先鋭的下劣投稿集団有限公司総経理（令和100年最新版）
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- 自己紹介 生ビールは中ジョッキ1杯あたり約200kcalなので1日10杯で生きていくのに必要なカロリーを摂取することができ、毎日飲み続ければみるみるうちに健康になっていく / アイコンは@HundredBurger さんに描いてもらいました。
2012年02月03日(金)
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サムスン Galaxy S III (仮) は独自イベントで今年前半に発表、MWCには出展せず -- Engadget Japanese t.co/8KMNyDHx
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posted at 07:01:15
とここまで書いておきながら人様にお披露目することのできないものを作るにはモチベーションが足りない。が、結局こういうものはルサンチマンとかそのへんが原動力になったほうが良いものが出来ると思うしもっと蔑まれ馬鹿にされ打ち棄てられたらきっと僕はここに至ることが出来るよ
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posted at 01:05:55
および物量作戦により担保される。正解には辿り着けないが、私は知ることが出来るようになる。無限の中の有限を尤もらしい方法で得るのが人類の武器だ。デコード過程ですら認知し得なかった人間に革命をもたらすことができる。
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posted at 01:02:30
そうなってからは推論エンジンはヒューリスティックなプリプロセスへのフィードバックを行う処理を担当することでデータベースの健全性を再検証するために用いる。あとはそのデータベースそのものが私の夢そのものだ。それで私が知り得なかったことにある一つの解を得る。その妥当性は自分の才能と努力
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posted at 01:00:42
じゃんｗ まあそのあたりはある程度トライアンドエラーでやっていくしかないね。この評価関数による推論の精度を得たら、しばらくは妥当性検証とデータベースの成長の二本柱で実装をすすめる。検定に耐えうるサンプル数を超えたあたりから推論エンジンはデータベース以上の価値を持たなくなるはずで、
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posted at 00:58:36
で合わせて画素を分解してVRAM上に配置しておくことで高速化できるだろうか？Cならばコンパイラのオプションの誤差程度かもしれないが比較検討してみよう。ここまでやれば評価関数処理部のごく単純な規則に従い変換を行いある種の統計および相関値を得る。ってこれをここで書いたらこの発明台なし
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posted at 00:55:59
ーリスティックな実装としてはパターンマッチより先に決め打ちで特定画素に着目しあるラインでヒストグラムを得る、その後SADなどの比較的高速なかつ範囲指定可能なパターンマッチで領域を決めてから特定座標間のユークリッド距離を得て、それが条件内であれば評価関数にぶち込む座標を決める。ここ
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posted at 00:53:07
りる、問題は評価関数なのだ。プリプロセス部にある程度ヒューリスティックな制約条件を求めることで速度を向上して精度に影響しうる場合はそのデータを捨てるアルゴリズムにすることで評価関数処理の負荷を下げる。評価関数では本題をなるべく早く正確に処理することに徹してもらう実装を目指す。ヒュ
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posted at 00:50:38
でもいいしまあ適当で、ポーティングおよび互換性はこの際気にしない。扱う対象の性質上フロントエンドおよびインタフェースはGUIが望ましいが今更MFCとかWinAPIに触りたくもないのでまあさくっとJavaでいいだろう。推論エンジンの画像処理部分はOpenCVあたりのライブラリで事足
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posted at 00:47:54
スで実行する。最終的にはRAMにある処理後のデータをライトバックする実装と出来るようにしておけばDBとのマッチングそのものをアウトプットとするような使用方法においても十分な速度が出るだろう。推論エンジンは速さが重要なのでネイティブなCで記述しておきI/Oまわりはまあ何のスクリプト
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posted at 00:44:05
考える。具体的な実装を検討しよう。最終的にはオンメモリで実行する高速なI/Oを実現するDB、推論エンジン検証の過程では通常のストレージへのアクセスを有して良いとして、ストレージとのI/Oおよびプリプロセス、RAMに展開するまでを一つのタスクとして、推論エンジンとは別にタイムスライ
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posted at 00:41:37
ンプルが重要となるし、推論エンジン以上にプリプロセスの部分の実装能力に依存してしまうだろう。そうなったら設計も一筋縄ではいかないが、正解はつまるところ帰納的飛躍の向こう側にしかないわけだから、まずは大雑把にでも解を導ける実装としてそこからブラッシュアップしていくほうが妥当であると
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posted at 00:38:47
るが、この評価関数および推論エンジンの精度次第ではデータベースの構築精度向上に寄与でき相補となる可能性がある。実際のところラプラスの悪魔と戦うようなプログラムでその精度というのは半分笑い話ではあるし、確認しようのない事柄に解を求めようとする以上、精度がモノを言う、検定では多数のサ
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posted at 00:37:07
まず大前提となる推論の評価関数の妥当性を検証しなければならない。その検証のためにまずはデータベースとの照合を行うルーチンが必要で、それを解として仮説検定を行なってこの仮説が棄却されないことを示してから実装に入ろう。最終的にはデータベースそのもののほうが価値と汎用性が高いと考えられ
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posted at 00:33:55
