研究室生活のメモ・・・だった過去の遺産。移転先→http://negimochix2.blogspot.com/
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Ubuntu8.04の設定メモ.
Shared Folderできない問題もたぶんここで解決できる.
http://fun.poosan.net/sawa/index.php?offset=28
Shared Folderできない問題もたぶんここで解決できる.
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よさげなところがあったのでメモ.
HAKUHIN's home page
ここは,ActionScript3.0によるゲームとアニメーションの解説がなされているサイト.
サンプルプログラムもあって良さげ.
いずれ,まともなゲーム作ってみたいよね.
追記:
FLASHってすばらしい
ここは”クラスとは?”って初歩の初歩から書いてあってわかりやすい.
サンプルプログラムもちょうど(?)シューティングだし.
元々,何かのゼミとして誰かに教えることを前提として買いてあるっぽい.
環境は,Adobe Flash CS3ではなくて,プログラミング環境のみ(Flex).
でも,プログラミングについては十分参考になる.
HAKUHIN's home page
ここは,ActionScript3.0によるゲームとアニメーションの解説がなされているサイト.
サンプルプログラムもあって良さげ.
いずれ,まともなゲーム作ってみたいよね.
追記:
FLASHってすばらしい
ここは”クラスとは?”って初歩の初歩から書いてあってわかりやすい.
サンプルプログラムもちょうど(?)シューティングだし.
元々,何かのゼミとして誰かに教えることを前提として買いてあるっぽい.
環境は,Adobe Flash CS3ではなくて,プログラミング環境のみ(Flex).
でも,プログラミングについては十分参考になる.
k次元空間をいくつかの部分空間に分けて考えるデータ構造.
Nearest Neighbor Search(NNS)などで用いられることが多い.
k次元を2分し二分木として表現することで,探索を0(log n),ワーストO(n)で探索可能.
参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Kd-tree
Nearest Neighbor Search(NNS)などで用いられることが多い.
k次元を2分し二分木として表現することで,探索を0(log n),ワーストO(n)で探索可能.
参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Kd-tree
アプリケーション系の解説
http://stwok.exblog.jp/
MACまとめ
http://www3.atwiki.jp/itunes/pages/23.html
UNIXの環境整備
http://www.astro.phys.s.chiba-u.ac.jp/~takahasi/macosx/macosx-top.html
MacWiki
http://macwiki.sourceforge.jp/wiki/index.php/
わかばマークのMacの黙示録
http://wakabamac.blog95.fc2.com/
Mac買ったからすぐいれるソフトまとめ
http://wiki.fdiary.net/mac2ch/
iTunesをメニューバーから操作するソフト - iMote
http://www.mkd.cc/imote/
Safariのプラグイン - Stand
http://hetima.com/safari/stand.html
FTPソフト - Cyberduck
http://cyberduck.ch/
http://stwok.exblog.jp/
MACまとめ
http://www3.atwiki.jp/itunes/pages/23.html
UNIXの環境整備
http://www.astro.phys.s.chiba-u.ac.jp/~takahasi/macosx/macosx-top.html
MacWiki
http://macwiki.sourceforge.jp/wiki/index.php/
わかばマークのMacの黙示録
http://wakabamac.blog95.fc2.com/
Mac買ったからすぐいれるソフトまとめ
http://wiki.fdiary.net/mac2ch/
iTunesをメニューバーから操作するソフト - iMote
http://www.mkd.cc/imote/
Safariのプラグイン - Stand
http://hetima.com/safari/stand.html
FTPソフト - Cyberduck
http://cyberduck.ch/
基本的な考え方 対象となる特徴ベクトルp=(x1, ..., xd) (d:次元数) ↓ 二進数のベクトルv(p)に変換 v(p)=UnaryC(x1) ... UnaryC(xd) C:ベクトルの要素の最大値 UnaryC(x):1がx個の列に0がC-x個の列をつなげた0,1で構成される値. ↓ ハッシュ関数:gI(p) {1, 2, ... , Cd}の部分集合Iによって選ばれたビットの値を並べた値がハッシュ値.
Step1:
{1, 2, ..., Cd}の部分集合Ii (i = 1, ..., L)について,
のハッシュテーブルを作成.
(つまり,ひとつの特徴ベクトルにつきL回ハッシュ値を計算してテーブルに格納.)
全部でL個のハッシュテーブルTiができる.
このとき,競合(collision)する場合は,同じエントリに格納する.
ここ重要!m9っ`Д´) ビシッ!!
Step2:
最近接点探索.
クエリqに対してすべてのハッシュ関数でハッシュ値を求める.
得られたハッシュと同じキーを持つエントリに含まれる特長ベクトルをすべて取り出す.(同じキーを持つエントリの和集合)→ 最近接点候補
候補の中から最近接点を距離計算により発見.
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【中の人】
・くさもち
・ボカロ廃大学院生
・βからのニコ厨
・もちろん非リア充
・ミクZ4 第二期個人スポンサー
【メール】
・negimochi.tabetai(゚Д゚)gmail.com
(゚Д゚)→@
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