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  National Data Science Bowl 10位 - デー

  30 users

  ultraist.hatenablog.com

  プランクトン画像分類コンペこと National Data Science Bowl が終わりました。 Description - National Data Science Bowl | Kaggle 結果はタイトル通り10位(1049チーム中)でした。賞金2000万円が1円も貰えなかったショックで毎日15時間くらい寝ています。感想と投稿内容です。 感想 世界Deep Convolutional Neural Networks職人コンテストという感じでした。みんな強かったです。前半は、2〜5位くらいにいる状態だったので、これは賞金はオレのものだなHAHAHAなどと思っていたのですが、終盤は15位くらいまで押し出されるようになり、こいつらマジかよ、強すぎだろ、と思って、最後方向転換をしてどうにか10位で終われました。自分の感覚ではスコア(NLL)で0.7以下を出せれば、Deep CNNを熟

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  • 2015/03/20 12:15

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  Avazuが終わった - デー

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  ultraist.hatenablog.com

  Avazu Click-Through Rate Predictionが終わりました。長かった。期間が長すぎる!! と言っても、僕は始めて1週間目くらいにプランクトン分類が始まったため、そっちばかりでほとんどやっていなかったのですが、ついに終わりました。 結果は72th/1604。一応、上位5%には入っているけど、僕は絶対値を気にするので、72というのはあまり良くないな、と思う。 ソリューション 以下自分の投稿内容です。 概要 0.6 * 統計量を特徴量に使ったGBDTモデル + 0.4 * 交互作用項を追加した fast_solution_v3.py です。 統計量を特徴量に使ったGBDTモデル まずデータを2つに分割します。 統計量計算用 (14/10/30のデータ) モデル学習用 (14/10/30より前のデータ) 各カテゴリ変数について、 出現回数 クリック回数 (出現したうちクリ

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  • 2015/02/10 18:16

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  Torch7の分かりにくい話 - デー

  27 users

  ultraist.hatenablog.com

  Facebookがtorchの拡張を公開したこともあり、torchを使ってみている方も出始めたようなので、自分がtorchで使う上で分かりにくかったことやハマったことなどを上げていきます。 ある程度使っている方を前提としています。 ひどいことをたくさん書きますが、torchが嫌いなわけではありません。torchはサイコーです。 リリースやバージョンについて ezinstallはgitのリポジトリをcloneしてインストールします。torchは今のところリリースの管理などしていなくて、日々更新される開発リポジトリがあるだけなので、インストールした日によって異なるバージョンがインストールされます。 たまに以下のようなコマンドを実行して更新したほうがいいです。 #!/bin/sh sudo luarocks install cwrap sudo luarocks install torch su

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  • 2015/01/30 22:55

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  • development
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  Torch7で最近傍探索のベンチマーク - デー

  6 users

  ultraist.hatenablog.com

  最近、Torch7で最近傍探索を繰り返し行いたかったけど、すごく遅いのでは？？という不安があったのでk-NN(k=1)でベンチマークしてみた。 設定 MNISTをk-NN(k=1)で評価する 尺度はコサイン類似度とする テストを全件評価してかかった時間を計測する 環境 Intel(R) Core(TM) i7-3770K CPU @ 3.50GHz 32GB RAM GeForce GTX 760 パッと思いついた実装 初めは難しいことは考えず、パッと思いついた方法を試してみる。 工夫としては、 コサイン類似度を求める際にベクトルのノルムを毎回計算したくないので、最初にノルムが1になるように正規化しておく(内積=コサイン類似度になる) 各テストデータと各学習データの比較は、gemv(torch.mv)で一度に計算すれば速いのではないか require 'optim' require 'xl

  • テクノロジー
  • 2015/01/06 20:24

  • development
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  プランクトンの画像分類コンペが開催されています! - デー

  3 users

  ultraist.hatenablog.com

  Kaggleでプランクトンの画像分類モデルの良さを競うコンペが開催されています。 Description - National Data Science Bowl | Kaggle Computer VisionやDeep Learningに興味のある方、自分の力を試してみたい方、手頃なサンドバックが欲しい方などは参加されてみてはいかがでしょうか。 概要(超訳) 海の状態をプランクトンの種類や数の分布などから調べたい。プランクトンの識別を人間が行うのは大変なので水中カメラで撮影したプランクトンの画像から種類を予測するモデルを作ってもらいたい。 期間 2014/12/15〜2015/3/16 賞金総額 $175,000 (14/12/20: 約2090万円) データ 学習画像: 約3万枚 (グレースケール/様々なサイズ/不均一), 対象クラス: 121種類(多クラス分類/確率出力/multi

