タイトルそのままです！ まずFirefoxのアドオンを紹介していきます Tombloo http://wiki.github.com/to/tombloo 色んな所で紹介されているので特に言うことは無いですが これは絶対に入れるべし Greasemonkey 通称<<三種の神器>>から Autopagerize そのままだと読み込むスピードがちょっと遅いので、ユーザスクリプトautopagerize.user.jsを編集した var BASE_REMAIN_HEIGHT = 10000 デフォルトでは400pxまで先読みするところを10000pxにしたのでかなり先まで読んでくれる LDRize pでピンで溜めたり、j,kで移動したり、oでピンを開いたりする これがないと死ぬ Minibuffer 半分はLDRizeを使うためにあるようなものです！ LDRizeのj,kの動きはヌルヌルしてち
本文書は次に掲げる URL で示される文書の部分的な邦訳です。 http://www.cs.uu.nl/people/daan/download/parsec/parsec.html Parsec, 高速なコンビネータパーサ Daan Leijen University of Utrecht Dept. of Computer Science PO.Box 80.089, 3508 TB Utrecht The Netherlands daan@cs.uu.nl, http://www.cs.uu.nl/~daan Parsec, 高速なコンビネータパーサ Daan Leijen University of Utrecht Dept. of Computer Science PO.Box 80.089, 3508 TB Utrecht The Netherlands daan@
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
素朴なBigtable、できること できないこと：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（2）（1/2 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 あまりにもRDBとは異質な「Bigtable」 前回の「もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは」では、連載第1回目として、クラウドコンピューティングにおける新しい潮流である「リレーショナルデータベース（RDB）から分散Key-Valueストア（分散KVS）への移行」が、どのようなパラダイムシフトをもたらすのかを解説しました。今回からは、グーグルが運用する代表的な分散KVS「Bigtable」の内部構造を紹介し、クラウドの本質をより深く掘り下げます。 前
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相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
人気の記事 1「Pixel Watch 2」の一部機能、初代モデルでも利用可能に 2024年03月05日 2マイナカードのiPhone搭載「もうちょっとお待ちを」--河野大臣が笑顔で言及 2024年03月05日 3計算アプリ「Photomath」、グーグルのアプリとして公式に公開 2024年03月04日 41ビットコインが1000万円を突破--史上初 2024年03月05日 5バンナム、シリーズ完全新作「学園アイドルマスター」--「成長を描く」にこだわり 2024年03月05日 6「Pixel」、Ultra HDR写真と10ビットHDR動画をInstagramに投稿可能に 2024年03月05日 7格安にゲームに課金できる？--「課金代行」の仕組みと手を出してはいけないワケ 2024年01月27日 8楽天の株価に連動して「楽天ポイント」が増減する新サービス 2024年03月05日 9【追記
ハッシュとは 一般的に理解すると抽象的で分かり難くなってしまうが、ハッシュとは、あるデータから、一定の計算をして求めた、目的に沿った数値、と思っている。それでは、どのような目的に利用されるのか？自分の知識で考えてみた。 暗号化 webアプリケーション等で、パスワードをDBに保存する時、生のパスワードをハッシュに変換して保存する。 Digest::SHA1.hexdigest等で求めたハッシュから、元のデータを復元するのが非常に困難という特性を利用する。 保存しているパスワードハッシュが、たとえ漏洩したとしても、不正利用を防止できる。 パスワードを照合するときも、ハッシュに変換して、保存しているパスワードハッシュと一致するかどうかで判断する。 同等の確認 長い文字列データを比較する時、全ての文字が等しいかチェックするのは非常に時間がかかる。 しかし、長い文字列データをハッシュに変換しておき、
