エッシャーっぽい絵を生成する「エッシャーくん」を作ってみた。
エッシャーっていう画家は知っていますか？分かんない人のために説明しますと、こんな感じのふしぎーな絵を書いている人です。名前は知らなくても一度は見たことがあるのではないでしょうか。 それでなんですが、適当な画像からなんかエッシャーっぽいふしぎな画像を生成するフィルタ「エッシャーくん（仮称）」をPython Imaging Library(PIL)で作ってみました。これを使えばどんな画像もエッシャーっぽい世界にご招待です。ソースは近々公開します。 追記(09/24) ソースコードをアップロードしました。subversionで管理されてますので、 svn checkout http://svn.coderepos.org/share/lang/python/escher Somewhere でチェックアウトしてください。 たとえば、こんな感じのイラストにエッシャーくんを適用させてみると… こんな
こういった技術がオープンソース化されるのは素晴らしいことだ。コンピュータはキーボードとポインタデバイスを使って操作するのが当たり前になっている。だがこれは今後も続くだろうか。いや、マルチタッチシステムに代表されるようにもっと自由に操作できるようになるはずだ。 目線でポインタデバイスを制御する その一つの可能性として視線はじゅうぶん可能性がある。既に体が不自由な人のためにも利用されているが、Opengazerはそれをオープンソースとして提供している。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはOpengazer、Linux向けの視線認識エンジンだ。 OpengazerはWebCamを使って顔を映し出す。そしてその視線の動きに応じてポインタデバイスを移動させることができる。画面の範囲は決して狭くなく、それでもきちんと認識して移動するのが凄い。 デモ動画はUbuntu上で動作しているようで、現在
2008年にお勧めだった本 - Seeking for my unique color. id:syou6162にバトン（違）まわされたので書いてみる。syouが専門の本を買って勉強してる一方、僕はほとんど専門に関係ない本ばかりである意味恥ずかしいのだが、拡散こそがアイデンティティなので、今年の読書の集大成の気持ちで書いてみた。 新刊かどうかはあまり気にしていない。流行しているから、と読んだ本であれ、たまたま手に取った本であれ、誰かに推薦された本であれ、ここでは一律に「受けた影響」の観点から語り*1、ただの羅列にならないよう気をつけた。 らいんなっぷ 生物と無生物のあいだ (講談社現代新書) 黄金の扉を開ける賢者の海外投資術 ソロスは警告する 超バブル崩壊=悪夢のシナリオ 第三の脳――皮膚から考える命、こころ、世界 無理なく続けられる年収10倍アップ時間投資法 プロフェッショナルの条件―い
これから重大発表がされるというとき、聴衆はシーンと静まり返って話を待ち受ける。自分たちの発するノイズが情報をかき消してしまわないように。ここではCortexのニューロンも同じように情報がやってくるときにノイズを抑えて情報を待ち構えるのだという話をする。 例えば二つの視覚的stimulusがあるとしよう。刺激提示後 t [ms]からt+Δtまでのwindowに発火する確率をΔpとすれば、ニューロンがその発火によって運ぶ情報量は(単に相互情報量の定義に従って) I = Σs p(s) log p(s) + (1-p(s)) log(1-p(s)) - p log p - (1-p) log(1-p) - 1/2 log 1/2 *2 と定義される。ここで p =Σs p(s) これは理想的な場合であるが、しかし実際のニューロンでは同じ条件の刺激に対して一回ごとに異なった反応を見せる。つまりニュ
「ケータイ位置情報ゲーム」というゲームジャンルがある。 ケータイのGPSや基地局位置情報等を取得できる機能を使い、ある場所に来た記録をスタンプラリー的に競ったり、移動距離を競ったり、或いはそれらの値を変数に起こるイベントを楽しんだり、ユーザ間のコミュニケーションを楽しんだりといった類のゲームだ。 まだまだ市民権を得ているとは言えないゲームジャンルではあるが、一部ユーザの熱狂振り、そしてその行動力は驚かされる物がある。 「あんてなめぇ」という、au/KDDIケータイで遊べる、個人運営のケータイ位置情報ゲームがある。 おそらく、ユーザ数規模は数千人規模のサイトなのだが、先日、参加者全員を6チームに分け、14日以内のチーム全員の累積移動距離で勝敗を決める、という期間イベントがあったのだが、非常に盛り上がり、参加者全員での総移動距離が56万5612.4kmにも達した。 実に地球14周分だ。
可逆データ圧縮分野で、現在研究が盛んな分野の一つが、データを圧縮した状態のまま定数時間でランダムアクセスをサポートするデータ圧縮方式です（word RAMモデルでO(log n)サイズの復元が定数時間)。 これは、データをあたかも圧縮していないかのように扱えるため、透過的データ圧縮/構造と呼ばれています（英語だとまだ決まってない？)。 例えば1GBのデータを圧縮した状態で、途中300MB目から4Byteだけ復元しようというのが定数時間で実現できるわけです。これは理論的にもかなり強いことをいっていて，例えば今あるデータ構造やアルゴリズムが、O(T)時間である問題を解けるというのがあったら、それを全く同じO(T)時間のままデータ構造を圧縮し作業領域量を減らすことができます (一応データ構造に対し読み込み操作しか無い場合。書き込みもある場合はまたちょっと面倒になる） このデータを圧縮したまま扱う
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