  • 世の中
  • 2014/12/20 17:58
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  Kaggle CIFAR-10の話 - デー

  48 users

  ultraist.hatenablog.com

  以前、Kaggle CIFAR-10 に参加していると書きましたが、これが2週間ほど前に終わりました。コンペはまだ Validating Final Results の状態なのですが、2週間たっても終わらず、いつ終わるのか謎なのと、多分結果は変わらないと思うので先に書きます。 CIFAR-10は、次のような32x32の小さな画像にネコ、犬、鳥など10種類の物体が写っているので、与えられた画像に何が写っているか当てる問題です。 （Kaggle CIFAR-10のデータセットは、通常のCIFAR-10と結果の互換性がありますが、チート防止に画像のハッシュ値が変わるように改変されているのと、テストセットに29万枚のジャンクイメージが含まれています。） 自分の結果は、0.9415 (正解率94.15%)で、Classification datasets results によると、state-of-

  • テクノロジー
  • 2014/11/08 19:30

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  AfSIS 反省会 - デー

  8 users

  ultraist.hatenablog.com

  Kaggleで行われていたAfrica Soil Property Prediction Channgleに参加して、結果は1233チーム中148位だった。 反省会です!! ちなみに参加していなかった人には何を言っているか全く分からないと思いますのでご了承ください。 今回のコンペは、yag_aysさんも書いているけど、public LBとprivate LBで、かなり大きな順位変動があって、public LB１位だった人が500位台まで飛んだり、上位を狙うのは極めて難しい内容だった。ただこれは結果が出る前から明らかだったことで、それを見越してprivate LBで上位に入るように考えていたんだけど、いろいろ予想が外れてしまい失敗してしまった。 オレの予想と現実の違い 予想 private 1位は0.46くらい (この間に多くても20人くらい) オレは0.48〜0.50くらい Abhishe

  • 学び
  • 2014/10/26 23:37
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  CNNで各層にzero paddingを入れる意味 - デー

  4 users

  ultraist.hatenablog.com

  いろいろなCNNの実装を見ていると、畳み込み層の前にzero padding(Torch7だとSpatialZeroPadding)を入れているものが多くて、自分も使っているのですが、これにどんな意味があるのが正直良く分かっていないので、詳しい文献などあれば紹介してください。以上。 自分で使っていてこれで終わるのもアレなので自分の理解。 悪い点: 入力にzero padding入れると変なデータを学習してしまうのではないか？ いろいろな実装参考にしたのと、自分で試した感じだと、畳み込みカーネルサイズの半分以下のpaddingは特に悪い影響はないようです。 逆に、端っこにしか出てこないパターンを識別しやすくなるのでは？とか。 良い点: 畳み込み演算の回数が増えるのでパラメーターの更新が多く実行される weight sharingしているカーネルのパラメーターは入力画像に対する畳み込み演算の回

  • テクノロジー
  • 2014/08/24 00:00

  • CNN
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  Torch7で複雑なモデルを書くときに便利な技 - デー

  5 users

  ultraist.hatenablog.com

  Torch7はnnに用意されている部品を組み合わせることで複雑なモデルを作れて便利なのですが、複雑なモデルは入力ベクトル(orテンソル)を様々形に変換しながら実行するので、どの時点でどのサイズになっているか分からなくて書くのが難しいというのがあります。 たとえば、伝統的なCNNは、Torch7で以下のように書くのですが require 'nn' function cnn_model() local model = nn.Sequential() -- convolution layers model:add(nn.SpatialConvolutionMM(3, 128, 5, 5, 1, 1)) model:add(nn.ReLU()) model:add(nn.SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2)) model:add(nn.SpatialConvolutionMM

  • テクノロジー
  • 2014/08/24 00:00

  • torch7
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  CIFAR-10でstate of the artのスコアが出せる、インターネットに落ちている中で最強のコード - デー

  9 users

  ultraist.hatenablog.com

  DecMeg2014をやっているときにCUDA使いて〜と思うことがあったので、最近、GTX760というGPUを購入して、Kaggle PlaygroundのCIFAR-10(有名な物体認識のデータセット)で試していたのですが、CIFAR-10のstate of the artである0.912を微妙に超える精度(0.9173)が出せるようになったのでソースコードを公開します。 nagadomi/kaggle-cifar10-torch7 · GitHub この結果は、"ベンチマークサイト Kaggle"で現在3位にランキングされています。 内容的には特に面白いことはしていなくて、cropping,scaling,horizontal reflectionで学習データを180万件(36x)まで増殖させたあとでNIN(Network In Network)というConvolutional Neu

