きみにもわかる、カルマンフィルター - Qiita
この記事について ランダムウォークを例題にカルマンフィルターを実装してみるよ。 カルマンフィルターとは ノイズという名のペルソナを引きはがし、真の姿を推定するテクニックです。 理論的なこと 典型的な設定として、下のようなシステムを考えてみましょう。 \begin{align} x_{t+1} &= F_t x_t + G_t w_t \tag{1.1}\\ y_t &= H_t x_t + v_t \tag{1.2}\\ \end{align} $x_t$はシステムの内部状態を表し、$y_t$はその観測値です。内部状態$x_t$は$(1.1)$に従い時間発展していきます。一方で、観測値$y_t$は$(1.2)$に従って、ノイズが乗った状態で掃き出されます。観測値$y_t$から、直接観測できない内部状態$x_t$を推測することが目的です。 設定を簡単にするため、$w_t$ と$v_t$はそれ
Pmilter: Programmable Mail Filter Serverを作った - 人間とウェブの未来
Pmilterというサーバソフトウェアを作りました。 github.com PmilterはProgrammable Mail Filterの略で、SMTPサーバ（送信や受信）とmilterプロトコルで通信し、SMTPサーバの送受信の振る舞いをRubyでコントロールできるサーバソフトウェアです。 これまでにも、milter managerやRubyのgemを使ってmilterサーバを作るといった素晴らしいソフトウェアがありました。ですが、今回僕がフルスクラッチで作りたかった理由としては、 とにかくインストールや設定がシンプルで運用しやすいサーバソフトウェアにしたい ミドルウェアとして振る舞いを設定する感覚でRubyで制御する事に専念したい 依存ライブラリを減らしワンバイナリでサーバに配置できるようにしたい 設定変更に再起動することなくRubyを変更するだけで振る舞いを変えられるようにしたい
ボックスフィルタ | IBIP
ボックスフィルタ（box filter）と，フィルタリングの処理についてです．ボックスフィルタ（矩形フィルタ，平均値フィルタ）は，フィルタの中で最も基本的なフィルタと言えるでしょう． 処理自体はとても簡単で，ある注目画素の近傍画素の平均値を求めるだけです．例えば，下の図のような場合を考えます． 注目画素周辺の例 赤丸は今回考える注目画素，赤い四角は今回考える矩形領域，つまり近傍画素です．先ほども述べたように，ボックスフィルタは注目画素の近傍画素の平均値を求めるフィルタです．そのため，この赤い四角の矩形領域に対してボックスフィルタをかけたときの出力は， \begin{align} \frac{9+7+1+8+2+2+2+2+3}{9} = 4 \end{align} となります．これだけです． あとは，画像の全ての画素に対して同じように処理すればよいだけです． …と，これがボックスフィ
ガウシアンフィルタ | IBIP
ガウシアンフィルタ（gaussian filter）についてです．ガウシアンフィルタは一言でいうと，中心画素からの距離が近い画素の情報を優先的に用いることで，画像の平滑化を行うフィルタです． ボックスフィルタ（平均値フィルタ）では，画像とフィルタカーネルを畳み込む際，すべて等しい値を持つフィルタカーネルを使用していました．ボックスフィルタは単純に平均値を求めるためのフィルタですので，これは当然といえば当然でしょう． でも，直感的に考えると，参照画素が注目画素から離れれば離れるほど，中心画素と参照画素の関係性は薄くなっていきそうな気がしますよね？ その直感に則したフィルタが，今回の本題である ガウシアンフィルタ です． コンセプト自体は非常に簡単で，中心画素からの距離に応じて重みをかける，というものです．これだけです． コンセプトがわかったところで，実際の処理を説明していきます．とはいえ，基
詳解RxJava2：Backpressureで流速制御 - Qiita
追記：記事のタイトルがRxJava 2.xを対象にしているように見えますが、正確には詳解RxJava 1.xの2本目です＞＜ 謝辞：チームでは本当に自由にRxJavaを使わせてもらっていて、今回の記事の内容も実際にアプリでReactiveな表示更新ロジックを書こうとして習得したものです。 この記事ではRxJavaのBackpressureの仕組みについて説明しつつ、Backpressureを使って問題をうまく解決できるパターンを紹介します。深夜テンションで一部お見苦しい点がございますがお許しください。 これまでのあらすじ RxJavaに3日で入門し、Androidアプリのリスト操作、非同期処理、変更通知の課題を解決した話 http://qiita.com/yuya_presto/items/152fa80d073d865cfc90 詳解RxJava1：Scheduler、非同期処理、sub
Scalable Bloom Filtersとは一体....？ - Qiita
Wikipediaを漁っていたところScalable Bloom Filters(SBF)というデータ構造を発見してしまったので紹介します1。 参照した論文 http://haslab.uminho.pt/cbm/publications/scalable-bloom-filters Bloom Filter SBFの説明に入る前に、Bloom Filterについて簡単に紹介します。もっとも、日本語のWikipediaでも十分詳しい説明が載っていたりするのですが……。 ささっと説明 Bloom Filterはちょっと不思議な性質を持つデータ構造の一種です2。 いわゆるSetと同じ操作を提供する 要素を入れる操作と、ある要素が入っているかを調べる操作 どちらも時間計算量O(1)で実現できる ハッシュテーブルなどを用いて実装される同種のデータ型と比して、とても空間効率が良い その代わりに、ある
lambdaについて調べてみた filter編 その1 - シュンツのつまづき日記
【前提条件】 [環境] JDK 8.0 NetBeans 8.0 [参考資料] Oracle公式ドキュメント Lambda Expressions (The Java™ Tutorials > Learning the Java Language > Classes and Objects) 【概要】 今回はfilterについて調べてみました。 filterはStream内の要素に対して条件でフィルタするメソッドです。 フィルタでtrueが帰ってきた要素のみ後続の処理が行われます。 【単一のfilter】 まずはListから単一の条件でフィルタして、 コンソールに出力するサンプルからです。 [サンプルソース] public static void main(final String[] args) { final List<String> list = new ArrayList<>();
Java8のStreamを使いこなす - きしだのHatena
さて、Java8で関数型っぽいことをやって遊んでみたわけですが、実際はそんな書き方しませんよね。 Java8で実際に使うのは、Streamです。 ということで、Streamの使い方をひととおり見てみます。 ※5/17 仕様変更があったので、修正しました 基本 まずは、Iterableインタフェースに用意されたforEachメソッドを見てみましょう。 List<String> names = Arrays.asList("hoge hoge", "foo bar", "naoki", "kishida"); names.forEach(s -> System.out.println(s)); これで次のように表示されます。 hoge hoge foo bar naoki kishida いままでの拡張forだと次のように書いてました List<String> names = Arrays.a
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Stream 中間操作編 : Java好き