JPEG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニックをSmashingMagazineから紹介します。 Clever JPEG Optimization Techniques 1. 「8ピクセル」のグリッド 2. カラーの最適化 3. JPEG最適化の一般的なTips 1. 「8ピクセル」のグリッド JPEG画像は、あなたが既に知っているように8x8のピクセルのブロックから成り立っています。画質を低くするとよく分かります。 この8x8ピクセルを利用して、JPEG画像を最適化します。 画質10で作成したサンプル 二つの正方形は同じ大きさ（8x8ピクセル）です。左上のはきれいに見え、右下のは汚く見えると思います。 これらは、それぞれ8x8のグリッドに並べたもので、左上はグリッドに揃えたもの、右下はグリッドに揃っていないものです。 保存する際に画像は、8x8ピクセルのブロックに分けられるため
先日、紹介した「JPEG画像の最適化テクニック」に続いてSmashingMagazineから、PNG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニックを紹介します。 追記：2009/07/27 本エントリには続きがあります。 続：PNG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニック Clever PNG Optimization Techniques 下記、各ポイントをピックアップして紹介します。 最後のはCS3向けで不明だったので、途中省略しています。 はじめに PNG画像フォーマットの概要 1. ポスタリゼーション 2. 手のはいってない透過 3. 透過による分離 4. マスクを活用 はじめに ウェブデザイナーとしてあなたは既にPNGのフォーマットに精通しているかもしれません。PNGは劣化のないフォーマットとして、GIFの非常に良い代わりとなります。 Photoshop（あるいは他の画
CAPTCHAとは、スパムコメントなどを防止するための認証画像のことである。 それにしても、はてなのCAPTCHAはひどい。無いよりマシという考え方もあるのでそれについてはあまり議論する気は無いのだが、それにしてもこれを破るプログラムは30分あれば十分書ける。 具体的には、はてなのCAPTCHAには8つの好ましくない特徴と、2つの脆弱性がある。 ■ 8つの好ましくない特徴 ・画像自体のサイズが小さすぎる。→ こんなに小さいと探索量(計算量)が小さくて済む。 ・フォントにゆがみがない → フォントはある程度変形させたほうが良い。変形させてあるとテンプレートマッチングがしにくくなる。 ・フォントが固定。→ フォントは毎回変えたほうが良い。 ・フォントを回転させていない → フォントは文字ごとにある程度ランダムに回転させた方が良い。 ・フォントサイズが一定 → フォントサイズは文字ごとにある程度
2008-08-31 近況 LL Future というイベントに呼んで頂き, 中野へ. 前日の激しい雷で眠りが浅く寝坊したら, 基調講演は Larry Wall だったらしい. 聞き逃した. なんてこったい... そしてサインを貰う準備もしていなかった. 昼飯を食べる暇があったら紀伊国屋に駆けこむんだったといまだに後悔している. おしいことをした. 宴会でゴルフ場経営者に見せてもらった サイン実物はとても気が利いたもので, まったくうらやましい. 彼の本は年季が入った版の上にかなり読みこまれた形跡があったので, Larry Wall も嬉しかったことだろうな. 私もいつか実現するであろう Stroustrup の来日に向け, 件の本を読み込んでおかねばなるまい. パネルの内容は shibuya.js 番外編というかんじで, JS や ActionScript の上で実装した処理系の紹介を中
ウェブっ子の間では Google Chrome の JS 処理系である V8 祭りが絶賛開催中らしい. いつもは出遅れる私もたまにはやんやしたいと思っていろいろ読んでみたものの, VM に食傷気味な自分に気付いた. けれど, そうは言っても祭りは別腹. 一通り騒いでみます. 販促マンガ や 資料 によれば, V8 は以下のような特徴を備えている. hidden class transition と fast property access generational accurate GC accurate だから incremental GC もできる オブジェクトの rellocation はするけど handle は使わず参照元書き換え 中間表現のインタプリタなしの native code 生成. instruction cache コードをみたところ, incremental GC