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  • 2014/08/23 08:07
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  Kaggle Masterになりました - デー

  18 users

  ultraist.hatenablog.com

  ビッグデータを世界の天才たちが紐解くKaggle における上位プレーヤーの称号 Kaggle Master を得ました。 Kaggle Masterを得るには、 1. ２つの公開コンペで上位10%に入る 2. そのうち１つは10位以内に入る という条件があるのですが、4月に終った Large Scale Hierarchical Text Classification で3位、今日終った Greek Media Monitoring Multilabel Classification (WISE 2014)で9位だったので、最短2コンペでストレート Kaggle Master を得ることになりました。 これにより、天才の中の天才、超天才データサイエンティースト悪魔男爵ultraistterさんであることが示されてしまったため、僕がここで意味不明なことを言っていた場合でも、「ハイハイワロスワ

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  • 2014/07/16 10:46

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  計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー

  356 users

  ultraist.hatenablog.com

  まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag

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  • 2013/01/09 20:18

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  表紙を写すと本のレビューが読めたりするHTML5アプリを作ってみた - デー

  100 users

  ultraist.hatenablog.com

  最近のブラウザはgetUserMediaという機能でJavaScriptからカメラを操作してリアルタイムに動画を読んだりできるようなので、画像認識のデモ的なものを作ってみた。 表紙検索 PCのGoogle Chrome、Opera、AndroidのOpera Mobileの場合 動画が読めるといっても実際のところ一部のブラウザでしか使えなかったので段階的に対応してみた。 まず、PCのGoogle ChromeとOpera、AndroidのOpera Mobileの最新バージョンが全ての機能が使えるブラウザです。 これらのブラウザで hyoushi.me というドメインを開くと、サイトのトップに「カメラ起動」というでかいボタンが表示されています。 IS05 + Opera Mobile （僕はウェブカメラを持っていないのでこれはIS05 + Opera Mobileのキャプチャです） カメラ

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  • 2012/09/25 01:37

  • html5
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  組み込み型お手軽全文検索エンジンのRubyライブラリを作って２ちゃんねるQ&A検索の全文検索エンジンを置き換えた - デー

  25 users

  ultraist.hatenablog.com

  ２ちゃんねるQ&A検索(非公式) の全文検索は pg_trgm を使っていたのですが、だんだんとデータが増えてくるとPostgreSQLの共有メモリを増やさないと検索がタイムアウトするようになってきて、最近ではVPSのメモリのほとんどをPostgreSQLに割り当ててもクソ重くてやばかったので、昨日、意を決して組み込み型お手軽全文検索エンジンをテキトウに作って置き換えたら爆軽爆速になった。 qarc.info は意外に月100万訪問者以上あるんですけど、月800円のVPS1台にウェブサーバーからデータベースサーバーから全部突っ込んだ運用をしていて、これでどこまでいけるかというのが個人的な趣味みたいな感じなので、今回もできるだけ軽い実装かつ導入がめんどくさくないものを作ってみました。半日くらいで適当に作って、組み込みながらちょこちょこ直したもので、あまりいいものではないんですけど、その紹介を

  • テクノロジー
  • 2012/08/05 23:24

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  BimyouSegmenter: Rubyだけで書かれた微妙なサイズの分かち書きソフトウェア - デー

  9 users

  ultraist.hatenablog.com

  BimyouSegmenterはRubyだけで書かれた微妙なサイズの日本語分かち書きソフトウェアです。 約150Kバイトの微妙なサイズのソースコードで、青空文庫にある太宰治、宮沢賢治、夏目漱石、夢野久作作品であれば、MeCab+ipadicによるの分かち書きの結果と94%くらいは同じになります。 というTinySegmenterのパロディです。 TinySegmenterは新聞記事で学習されているのと、空白文字が単語にくっついたりして扱いが難しかったので、TinySegmenterのようなひとつのソースコードに全部つっこんだ感じの分かち書きのライブラリを自分の用意したデータで学習して好きに調節できたらいいなと思ったので作ってみました。 nekoneko_genでもこれを使っています。 TinySegmenterとは特徴ベクトルも学習アルゴリズムも学習データも違いますが、基本的な考え方はTi

