Boost.勉強会 #21 札幌
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Egtra (ysk-noh)
@egtra
今日の発表の資料です。Visual C++コード分析を支えるSAL slideshare.net/egtra/visual-c… #boostjp これで、たとえ飛行機が飛ばなくても大丈夫。
2016-11-05 04:00:50
Yoshinori Seino
@y_jono
配信音量についてですが、手元の環境にて、Youtubeサイトでボリュームを最大に、システム音量最大にしたら、十分聞き取れるイヤホンで聞き取れる音量になりました。 #boostjp
2016-11-05 13:47:19
watanave
@Susan_jacko
CFStringRefはSwiftにもある型だけど、CoreFoundationの移植でSwiftはString型が参照の仕組みを持ってたハズ.... #boostjp
2016-11-05 14:04:33
H.Hiro
@h_hiro_
#boostjp ignisさんによる画像修復の話。画像の取り扱いはBoost.GIL（Generic Image Library）を利用
2016-11-05 14:38:18
H.Hiro
@h_hiro_
#boostjp 画像の劣化を関数と考える→画像復元は逆関数を求めることに相当する。と言葉で言えば簡単そうに見えるが、（仮に劣化の関数が求められたとしても）実際はそもそも逆関数が単純には求まらない。
2016-11-05 14:42:03
watanave
@Susan_jacko
@matu_ani そうですね、今やNSDateがDate型になって構造体(値)になりましたし。今思えば、そのハシリが初期のSwiftのStringだったかもです。 #boostjp
2016-11-05 14:48:58
H.Hiro
@h_hiro_
#boostjp 画像変換の関数を線形変換に限定する（画像をベクトルで表現し、関数は行列をかけることに相当）場合。行列を陽に書くと行列の大きさが画素数の二乗に比例するので、例えば1メガピクセル程度の画像でも処理に困る。小さいサイズで表現できるようにしておくこと必須
2016-11-05 14:49:51
H.Hiro
@h_hiro_
#boostjp 「画像修復では方程式の数が未知数より少ないことが多い。→解が無数に存在」（解＝方程式を解いた結果としての画像の修復結果）
2016-11-05 14:51:59
H.Hiro
@h_hiro_
#boostjp L1正則化は「どこが検出したいもので、どこが検出したくないものかをはっきり分けたい」「かつ、検出したい箇所が少ない」（スパース性）という場合に有効なんですよね
2016-11-05 14:59:14
H.Hiro
@h_hiro_
#boostjp 画像も文字列（さっきの私の発表におけるstring_view）と同様に、view（新規にメモリを確保することなく、他の画像の一部を参照しているだけなのだが、単一の画像のインスタンスと同様に扱る）が有効に機能する。Boost.GILで利用可能
2016-11-05 15:03:25
H.Hiro
@h_hiro_
#boostjp Boost.GILは画像の型をテンプレートで指定できるので、異なる型に対応した関数も容易に書ける。コンセプトによる画像の種類の指定も可能（「改変可能」「グレースケール画像のみ」など）
2016-11-05 15:06:38