KDDI「手のひらAR」はARの限界を突破するか？ (1/5)
2月28日に開催された「au コンテンツフォーラム 2011」（関連記事）。その会場でひときわ異彩を放つデモが行なわれていた。スマートフォンのカメラで自分の手を写すと手の上に3Dキャラクタが登場し、音楽に合わせて踊るのである。 開発したのはKDDI研究所。ARで必須と思われていたマーカーがない上に、「手」という機械には非常に処理しにくい物体を非力なスマートフォン端末で認識させて、さらに3Dのキャラクターがランダムに動くさまは、今までのARを知っている人間からすれば驚きの一言。物珍しさからブースに人だかりができていたのも頷ける。 一体どんなブレイクスルーがあったのか。もしかしてARの転換期に来ているのではないか。そんな興味を覚えKDDI研究所に取材を申込んだ。対応していただいたのは工学博士の加藤晴久さん――手のひらARの生みの親である。 この手のひらARの登場によりどのような世界が開けるのか
d.y.d. 2倍だけじゃない
10:01 10/07/20 それでも２倍だ 先日のvectorの伸長度合いの記事に関して 本当に1.5倍のほうがメモリ効率がよいのか という反応をいただきました。とても興味深い。みんな読みましょう。 自分の理解メモ： 「再利用ができるから嬉しい」等の議論をするなら、 今までに確保したメモリ (1 + r^1 + ... + r^k) のうち、 有効に使えてるメモリ r^{k-1} (バッファ拡大直後) や r^k (次のバッファ拡大直前) の割合で評価してみようじゃないかという。 まず簡単のために再利用をしない場合を考えると、この割合はそれぞれ (r-1)/r^2、 (r-1)/r になります（途中計算略）。 この利用率が最悪になる瞬間 (r-1)/r^2 を最善にしよう、 という一つの指標で考えてみると、式を微分なりなんなりしてみると r = 2 で最大(25%)となることがわかります
#devfest_jp 「Task QueueはMapReduceの夢を見るか？」の資料です - スティルハウスの書庫の書庫
DevFestの私のセッション 「Task QueueはMapReduceの夢を見るか？」の資料です。 Do Task Queues Dream of MapReduce? Tips and tricks about Google App Engine's Task Queue service and parallel processing with it. (by @kazunori_279) 1. What is Task Queue 2. Parallel Query Demo 3. The App Engine Parallelism 4. Concurrency Control on TQ まあ要するに「MapReduceほど大規模な並列処理にはならないけど、順次処理より数倍は速くなるよ」という趣旨です。 また、このセッションで使用する並列検索デモのコードはこちらで公開しています
動的計画法とナップサック問題を学びたい人におすすめのサイト - ダウンロードたけし（寅年）の日記
組み合わせ最適化の手法として「動的計画法」というモノがあります。 wikipediaから抜粋 動的計画法（どうてきけいかくほう、英: Dynamic Programming, DP） コンピュータ科学の分野において、ある最適化問題を複数の部分問題に分割して解く際に、そこまでに求められている以上の最適解が求められないような部分問題を切り捨てながら解いていく手法 一見難しそうですが、実は理解するのは以外と簡単です。いろいろな場面で応用が利く便利な手法ですので、覚えておいて損はないものです。コンピュータ系、情報系のお勉強をする人であれば、おそらく一度は習ったりするかもしれません。 ナップサック問題と動的計画法 動的計画法の一番親しみやすそうな例として「ナップサック問題」というのがよく取り上げられます。 こんな感じの問題です。 今ここに様々な大きさの品物が置いてあるとします。そしてそれらの品物は各
Quicksilverは如何にして鋭い検索を行っているのか？ - ザリガニが見ていた...。
Quicksilverの検索性能が、感性をくすぐってきた。 「apple」→「AppleScript Editor」 「ase」→「AppleScript Editor」 「prol」→「Property List Editor」 「im」と入力して、「Image Capture」を起動したいが、「iMove」がトップヒットになってしまう...。 そんな状況でも、候補リストから2回連続で「Image Capture」を選択すれば、3回目以降は「Image Capture」がトップヒットになる。 直近のユーザーの好みを学習してくれるのだ。 もちろん、「ima」まで入力すれば「Image Capture」がトップヒットになる。 「ase」「prol」のような、単純な前方一致でも、部分一致でもない検索には恐れ入る。しかも、シンプルだけど学習もしてくれる。使うほどに手に馴染んでくる仕組みは、この辺
パラメトロン計算機
久野君たちの努力により, Beautiful Codeの翻訳がでた. 以前 三省堂の洋書の棚にあるのを見たことはあったが, その時はパスした. 翻訳をみると, なにしろ多くの人がそれぞれのプログラム言語で書いた自分のプログラムを(それもかなり大きい部分を)自讚しているから, 読むのが大変そうである. 短くて面白かったのは, 33章「『本』のためにプログラムを書く」であった. 要するに平面上の3点A, B, Cの座標が与えられた時, その3点が同一直線上にあるかを判定するプログラムを書くのだ. 私がやっても多分こういうアプローチになるであろうという風に話は展開していく. まずA,Bの2点を通る直線の式を決め, 点Cがそれに乗っているかを問うもの. これは最初の2点がy軸と平行な線上にあるときの始末が面倒. 次はABを通る直線の勾配と, ACを通る直線の勾配を計算し, それらが一致するかを見る
広く知られているinsertion sortのコードは駄目すぎる - やねうらお−よっちゃんイカを食べながら年収1億円稼げる(かも知れない)仕事術
insertion sortは「挿入ソート」と訳される。(Wikipedia→ http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%BF%E5%85%A5%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 ) ■ 日本語版 Wikipediaの日本語のページのコードを引用すると次のようになっている。 for (i = 1; i < n; i++) { tmp = data[i]; for (j = i; j > 0 && data[j-1] > tmp; j--) { data[j] = data[j-1]; } data[j] = tmp; }上のコードでは、内側のループでinsertの必要がなかった場合でも最後にdata[j] = tmpでtmp変数をwrite backしており、しかも、insertの必要のなかった場合でもj=iが1回実行される。それらの意味に
【インフォシーク】Infoseek ： 楽天が運営するポータルサイト
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