  • テクノロジー
  • 2012/06/03 11:17

  • 分かち書き
  • Ruby
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  ネコでもテキスト分類器のRubyライブラリが生成できる便利ツールを作った - デー

  258 users

  ultraist.hatenablog.com

  あまり細かいことは気にせずテキスト分類器のRubyライブラリを1コマンドで自動生成する便利ツールを作りました。 いろいろ迷走している間に。 gem install nekoneko_genでインストールできます。 なにをするものなのか、ちょっと分かりにくいので、例で説明します。 ２ちゃんねるの投稿からどのスレッドの投稿か判定するライブラリを生成する 例として、２ちゃんねるに投稿されたデータから、投稿（レス）がどのスレッドのレスか判定するライブラリを生成してみます。 準備 まず gem install nekoneko_genでインストールします。 Ruby 1.8.7でも1.9.2でも動きますが1.9.2のほうが5倍くらい速いので1.9.2以降がおすすめです。 環境は、ここではUbuntuを想定しますが、Windowsでも使えます。（WindowsXP, ruby 1.9.3p0で確認）

  • テクノロジー
  • 2012/05/29 01:30

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  キャプチャつなぎ職人になる方法 - デー

  51 users

  ultraist.hatenablog.com

  本来何と呼ぶ者なのか知らないので、知っている方がいたら教えてほしいのですが。 ２ちゃんねるなどを見ていると、アニメのスクロールシーンの画面キャプチャを謎の技術でつなげている人がいます。 たとえば、次の4つの画像 (http://www.nicovideo.jp/watch/1333619854　より) （最後の頭のシーンは口が閉じていたけど口は空いていたほうがいいと思ったので、口より上のみ切り出した） これらをきれいにつなげて こうする。 方法を知っていれば簡単なのですが、たまにがんばって手でつなげたような画像を張る人がいるので、簡単な方法を紹介しておきます。 Microsoft ICEによるスティッチング Microsoft ICE という Microsoft Research が開発したアニメのスクロールシーンをきれいにつなげるソフトを使うだけです。 以下のURLからダウンロードしてイ

  • テクノロジー
  • 2012/04/17 22:55

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  • 画像処理
  • ソフト
  • anime
  • アニメ
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  クライアントサイドの巨大なクッキーとサーバーサイドのヘッダーサイズ制限の組み合わせによるDoSについて - デー

  42 users

  ultraist.hatenablog.com

  もう10年以上前のネタなのですが、いまだに有効だし、最近、セッションを扱っていないならXSSがあってもあまり問題ないという意見を見ることがあるので、サービス提供側として案外面倒なことになる場合がある、という話を書きました。 POCです。 http://www.udp.jp/misc/largecookiedos.html 内容としては、 JavaScriptから巨大なCookieをブラウザに設定できる HTTPサーバーは受け取れるHTTPヘッダーサイズの上限を持っていて、それを超えていた場合にBad Requestを返す 1によって2を超えるサイズのCookieが設定可能な場合がある（たぶんほとんどの場合可能） よってXSSなどによって巨大なCookieを設定されると以降サービスが利用できなくなる というものです。 Cookieの有効期限を何十年も設定されるとユーザー側で勝手に回復すること

  • テクノロジー
  • 2012/04/17 22:37

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  ２ちゃんねる Q&A 検索のその後 - デー

  4 users

  ultraist.hatenablog.com

  http://qarc.info/ のその後の日記です。 変更したこと ドメインを変えた ドメインは、前はkako.feezch.infoでしたが、Q&Aなのにkakoとかフィードを配信していないのにfeezch.infoのドメインとか意味不明な感じだったので変えました。qarc.infoです。これまたあまり意味のある名前ではないのですが、何か名前が必要だと思って、Q&Aスレをアーカイブするからqarcみたいな名前です。なぜsearchじゃないのかというと、arcのほうが響きがかっこいいからです。 質問スレ以外の過去ログを消した 公開時は、一部の板で1000に達したスレの過去ログを全部保存した上で、その中から質問スレを選んで、さらに質問文を選んで……としていましたが、レスのレコードが増すぎてやばい感じだったのと、全体の過去ログとか別にうちで持たなくてもいいやと思ったので消しました。 一度取

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  • 2012/03/25 23:36

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  ２ちゃんねるに寄せられた質問と回答から検索できるページを作った - デー

