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noden /// / ~と比べた nod\en \ 15 seren klel \
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Blenderへ戻る 2.5 Blender MacOSX 最終更新:0000-00-00 00 00 00 Node Editor ウィンドウ メニュー(左から順に) Window Type 「-」 View Add Node Material Nodes Texture Nodes Composition Nodes Brows ID data マテリアルの選択 Name マテリアル名 Add a New Material ? Use Nodes 選択したマテリアルをノードとして使用するかどうか
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リクエストハンドラで表示内容を制御 概要 URIに応じて表示内容を変更 サンプル index.js // サーバ、ルーティング、リクエストメソッドのモジュールを読み込み var server = require("./server"); var router = require("./router"); var requestHandlers = require("./requestHandlers"); // リクエストのハンドラを設定 var handle = {} handle["/"] = requestHandlers.start; handle["/start"] = requestHandlers.start; handle["/upload"] = requestHandlers.upload; // ハンドラパラメータを追加 server.start(router.route, handle); server.js var http = require("http"); var url = require("url"); function start(route, handle) { function onRequest(request, response) { var pathname = url.parse(request.url).pathname; console.log("Request for " + pathname + " received."); response.writeHead(200, {"Content-Type" "text/plain"}); var content = route(handle, pathname) response.write(content); response.end(); } http.createServer(onRequest).listen(8888); console.log("Server has started."); } exports.start = start; router.js function route(handle, pathname) { console.log("About to route a request for " + pathname); if (typeof handle[pathname] === function ) { return handle[pathname](); } else { console.log("No request handler found for " + pathname); return "404 Not found"; } } exports.route = route; requestHandlers.js function start() { console.log("Request handler start was called."); return "Hello Start"; } function upload() { console.log("Request handler upload was called."); return "Hello Upload"; } exports.start = start; exports.upload = upload; 実行 コマンド D \Tools\Works\nodejs_test\sample06 node index.js Server has started. Request for / received. About to route a request for / Request handler start was called. Request for /favicon.ico received. About to route a request for /favicon.ico No request handler found for /favicon.ico Request for /uploads received. About to route a request for /uploads No request handler found for /uploads Request for /favicon.ico received. About to route a request for /favicon.ico No request handler found for /favicon.ico Request for /upload received. About to route a request for /upload Request handler upload was called. Request for /favicon.ico received. About to route a request for /favicon.ico No request handler found for /favicon.ico 画像 uri「/」 uri「/upload」 uri「/uploadsのため、404 Not Found」
