ゲームグラフィックス特論 A / B − 授業概要
授業の概要・位置づけ 3次元コンピュータグラフィックスの理論と実装方法のうち, 特に3Dゲームなどのインタラクティブなアプリケーションを実現する上で必要になるリアルタイムレンダリングの技術の学習を通して, 現在のCGシステムで用いられている各種の技術や考え方を理解し, それを応用したシステムを実装するための知識とノウハウを習得します. 学部科目の「コンピュータグラフィックス」に続く進歩的な内容であり, 教科書的な内容にとどまらず現実のシステムで応用されている技術の具体的な内容の一端に触れることを目指します. 概要説明，レンダリングパイプライン (講義資料, 講義ノート, 宿題) GPU (Graphics Processing Unit) (講義資料, 講義ノート, 宿題) 変換 (1) - 同時座標による座標変換 (講義資料, 講義ノート, 宿題) 変換 (2) - 四元数による回転と補
生態学データ解析 - 統計学授業 2008
教科書化のお知らせ: この「講義のーと」が 教科書 として出版されました!! (2012-05-18) 講義のーと PDF ファイルは北大図書館 HUSCAP からダウンロードできます (2012-07-13) 統計学の授業やります (2008 年度後期, 2008 年 10 月 27 日より) 教室: 北大・地環研 A 棟 8F A803A 教室 講釈: 久保拓弥 2008 年 10/27-11/13 の講義 (+ 補講 2 回) (第 1 回) 10/27 (月) 生態学データ解析の統計モデリングとは? (第 2 回) 10/30 (木) さまざまな確率分布と最尤推定 (第 3 回) 11/06 (木) 一般化線形モデル (GLM) 1 -- ポアソン回帰 (第 4 回) 11/10 (月) 一般化線形モデル (GLM) 2 -- ロジスティック回帰 (第 5 回) 11/13 (木)
動く混合ガウス分布（実装編）- 動く PRML シリーズ（１） - Next MIDI Project
こちらもどうぞ - 動く混合ガウス分布（導出編） 実装には python, SciPy と matplotlib を使います。 テストデータには Old Faithful 間欠泉データを使います。 データの読み込み Old Faithful 間欠泉データを PRML のホームページからダウンロードし、作業ディレクトリに置きます。保存したデータは、SciPy の loadtxt 関数で読み込みます。 from scipy import loadtxt def faithful(): return loadtxt('faithful.txt') 適当に正規化します。 from scipy import sqrt def faithful_norm(): dat = faithful() dat[:, 0] -= dat[:, 0].mean() dat[:, 1] -= dat[:, 1].m
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