アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
地形アルゴリズムの結果をPOVRAYで出力する - Qiita
Diamond-Square Algorithmとは 今回使うのはHunter Loftis氏によるリアルな地形生成アルゴリズム http://www.playfuljs.com/realistic-terrain-in-130-lines/ 130行で地形生成ができると少し前に話題になった。 アルゴリズム自体の解説は上記リンク参照 仕組み 今回のDiamond-Square Algorithmはx-yの平面上にアルゴリズムで生成したheightを使って1*1*heightの四角柱を並べる事で地形を生成する仕組みになっている。 なのでアルゴリズムで生成したあとは並べてライトを置けばそれっぽくなる 生成の手順 POVRAYの旧石器時代のような言語にアルゴリズムを書くのは現実的じゃないので、javascript部分をそのまま利用してそこからpovファイルを生成する。 生成にはMacのScrip
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」について - Qiita
bugspotsはgoogleが開発した、バグ予測アルゴリズムをオープンソースとして開発されたツールです。 細かい説明は後にまとめますが、実際に使ったのを見るほうが分かりやすいので早速使ってみます。 実際に使ってみる 1.bugspotsをgemでインストール 3.結果を見てみる このHotspotsの下に出力されている左の数値がバグが起こりやすい度合いを表すスコア、右が対象のファイルになる。 メチャクチャ簡単に導入できるので、 リファクタやコードレビューなどで目星をつけるという意味では有用なツールな気がしました。 背景の説明 googleでは、チェックイン前にユニットテストやコードレビューが行われているが、コードが大量になってくると、ユニットテストやコードレビューをすり抜けたバグも少なからず発生してします。 googleではこの問題に対処するために、独自の「バグ予測アルゴリズム」を採用し
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