A few weeks ago, I posted a demo Flash real-time pitch detector, and described a bit how it worked without showing any source code. Well, today, I am posting some actual code, C++ code for a very accurate monophonic time-domain pitch estimator. I’ve used variants of this pitch estimator in various projects since the late 1990s. The version posted here is a simple, non-optimized version which I w
前の記事 フェラーリのハイブリッド車『599 Hybrid』 つぶやきは新しい思考の単位か：Twitterの未来 次の記事 ウェブサイトを音楽にする『Code Organ』 2010年3月 1日 IT コメント： トラックバック (0) フィードIT Eliot Van Buskirk あらゆるウェブページから、ものの数秒で曲を作ってくれる『Code Organ』を紹介しよう。 使いやすいFlashベースのCode Organで、ワイアード・ニュースの『Epicenter』ブログを曲にしたのがこれだ。 Code Organを思いついて開発したロンドンの広告代理店DLKW社によると、これまでに100を超える国から、25万人以上がCode Organによるウェブページの演奏を聴いており、新しいユーザーがどんどん増えているという。 2月24日午後(米国時間)の時点で、Code Organを試した
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
VisualComplexity and the world of network and data visualizations I’ve always been fascinated by the point where art meets data, and VisualComplexity captures that blend perfectly. The site pulls together a bunch of network and data visualizations from all sorts of contributors, each one offering a fresh perspective on how we can represent information. Personally, I love diving into these visual p
This is an explanation of the boids algorithm explained with the use of pseudocode. It is mostly the standard algorithm as described by Reynolds [1], with a few of my own tweaks thrown in. It should be enough to get you started with programming your own boids simulation and making up your own extra routines. If you have any queries regarding this or have difficulty understanding any parts of the e
Boid（ボイド）とは、1987年にCraig Raynoldsによって発表された理論です。 この理論は、３つのルールを規定するだけで鳥の群れをシミュレーションできるというものです。 ちなみにBoidという名の由来は、鳥もどきという意味の言葉birdoid（バードイド）が短くなりこのように呼ばれるようになりました。 さて、Boidsの３つのルールとは、以下の通りです。 Separationは、近くの鳥や物体に近づきすぎたらぶつからないように離れるルールです。 もし、ボイド同士が近づきすぎてしまったら、前を飛んでいるボイドはスピードを速くし、 後ろを飛んでいるボイドはスピードを遅くするようにします。 障害物、例えば柱とか壁とかに対しては、それにぶつからないように方向転換して衝突を避けるようにします。 Alingmentは、近くの鳥たちと飛ぶスピードや方向を合わせようとするルールです。 すなわ
これまで解説したように、N-gram方式は完全一致の検索結果が保証できるという点が優れています。ところが検索という用途では、厳密な検索結果が必要とされる一方、もう少し曖昧な表現も含めて検索したいという相反する要求もあります。このようなリクエストに応えたのが、FINDSPOTの曖昧検索と呼んでいる機能です。今回は曖昧検索機能とそのしくみについて紹介します。 曖昧検索 FINDSPOTでは、文字列を検索の際に指定文字列が完全に一致していなくても、曖昧な一致についても検索結果に含めることができます。この機能を曖昧検索と呼んでいます。曖昧検索を行うには、検索クライアントからサーバに対して曖昧検索のリクエストを送信します。CGIからの検索であれば、検索フォームに用意されている「曖昧検索」チェックボックスをチェックしておき、検索を行います。 曖昧検索では、検索語に対する、部分文字列、文字の挿入、文字の
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