • ワードサラダ技術について

    後半部分が重要で、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である ということです。 さて、実例です。たとえば次の文章を考えてみます。 「通信販売大手セシールは9日、生命保険の販売に格参入する方針を明らかにした。」 まず形態素解析するとこんな感じになります。 通信 名詞,サ変接続,*,*,*,*,通信,ツウシン,ツーシン 販売 名詞,サ変接続,*,*,*,*,販売,ハンバイ,ハンバイ 大手 名詞,一般,*,*,*,*,大手,オオテ,オーテ セシール 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,セシール,セシール,セシール は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 9 名詞,数,*,*,*,*,9,キュウ,キュー 日 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,日,ニチ,ニチ 、 記号,読点,*,*,*,*,、,、,、 生命 名詞,一般,*,*,*,*,生命,セイメイ,セイメイ 保険 名詞,一般

  • CGファイル概説 目次

    最終更新日:2001年5月1日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)

  • The Aggregate Magic Algorithms

    There are lots of people and places that create and collect algorithms of all types (here are a few WWW sites). Unfortunately, in building systems hardware and software, we in The Aggregate often have found it necessary to do relatively obscure low-level things very efficiently. Many of the tricks we've devised or collected either require assembly language coding or are not entirely portable when

  • トーテムポーる GIMPの拡大縮小アルゴリズムに付いての調査

    GIMPの拡大縮小アルゴリズムそれぞれの違い 実験環境 縮小アルゴリズムの謎 ソースコードの調査 縮小アルゴリズム の順に説明していく。 (以下文) 実験方法グレースケールで、グラデーション形状を同心円状にし、 正方形の左上頂点から右下へ頂点へかける。 そいつをコピーして新聞印刷フィルターを掛けたものも用意。 各アルゴリズムで拡大、縮小を行い結果を目視とヒストグラムで確認。 結果うpろだ 4号 実験結果のXCFファイル 拡大についてはそれぞれ違った出力になった。 縮小につてはNone以外は全て同じ出力になった。 拡大でのLanczons3は高周波数成分の近くに変なしっぽが付く。 どうも、白黒の端点で値がリバウンドしちゃってるような印象を受ける。 どうやら、これで正しいらしい。 ImageMagickでも同様の結果になった。 りゃくえふ » Blog Archive » ImageMagi

  • http://ml.tietew.jp/cppll/cppll/article/10669

  • 最強のたらいまわし : 404 Blog Not Found

    2007年05月25日05:00 カテゴリLightweight Languages 最強のたらいまわし これ、現在知られている中で最強のたらい回しアルゴリズムだと思われます。 404 Blog Not Found:Cで強引にたらいを後回し - a-higutiさんのコメント 以前、同じことを考えたことがあります。 で、出た結論が → http://ml.tietew.jp/cppll/cppll/article/10669 オリジナルのC版はリンク先をご覧頂くとして、JavaScriptに移植したものが、以下です。 function laziest_tarai(x, y, zx, zy, zz){ return x <= y ? y : laziest_tarai(tarai(x - 1, y, z), tarai(y - 1, z, x), tarai(zx, zy, zz) - 1,

    最強のたらいまわし : 404 Blog Not Found
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