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部隊名 Nodens 歩兵戦力 ★★★ 裏方戦力 ★★★ サーチ力 ★★★★★★★★★★ 所属国 ネツァワル 部隊長 クリフジ 人数(Act.) 150人(act.5人程) 部隊特徴 サーチ 部隊タグ No. 初心者育成 無し 総評 勝ち馬おいしいです 異常な勝率を誇るサーチ部隊 戦争に入る前に予めサーチをかけ有利な戦争にしか入らない そのサーチ精度は凄まじく勝ち馬ライダー達の指標として使われるほど A鯖時代のネツは弱国であったためNodensの姿を見かけるのは専ら他国援軍としてであった 統合後は情報不足のため以前ほどの正確さではサーチできない模様 尚、部隊単体としての実力は中の下程度 コメント 名前 コメント
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More is Simpler Effectively and Efficiently Assessing Node-Pair Similarities Based on Hyperlinks Weiren Yu, Xuemin Lin, Wenjie Zhang, Lijun Chang, Jian Pei VLDB 2014 概要 SimRankを改良 SimRank* 速い旨い SimRankの書き方 行列でシンプルに書けるともーじゃん? S=C(QSQ^T)+(1-C)I_n 嘘であった(´・ω・`) この論文どうするんでしょう みんなまちがえている 提案手法 何が問題? 2つのノードが類似しているためには、2つのノードから同じ距離辿って共通にならんといけない 共通のソースから違ったステップ数で辿れるノード対にも重みを与えよう!!!!!!!! g-SimRank* L∈[0,∞)についてαとL-αについて割り当てる e-SimRank* 評価 引用数とかH-indexとかで見るとそれっぽいよ! 計算 行列乗算が減るよ! 実験 10^-4以下は0として計算を省く 1日位かかるよ!やばいよ! SimRank VLDB 2013-11-29 15 17 23 (Fri)
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Approximating Minimum-Cost k-Node Connected Subgraphs via Independence-Free Graphs Joseph Cheriyan, Laszlo A. Vegh In FOCS 2013 k-connectivity SNDP min v(F) s.t. (V,F)がk-connected 近似アルゴリズム O(log k log n/(n-k)) k=n-o(n)の時やばお O(k) n 3k-3 iterative rouding 6-近似 n≧k^3(k-1)+k ←かっこいい!!(この論文) Ω(k^3)(福永さん) 何でノードだとめんどいの? 頂点集合3つに分かれるから 辺連結度だったら、S-Tの間の辺だけでいい 頂点だと、S-Tの間に頂点が出てきてやばめ アイデア ↑で出てくるような変なケースを前処理で消す(新しい? 2近似を2回+iterative roudingの2近似で6近似 FOCS 2013-11-03 02 56 13 (Sun)
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カスタムサーバ > nodes DL先 概要 建築要素をTeeworldsに入れた革新的ゲームモード。 さまざまな施設を建設し、より強固な拠点を作り、 敵チームの拠点を破壊するゲーム。 nodesはサーバ以外にプレイヤーもnodes専用のカスタムクライアントが必要です。 プレイする際はクライアントのDLを忘れないように。 ルール 勝利条件は敵チームの殲滅。 建築できる施設にスポーンポイントというものがあるので それを破壊した上で敵を全滅させることができれば勝利になる。 建築するには、レンチ(バニラのハンマー)を手に持ち、左Ctrlキーを押し下げるとビルドメニューが開かれる。 その状態で建てたいものにカーソルを合わせCtrlキーを離し、左クリックで選択した建物をその場に建てることができる。 その状態でレンチを建築物のゲージが満タンになるまで殴れば完成する。 敵の建築物は攻撃することでダメージを与えられ、ゲージが0になると破壊できる。 攻撃を受けた建築物はレンチで殴ることで修復することができる。 画面の見方 ①レイジ(怒り)ゲージ ダメージを与えたり、与えられたりすると、レイジバーが上昇する。 Qキーを押すことでレイジの蓄積量に応じて特殊な能力を使用できる。 1段階 heal over time 徐々に体力を回復する。 2段階 bomb 爆弾となりキルされた途端爆発することができる。 3段階 berserk 一定時間攻撃力が2倍になる。 ②技術レベル 3Lvまで用意されていて、レベルが高くなればなるほど高度な建築物が建てられるようになる。 敵を倒すにつれてレベルアップし、TABキーで次のレベルまであと何体倒せばいいのか分かる。 ③ビルドポイント 建築パワーと呼んでもよい数値。 建築物にはビルドポイントというものが必要でこの数値が不足する建築物は建設することができなくなる。 上限は決まっているので、むやみに建築するのはなくビルドポイントと相談しながら建築するといいでしょう。 建築物紹介 ビルドメニュー 技術レベル1建造物 Reactor 各チーム一つだけ建てることの出来る重要建築物。 何故重要かと言うと、この建物を建てないと他の建築物を作ることができないからである。 また、他の建築物のほとんどはこの建物の近くでないと置くことができない。(Ctrlキーを押すと範囲が緑色で表示される。) よって最も守るべき必要のある建築物である。 また、この建物は壊れると酸のようなものを発し、永続ダメージを与える。 Spawn 文字通りスポーンする場所、復活する場所である。 この建物がないと、死んだ時に復帰できず非常に不利になってしまう。 Ammo DispenserⅠ この建築物の前を味方が通ると、ショットガンを支給してくれる嬉しい建築物。 通常のTeeWorldsでの落ちているショットガンとは違い、誰かが取った後でもすぐに支給してくれる。 Health Station ハートを支給してくれる建築物。 一回にハート3個分回復することが出来る。 一度回復してから次の回復まで約3秒。 