  78 users

  ultraist.hatenablog.com

  ２ちゃんねる Q&A 検索 - QARC 人類の知の資産であるところの２ちゃんねるの過去ログから、特に有用と思われる質問と回答のやりとりを高度な自然言語処理技術を用いて抽出・アーカイブし、それらを誰もが自由に検索できるページを作りました。 僕は、feezch.infoという２ちゃんねるのパートスレを次スレまで次々に自動追跡しながらひとつのストリームとしてフィードを吐くウェブサービスを運営しているのですが、フィードの利用者がとても少ないわりに、過去ログへのアクセスがものすごくあって、そのほとんどは質問スレの回答求めて訪れる方のようなので、それなら一発で回答にアクセスできるページを作れば非常に大きな社会貢献になるのではないか、feezch.infoのコードを使えば簡単に作れるし、ビッグデータや。そう考えてこのサービスを作ることにしました。 コレを使うと、たとえば、「skyrim 水銀のインゴッ

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  • 2012/02/11 04:04

  • nlp
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  OpenMPとウェブアプリケーションの組み合わせについて - デー

  18 users

  ultraist.hatenablog.com

  PerlMagick が OpenMP 有効だと高負荷になる件 :: drk7jp を見て、僕も自分が書いているライブラリで、OpenMPを使いまくっていて、将来的に同じことを言われる不安があるので、うまく付き合うためのノウハウを書いておきます。 まずOpenMPとは何かというと、並列コンピューティング環境を利用するために用いられる標準化された基盤です(Wikipediaより)。これを使うとC言語のfor文を並列化したりが簡単にできるので、マルチコアのCPUを使っている場合に、うまくいけばコア数倍の速度で処理できるようになります。1000msかかってた処理が4コアのCPUだと250msで処理できるようになった！　やったね！　というわけ。 しかし、gccやVC++でのOpenMPの並列化for文はデフォルトではプロセス毎にコアを全部使って処理するので、これをマルチプロセスと組み合わせると、プ

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  • 2011/12/29 22:18

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  CaboCha（バッド）ノウハウ - デー

  3 users

  ultraist.hatenablog.com

  前回の 日本語係り受け解析器 CaboCha Ruby 拡張の基本的な使い方とちょっとした応用 - デーで書くのを忘れてて気になるので書いておきます。 CaboCha::Parserをたくさん作らない CaboCha::Parserはメモリの使用量がすごいので、ひとつだけ作るようにします。 ari3_botを作った当初、CaboCha::Parser.newしまくっていて、さくらインターネットの共有サーバーはメモリ使用量が多いとkillされるので、killされまくっていて、botの状態をデシリアライズする前にkillされてデータが破滅するなどしていました。 Singletonにするなどグローバルにひとつ置いたほうがいいです。 助詞が省略された文を無理やり解析するために「、」を挿入する Twitterでは、 学校行く (学校へ行く) なに食べる？ (なにを食べる？) のように助詞が省略された

  • テクノロジー
  • 2011/10/17 10:16
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  日本語係り受け解析器 CaboCha Ruby 拡張の基本的な使い方とちょっとした応用 - デー

  79 users

  ultraist.hatenablog.com

  ari3_botの会話エンジンで使っている自然言語の処理の中から他の方にも有益そうなところだけ書いておこうと思います。 このエンジン自体はアドホックにヒーリスティクスな処理を追加しまくっていて、とても説明しにくいのですが、基本的な部分だけ抜き出して……まとめて……解説します。全部実装できるほど詳細な解説はできないので、取っ掛かりになる程度です。 ちなみにCaboChaのAPIはきちんとしたドキュメントがない？ようで、僕はソースコードを自分で読んで得た知識から解説を行っています。また日本語文法関する知識もari3_botを作るためだけに得たものであり、あやしいので、あまり信じすぎないようにしてください。 もくじです。 ari3_botの会話エンジンとは CaboChaの基本的な使い方 CaboChaで主語と述語っぽいところを抜き出す 述語を活用してみる その他のいろいろなヒント まとめ ar

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  • 2011/10/15 16:17

  • CaboCha
  • 自然言語処理
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  • bot
  • MeCab
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  feezch.infoで使われているあやしい技術を解説します - デー

