Kohonen's self-organizing feature maps in Processing Processing If you haven't used processing, you should spend some time with it. It lowers the bar for 2D and 3D graphics programming without significantly restricting your creativity or flexibility. In addition to what you'll find below, here are some beautiful examples of what's possible, complete with source code. The examples on this page use
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It took me three months to do it, but the code to visualize the growth of Walmart is now available under a BSD license (that means free and open like a leaf in the wind): Download Walmarts.tar.gz I’ve included the Actionscript and the Walmart openings data, which should be all you need to create your own Walmart growth visualization, or if you’re more industrious, some other type of growth in the
News Personalization System Initial Contributors Download Algorithm Overview NPS Architecture Clustering Algorithms User clustering - MinHash MinHash Clustering - PLSI Algorithm Covisitation count References News Personalization System Google's News Personalization System Clone Project. Initial Contributors Edward Yoon (R&D center, NHN corp.) Download http://www.hadoop.co.kr Algorithm Overview
難易度の規準には、小中高大の教科書127冊から抽出した1478サンプル、約100万字のコーパス（教科書コーパス）を用いています。 >>使用した教科書リストを見る(エクセルファイル) プログラムは、まず、それぞれの難易度に対する尤度を、文字の生起確率（文字のunigram）に基づいて計算します。 得られた尤度のうち、最大の尤度をとる難易度が、求める難易度となります。 実際の難易度の計算は、もう少し複雑です。 あるテキストに対して、文字の生起確率から計算された13個の尤度を難易度順にプロットしたのが、下のグラフの点線です。 理想的には、なめらかな曲線を描くはずですが、実際には、そうはなりません。 そこで、これら13個の値に対して、スムージングを適用します。 スムージングによって得られた結果を、青線（３次多項式）および赤線（２次多項式）で示しています。 スムージングを適用した結果に対しても、最大
four-letter words have a special status in the english language and culture. counting in at over 1650 words, in most cases the term is only used to address the more crude, sexual subset and its use has been effectively eliminated from the language of "good" society, mainly due to its negative connotations with lack of education, etiquette and status. in a way, the use of those four-letter words re
Python: PaSoRiでSuicaの履歴を読み出す・その後
以前、PaSoRiでSuicaの履歴を読み出すという記事を書いたけど、酷いバグを見つけた。物販で購入時の時刻を間違えるというもの。言い訳になるが、つい最近まで古いSuicaを使っていて、駅の自販機などでSuicaが使えず、テストしていなかったのだ。申し訳ない。 と云うわけで、修正したソースを公開しておく。バグだけ修正しても面白くないので、少し改良した。以前は残高しか出なかったが、使用した金額も併せて表示するようにした。また、以下に示す出力のように日時が先頭に来るように変更した。等々。 2008年xx月xx日 ○○駅 ××駅 540円 4160円 改札機 運賃支払(改札出場) 2008年xx月xx日 ○○駅 +2000円 6160円 券売機等 チャージ 2008年xx月xx日 xx時xx分xx秒 買物 120円 6040円 自販機 物販 以下、ソースコード。まだテストが足りないのでバグがある
Abstract Cartographers have long used flow maps to show the movement of objects from one location to another, such as the number of people in a migration, the amount of goods being traded, or the number of packets in a network. The advantage of flow maps is that they reduce visual clutter by merging edges. Most flow maps are drawn by hand and there are few computer algorithms available. We present
2024年3月26日 「情報的健康プロジェクト：アテンションエコノミーの暗翳と『情報的健康』−総合知で創出する健全な言論空間」を慶應義塾大&オンラインで開催されました. https://www.kgri.keio.ac.jp/news-event/156808.html 査読付き論文が出版されました．Chujyo, M., Toriumi, F. "Link-limited bypass rewiring for enhancing the robustness of complex networks". Appl Network Science Vol.9, No.17 (2024). (2024年5月) 査読付き論文が出版されました．Lai, C., Toriumi, F. & Yoshida, M. ”A multilingual analysis of pro Russian m
To begin making your own visualizations, download flare and work through the tutorial below. Need more help? Visit the help forum (you’ll need a SourceForge login to post). Flare is open-source software released under a BSD license, meaning it can be freely deployed and modified (and even sold for $$). Flare’s design was adapted from its predecessor prefuse, a visualization toolkit for Java. Appli
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