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男性棋士の年齢×取得タイトルの相関図
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kd-tree Visualization(2) - agwの日記
先日のエントリにて、kd木を紹介しました。前回はアルゴリズム Cに倣って、要素の追加のみでkd木を構築してみました。 繰り返しになりますが、一般的に要素の追加のみでkd木を構築するとバランスの悪い木となることが知られています。先日のエントリで作成したkd木を可視化したものは以下のようなものでした。 同じく、木構造として可視化したものは以下のようなものでした。 さて、では何故均衡の取れない木が構築されてしまうのでしょう? 座標群の初めの点、1番の点を挿入した直後の状態を可視してみましょう。 この可視と先ほどの木構造としての可視を比較すると不均衡な木が構築される理由がより明らかとなります。木構造の可視にて1番の左側にぶら下がっている2番以下の座標群は、この可視では1番によって空間分割された領域の下側、つまり、y座標値がより小さい側に分布しています。 同様に、木構造にて1番の右側にぶら下がってい
画像レンダリングのプロセスを視るサービス - 2nd life (移転しました)
http://lab.rails2u.com/auto_renderer/ を作ってみました。WinIE だとかなり重い疑惑なので注意です。 最近Life is beautiful: Flashで「油絵フィルター」を作ってみたを読んで、そういえば Taka さんが .fla で書いてたよなぁ、と読み返してみたら面白そうなので実装してみました。 で、あれこれやってるうちに、何にもないところから徐々にアニメーションさせて表示させてみたらそれはそれでかなり面白くて。レタッチして最終的な出来を重視するよりも、いろいろレンダラ差し替えたりサイズ変えたりしてる方が面白くなりそうなので、その値を微調整するインターフェイスを Flex2 で作ってみたり。 右下のフォームに作成プロセスを視たい画像の URL 入れればロードされます。最初はぼーっと視るのも良し、いきなり suto shape size を外し
断片部 - 甘くておいしいおイモだよ〜 - はてブお気に入り/入られグラフ（開発中）スクリーンショット
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
XCN可視化CGI - eiji8pou's diary
いつもお世話になっているRagna Archives Networkさんに、拙作のCGIを使用していただきました。 Ragna Archives Networkでは、近頃キャラクター同士の人間関係を記述するXCNを導入されています。 拙作のCGIは、そのXCNの記述を元にキャラクターの人間関係を芋づる式に引っ張った挙句に、構築された相関をSVGに置き換えて表示するCGIです。 表示の仕方 あなたのマシンにSVGビューワーがインストールされていなければインストールする。 Ragna Archives Networkで適当なキャラクターを個別表示する。 そのページ中に「→人間関係(XCN)をグラフ表示」があるのでそのリンクを開く。 これでそのキャラクターにXCNが設定されていれば、関係キャラクターも含めて、キャラクターの相関表が表示されます。 表示例 柏木千鶴 痕のキャラクター相関を柏木千鶴を
クラスタリング技術を使った「はてなブックマーク」でのお気に入りユーザ数ランキング（簡易ジャンル別） - llameradaの日記
今度は「はてなブックマーク」の「お気に入り」ネットワークで、ジャンル別のランキングを求めてみました。同じユーザから「お気に入り」されているユーザは、同じジャンルに分類されます。詳細は以前の記事を参照してください。 参考リンク：クラスタリング技術を使ったAmazon DVDでの出演回数ランキング（簡易ジャンル別） - llameradaの日記 結果をみると「はてな」の人々が同じクラスタに分類されたり、サブカル系のブックマークをするユーザがまとまっているなど、そんなに結果は悪くないようです。新たな「お気に入り」を探す手助けになるかもしれません。なお、ユーザ数は今回収集した3647ユーザ中での数になりますので、実際より少なくなります。 追記：深い考えもなしに公開してしまいましたが、人を分類するのは問題が多いです。しかも、クラスタリング技術は基本的に大雑把で分類精度はあまり高くないのが普通です。い
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