"集合知プログラミング" という本が出たらしい. 私の積読には元本の "Programming Collective Intelligence" があって, 途中まで読んだまま放置していたら日本語訳が出てしまった. (オライリーのアンチパターンと命名.) 悔しいので本は処分. そのうち日本語版で続きを読もう.... 興味を持っていたのは推薦エンジン(協調フィルタ)だった. 私の中では検索エンジンに匹敵するウェブのハイテクという位置付けなんだけど, 草の根には普及しておらず悲しい. 検索エンジンでの Hyper Estraier や senna に相当する協調フィルタの立ち位置は デッドヒートが予想される...とだいぶ前から思ってるんだけど, いまのところ閑古鳥気味. まったく, 出し抜くだけの実力があればなあ. 先の皇帝ペンギン本では, 一章にさっそく協調フィルタが登場する. 読んでみると
少し前に "Virtual Machines: Versatile Platforms for Systems and Processes" という VM の教科書を読んだ. 今年は VM について知ったかぶりをする必要に迫られることが多く, 反省して付け焼刃をした次第. 言語処理系の VM の話を期待していたら XEN や VMWare 方面の VM の話が主で, 意表は突かれたものの面白かった. 速度を保ちながら仮想化という抽象を守るために コンパイラと OS の間の子が次々に曲芸を披露する健気さには心を打たれる. VM を使ってあげようという気になる一冊. 折良く Google から Native Client (NaCl) なんていう VM 技術の応用が公開されたことだし, これを肴に教科書の宣伝をするというのが今日の趣旨です. NaCl 自体の詳しい話は whitepaper や
同僚の生産性ツール愛好家が熱に浮かされて言った. "QuickSilver の検索がすごいんだよ!" どう凄いのかというと, たとえば "Skype を検索するのに <sp> でいい!" らしい. それは凄いのかも. 私もいちおう QuickSilver を使っているけれど, 素敵機能の類はまったく活用していない. だいたい私の使うアプリケーションはどれも一文字で特定できる. Firefox, Emacs, iTerm, Activity Monitor... そういえば iTunes は iTerm と被ってる. ためしに <iu> と打ってみたら iTunes にマッチする. なんとなく凄い気がしてきた. 同僚はこのアルゴリズムが気になるらしい. 編集距離の仲間かとも思ったけれど, 違う気がする. とりあえずぐぐってみたところ, QuickSilver は 2007 年に オープンソー
昨日のSeasar Conference 2009 Autumnで発表させていただいた『Blogopolisの裏側』の資料を公開します。 Blogopolisの裏側View more documents from kaiseh. 資料の28枚目に、重み付きボロノイ図の重心ベースレイアウトの説明用動画がありました。その動画は以下にアップしました。 講演者の皆さん、運営の皆様、本当にお疲れ様でした！ 追記 id:mi-changさん p14ででてる「頂点数」、「多角形数」って何を意味してるんだろう?頂点数が多いということはより多くのタグと結びついているってこと? これは、1つ1つのエントリーやブログ、地区（カテゴリ）に対応する土地の幾何データのことです。例えば、5角形の土地の場合は5個の頂点座標が必要になります。土地の頂点数はレイアウト上の理由で決まるもので、タグとは直接関係はありません。
福森大喜／ラウリ・コルツパルン 株式会社サイバーディフェンス研究所 上級分析官 2009/9/14 ハッカーのためのイベント、DEFCON17で開催されたCTF決勝に日本人が参加！ 参戦レポートの前編では、そこに至るまでの道のりを紹介します（編集部） 今年も開催、ハッカーの祭典「DEFCON」 毎年8月上旬になると、世界中のハッカーがラスベガスを訪れます。これは、「DEFCON」というセキュリティカンファレンスに参加するためです。 このDEFCONには、毎年8000人を超える参加者があるそうです。新しい脆弱性や攻撃手法が公開され、話題になることも多いため、官民学のセキュリティ関係者も注目しています。また、単なるカンファレンスではなく、イベントも多く開催されます。例えばウイルスをアンチウイルスソフトに検知されないようにする方法を競うコンテストから、ビールをいかに早く冷やすかを競うコンテストま
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