ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
Google has already shown us the weird possibilities when images are processed through a neural network. But a new experiment takes this dynamic to a new level by transforming any photo into an image that mimics the painting style of one of the old masters. [seealso slug="google-maps-generative-art"] The details of the project are revealed in a research paper titled "A Neural Algorithm of Artistic
TarsosDSP is a Java library for audio processing. Its aim is to provide an easy-to-use interface to practical music processing algorithms implemented, as simply as possible, in pure Java and without any other external dependencies. The library tries to hit the sweet spot between being capable enough to get real tasks done but compact and simple enough to serve as a demonstration on how DSP algorit
更新情報 2016/09/16 プログラム「リアルタイム音程解析 VSTプラグイン(vst_pitch)」を更新しました。 2016/07/12 プログラム「音で操作する仮想ゲームパッド Audio Pad」を更新しました。 2016/06/22 プログラム「音で操作する仮想ゲームパッド Audio Pad」を更新しました。 2015/09/28 プログラム「WAVファイル変換・抽出ツール(wavext)」を更新しました。 2015/09/24 iPhone/iPadアプリ「VocalPitchMonitor」を更新しました。 2015/09/23 iPhone/iPadアプリ「AudioSpectrumMonitor」を更新しました。 2015/09/06 Androidアプリ「ボーカル音程モニター(Vocal Pitch Monitor)」を更新しました。 2015/09/06 And
対象読者 Lagrange、Newton、Splineなどの補間方式に興味を持ち、実験結果をまとめるのに、自分で作ったプログラムを応用したい人。また、CGの基礎としての補間の原理を学びたい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、それより古いバージョンでも大丈夫です。 補間とは 「狭義の補間」は、二点のデータを正確なものと仮定し、その中間点のデータを推測することで、「内挿」とも言います。これは、デジカメなどの画像処理で用いられます。一方、「広義の補間」は、与えられたすべてのデータ点を通るように曲線を描くこと、および、その曲線の方程式を求めることで、データ点に誤差があっても、そのまま補間されますので、補間は正しい値を推測するものではありません。補間は、実験結果のグラフ作成のほか、アウトラインフォント、CGなどに広く用いられています。 似たものに、「曲線の当てはめ（Curve Fit
Bresenham's line algorithm is a line drawing algorithm that determines the points of an n-dimensional raster that should be selected in order to form a close approximation to a straight line between two points. It is commonly used to draw line primitives in a bitmap image (e.g. on a computer screen), as it uses only integer addition, subtraction, and bit shifting, all of which are very cheap opera
飛び飛びの点を滑らかにつなぐ「3次スプライン補完」という方法があります．ここでは非周期関数用のスプライン補完を取り上げます． コード † ↑ spline.rb † class Spline # 初期化．3次スプライン補間曲線を求める def initialize(x, y) @x = x @y = y @z = [] n = @x.length h = [] d = [] @z[0] = @z[n-1] = 0 for i in 0...n-1 h[i ] = @x[i+1] - @x[i] d[i+1] = (@y[i+1] - @y[i]) / h[i] end @z[1] = d[2] - d[1] - h[0] * @z[0] d[1] = 2 * (@x[2] - @x[0]) for i in 1...n-2 t = h[i] / d[i] @z[i+1] = d[i+2]
Zinnia: 機械学習ベースのポータブルなオンライン手書き文字認識エンジン [日本語][英語] Zinniaは機械学習アルゴリズム SVM を用いたポータブルで汎用的な オンライン手書き文字認識エンジンです。Zinniaは組み込みの容易さと汎用性を高めるために、 文字のレンダリング機能は持っていません。Zinniaは文字のストローク情報を座標の連続として受け取り、 確からしい順にスコア付きでN文字の認識結果を返すだけに機能を限定しています。 また、認識エンジンは完全に機械学習ベースであるために、文字のみならずユーザの任意のマウス・ペンストロークに対して任意の文字列をマッピングするような認識エンジンを小コスト作成することができます。 主な特徴 機械学習アルゴリズムSVMによる高い認識精度 ポータブルでコンパクトな設計 -- POSIX/Windows (C++ STLのみに依存) リエント
私の個人ブログに掲載したら好評でしたので、こちらでもご紹介してみます。 最近知ったんですが、生年月日から年齢を計算する簡単な計算式というのがあるそうです。 (今日の日付-誕生日)/10000の小数点以下切捨て。 PHPで書くと echo (int)((20070823 - 19850101)/10000); Perlで書くと print int ((20070823 - 19850101)/10000); JAVAで書くと System.out.println( (int)((20070823 - 19850101)/10000) ); という感じになります。 日本の法律を確認してみました。誕生日の前日が終了する瞬間（すなわち誕生日をむかえる午前0時00分の直前）に1歳を加えることになる。ただしうるう年など、年によって期間を定めた場合において最後の月に応当する日がないときは、その月の末日を
★このページの対象読者 三次元での回転を、ＣＧとかで定量的に取り扱いたい人 オイラー角(Euler Angles)を使っていたら、わけがわからなくなってきた人 カルダン角とオイラー角(Cardan Angles)の見分けが付かない人 ジンバルロックに困っている人 だけど、数学とかメンドクサイことが嫌いな人 サンプルプログラムが欲しい人 ★回転篇： 四元数（しげんすう, quaternion）を使った回転の取り扱い手順だけ説明します （１）四元数の実部と虚部と書き方 四元数とは、４つの実数を組み合わせたものです。 ４つの要素のうち、ひとつは実部、残り３つは虚部です。 たとえば、Qという四元数が、実部 t で虚部が x, y, z から成り立っているとき、下のように書きます。 また、V = (x, y, z)というベクトルを使って、 Q = (t; V) とも書くことがあります。 正統的
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
数週間前の話になりますが、「はてブのリニューアル会見」の記事を読んでいたところ、はてブにも「自動カテゴライズによる記事分類」の機能が搭載されるとか。。。 同じようなタイミングで「似たようなモノ」というか「ほぼ同じようなモノ」を作っていたので、すごーくインスパイアされてしまいました。ジュワ〜。（アドレナリンの放出音） 数週間たってもいまだ興奮冷めやらぬ状態なので、今日はその件について書いてみようと思います。 Lingua::JA::Categorize - a Naive Bayes Classifier for Japanese document. http://search.cpan.org/~miki/Lingua-JA-Categorize-0.00001/ 「はてブのパクリ」ではありません。「ベイジアンによる日本語テキスト分類器」を「簡単に作る」ことを目的としたモジュールです。 も
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
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