  61 users

  ultraist.hatenablog.com

  feezch.infoで使われている一部の技術を解説しようと思います。 Railsやnginxの設定の話は、僕が書くことでもないので、一般的なウェブサービスではあまり使われてなさそうな２ちゃんねるに関連した技術やあやしめ技術をいくつか選んでみました。 主に画像関連です。 クローラー周りも、とてもよく考えられたすばらしい仕組みを持っているのですが、特にあやしくなく本当にすごいので、ここでは省略します。 以下がもくじです。（リンクはつけ方が分からなかったので、ついてないです） 画像URLのルール集『ImageViewURLReplace.dat』を使って投稿内容から画像URLを抽出しダウンロードする グロ画像ブラックリスト『NGFiles.txt』でグロ画像をブロックする ウェブブラウザがリファラを送らないように画像にリンクする グーグルの新機能『Search by Image』を使ってサムネ

  • 暮らし
  • 2011/10/09 12:27

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  ２ちゃんねるのパートスレを追跡しながらフィードを配信するウェブツールを公開しました - デー

  21 users

  ultraist.hatenablog.com

  http://feezch.info/ ２ちゃんねるのパートスレを追跡しながら勝手にフィードを配信する便利ツール、 またはパートスレに特化したフィードリーダー向け２ちゃんねるブラウザのページです。 RSSリーダー等で２ちゃんねるが読める （読み易さにこだわったフォーマット） スレが落ちたときも次スレを自動で追跡 (手動でも簡単に設定できます） うｐロダの画像が消えててもインターネットから復活 (画像による画像の検索 by ググル先生) グロ画像をブロック (すり抜けても少し見づらいサムネイルで防御力↑) botなど自作のプログラムでスレのデータを扱いたいときの簡単フィードAPI(JSON) くわしくは、helpを見てください。 サーバーは弱いし、運用も面倒くささそうなので今後どうなるか分からないですが、 自分でここ2週間くらい使ってみたところ便利すぎてやばいので、２ちゃんねらーの方はぜひ試

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  • 2011/08/30 01:11

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  OpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xml - デー

  85 users

  ultraist.hatenablog.com

  追記 lbpcascade_animeface · GitHub githubに置きました。 追記前 かなりいい。http://j.mp/oMVViM http://j.mp/pKZC4Y イロイロ試すと丸っこいものに対する誤検出がちょっと気になるくらい。 http://twitter.com/#!/ultraistter/status/92775087635312640 金曜日から何度か学習していたLBP版のアニメ顔検出ができていた。前回のOpenCVでアニメ顔を検出するためのXML v2 - デーに比べるとかなりよくなっていると思います。検出速度もこっちのほうが速い。 ダウンロード http://anime.udp.jp/data/lbpcascade_animeface.xml (デカイので右クリックで保存) 使い方 OpenCVのサンプルに入っているfacedetectというプログ

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  • 2011/07/19 02:58

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  ブラウザで使える数式処理システムを作った - デー

  54 users

  ultraist.hatenablog.com

  こんなの 昨日、OpenSearchから使える関数電卓を作ろうと思って、イロイロ考えているうちに数式も処理したくなって、イロイロ調べたところ、GiNaC is Not a CASというC++の数式処理ライブラリを使うとよいらしいのでコードを見たら、ginshという対話ツールにBisonで生成したparserが付いてて、コレ使ってライブラリ作れば一瞬でできるやんけと思ったので、朝からがんばって作ってみました。 http://cas.udp.jp/:title= 式を展開したり、簡略化したり、微分したり、連立方程式を解いたりできます。 まだ操作がアレですが、コレを使えるようにして、アイコンがMSYSと間違えるやすいMaximaをもう使わなくてもいいようにしたい。 やったことは、 ginshの入出力をバッファで指定できる + 出力フォーマットいじれるようなライブラリを作成して共有ライブラリにした

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  • 2011/07/10 22:51

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  JavaScriptで顔検出 - デー

  8 users

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  404 Not Found 何度か見たことあるネタだけど。アニメ顔にも対応（OpenCV版のほうです）。 もともと、WebGL GPGPUでやろうと思って、先週、OpenCVのdata/haarcascadesにあるようなデータから特定の言語向けのコードを生成するプログラムを作ってJavaScriptで試してて(動いた）、今日、GLSLを出力できるようにしたんだけど、シェーダのコードがコンパイルできなかった（なんか返ってこなくなる!!)ので、今日はあきらめて、JavaScript部分だけ書いておこうと思った。 WebGL GPGPUで超速くできたらVideoタグとCanvasを使って動画に適用すればかっこいいかなーと思ったんですけど｡ 気になったこと 遅い。 chromeだと２回目以降の実行が速いけど結果がおかしいことがある。あとたまにブラウザがクラッシュする。 http://twitte

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  • 2011/07/03 14:51

  • javascript

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