技術レベル2建造物 Repeater 簡易版Reactor。 どこにでも建てることができ、建てるとReactorと同じ効果を持つ。 よって武器などの補充施設を拠点から遠いところに置きたい、という時には まずこれを建てる必要がある。 TurretⅠ 自動射撃性能を持つ建築物。 これを置くと敵が近づいてきたら 自動で感知し、攻撃する。 TurretⅡと違い、低ダメージ&広範囲。 (弾は味方にも当たる?) Shield Generator 文字通りシールドを作る事ができる。 この建築物の周辺に向かって弾を打つと、弾を弾き返す。 シールドを張るのにはエネルギーが必要で、何回もシールドを張っているとやがてシールドを作れなくなってしまう。 時間と共にエネルギーは回復し、また作れるようになる。 ただし、レーザーは貫通してしまう。 Ammo DispenserⅡ Ⅰの上位版。 グレランを支給してくれる。 それ以外はⅠと同様。 建築レベル3建造物 Teleporter これを2個設置することで、テレポートすることが出来る。 広いマップでは活躍が期待できそうな建築物である。 Armer Station Health Stationの上位版。 Ammo DispenserⅢ Ⅰ、Ⅱの上位版。 レーザーを供給してくれる。 TurretⅡ Ⅰの上位版。 Ⅱでは攻撃力が大幅にアップし、ショットガンを使って相手を狙い打つ。 しかしその代償として攻撃範囲はⅠと比べ狭まった。
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Learning Diffusion Probability based on Node Attributes in Social Networks Kazumi Saito, Kouzou Ohara, Yuki Yamagishi, Masahiro Kimura, Hiroshi Motoda ISMIS 2011 概要 拡張した情報拡散モデル 時間遅延付き 頂点属性付き(新しい) パラメータ学習を提案 人口データで実験 上手くいった! AsICモデル 実際の情報拡散は離散時間なワケがない p_uv 伝播確率 r_uv 遅延時間のパラメータ 遅延時間は指数分布 頂点属性 頂点vはJ個の属性を持つ,j番目はv_j x_uvはx_uv[j] = f_j(u_j,v_j)で定義されるベクトル u_j,v_jが数値ならexp(-|u_j-v_j|) u_j,v_jが他のなら1-[u_j=v_j]に設定 但しx_uv[0] = 1 p_uv = 1/[1+exp(-θ^Tx_uv)], r_uv = exp(φ^Tx_uv) θ,φはベクトルの重みの付け方と思えば良い θ,φを学習するのが目的 学習モデル 省略,機械学習の何か 収束はするらしい 実験 そんなに大きくないデータ 10種類くらいの属性を用意 θ,φの再現精度は微妙,何とも言えない influence spreadの再現性 真の値でソートして,対応する位置に,提案手法でだしたσ,てきとーに出したσをプロット 提案手法はかなり良い位置に収まっているように見える まとめ こういうパラメータ推定は機械学習の知識が必須だなあと思った 複雑そうに見えるけど,パラメータが以外と少ないし,式も扱いやすいのかな? ISMIS inference 2014-02-18 03 36 46 (Tue)
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Super mediator - A new centrality measure of node importance for information diffusion over social network Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda Information Sciences 2015 メモ Uncorrected Proof 概要 影響最大化の解は影響力が高いが,影響力が強い頂点はそれだけではない super mediator 消すとσが下がる 色々な中心性との違いを実験的に見る 定義 Data-driven super mediator ある頂点の拡散過程を沢山試行 時刻-活性頂点数をプロット 一気に活性頂点数が上がる所がある→中心的な頂点の存在を示唆 活性頂点数-その発生確率 2峰になる この2山はいい感じに分割するで,その後F値っぽいものを考える Model-driven super mediator $$ SMD(w) = \sum_{v \in V}\sigma_G(v) - \sum_{v \in V-w}\sigma_{G-w}(v) $$ 到達可能性で考える計算方法 G上でv→wで無い時は,R_{G-w}(v)=R_G(v)なのでちょっと端折れる 実験 識別のしやすさ Model-drivenは1位とのσの比が急降下する 他のは上位10%位は区別できないのであまり役に立たない Enronでは頂点のコンテンツと比較 まとめ KDD 14の論文にちょっと似てる 劣モジュラとかは特に無い Information Sciences 中心性 影響最大化 情報拡散 2015/03/31 19 33
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属 Tenodera Burmeister, 1838 synonym Paratenodera Giglio-Tos, 1912 目 カマキリ目 Mantodea 亜目 Eumantodea 下目 Schizomantodea 上科 Mantoidea 科 カマキリ科 Mantidae 亜科 Tenoderinae 族 Tenoderini 亜族 Tenoderina 属 Tenodera アフリカ、アジア、オーストラリアに分布。一部の種は北アメリカにも生息。 ギリシャ語で「細い首」を意味する。 種 Tenodera acuticauda 種 Tenodera angustipennis (チョウセンカマキリ) 種 Tenodera aridifolia 種 Tenodera australasiae 種 Tenodera caudafissilis 種 Tenodera fasciata (マエモンカマキリ) 種 Tenodera sinensis (オオカマキリ)