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語学版 ドン引きの話題はこちら

1 :名無しさん@3周年:2007/01/22(月) 18:14:57
スレの中でドン引きな話題になったと気づいたとき
こちらに移動して議論してください。

2 :名無しさん@3周年:2007/01/22(月) 20:58:18
まんこが痒い。まんこが。

3 :名無しさん@3周年:2007/01/22(月) 21:03:33
>>2
おまえ、女か?
いきなり、ドン引き。  

4 :名無しさん@3周年:2007/01/22(月) 21:31:08

誤  語学版

正  外国語(英語除く)板


最近では「板」(いた)を「版」と間違える奴は珍しい。


5 :名無しさん@3周年:2007/01/23(火) 00:38:45
>>4
> 最近では「板」(いた)を「版」と間違える奴は珍しい。

いやあん、わじゃーとですのにおわかりになりませんでしたこと?

6 :名無しさん@3周年:2007/01/23(火) 04:13:18
( ゜Д゜)奪おー

7 :名無しさん@3周年:2007/01/25(木) 17:05:27
            ____ ____
           (  ) ) )))
.            | ⌒   `i
            |   ノ  |  >>1 糞スレ立てんな、蛆虫、氏ね
            /      /
           /      |    ,
         _/       |  .  .
 (゚听)o  _/          } ,・.’、   ゚
  b ヽ-‐" _____\    ノ .∴。 ・
   〈〈 ̄ ̄   /    ̄ ̄ \ ’ ・.
   └′    /  ヽ     /  l
         |    / ̄ ̄|   /
         \  ∠__/  /
           ↑>>1


8 :名無しさん@3周年:2007/02/04(日) 22:57:53
ベクトル量子化圧縮とは
量子化というと、スカラー量子化を意味していて、
値の精度を落として大雑把な区間にわけることです。
ベクトル量子化は、多次元量の空間を分けることです。
さらに、適応的ベクトル量子化は、等分に賽の目切りにするのではなく、
元のデータの分布に応じて代表ベクトルに置き換えたときの誤差が
少なくなるように最適な代表ベクトルをもとめることです。
多次元データをクラスタリングして、領域内の誤差を無視することで、
圧縮ができます。
具体例で言えば、256*256サイズのフルカラー画像を、
4*4のサイズの4K個の小さなブロックに分けて、
似たブロックをまとめて256種類にすることで1ブロックの48byte分の画像を、
1byteで表現できます。もちろん、256種類の代表ブロック自体は別に送る必要が
ありますが、画像のサイズが大きくなれば、コードブックの比率は減ります。
似た微小ブロックをひとまとめにして1度だけ送って後はコード番号だけを
送るということですから、似た画像の出現確率が多くなる大きな
画像程圧縮しやすくなります。また、画像が十分大きければ、ブロックサイズが
大きくなるほど、コードテーブルの比率が減ってサイズがちいさくなります。
JPEGなどのDCT系の圧縮と比べると、展開が簡単で、コードが小さく軽い処理で
済むというメリットがあります。ただし、圧縮には時間がかかります。

減色の場合は、rgbの3byteを1byteにするわけで、3次元のベクトル量子化圧縮といえます。
パレットがコードブックに相当します。

アルゴリズムの立場から一般化して見ると、計算幾何学の地理的最適化問題と同じになります。
また、パターン認識の分野であれば、多次元データのクラスタリングということになります。


9 :名無しさん@3周年:2007/02/17(土) 21:00:19
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 ||| lll | |    人  ガラッ
     | |   (__)   ||| ________
  |||  | | (____)   /
     \\( ・∀・ ) < おやじ!冷やしうんこ下痢だくで!
      \     \ \
||| ガラッ  )    ト、ヽ   ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
   |||   /     ( | | |||
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10 :名無しさん@3周年:2007/02/18(日) 11:40:15
10 =  dis (fr)

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