C言語は、ポインタが使える言語です。ポインタを使えば、メモリの直接的な操作など、より柔軟なプログラミングが可能です。一方、そのためにはポインタがどのようなメモリ領域を指し示しているか、またポインタ自体が有効なアドレスを保持しているかなどについて十分な理解が必要です。 本稿では、C言語のポインタについて、配列との対比に焦点を当てて解説を行います。 ＊＊＊ C言語では、ポインタを配列のように扱うことができます。また、配列名はポインタに変換可能で、別のポインタに代入できます。 まずは1次元の場合について、ポインタと配列の関係を考えてみましょう。 宣言文の記述 いま、ポインタと配列を次のように宣言したとします。 char *p; ← char型へのポインタpを宣言 char a[5]; ← char型を要素とする、要素数5の配列aを宣言 この宣言の結果を図にすると、図1、図2のようになります。 図

【借り入れ簡単】口コミで評判の良い消費者金融 消費者金融を利用するときは慎重に選びたいものです。たくさんある消費者金融は、それぞれ様々なサービスを有していますのでその中から自分に合った金融会社を選びましょう。数多い消費者金融の中でも特に人気の消費者金融をご紹介。プロミスやモビットなどそれぞれのいいところを確認してみましょう。 借り入れ簡単と口コミの評判が良い金融会社はどこ？ 彼女の誕生日が間近に迫っており、5万円くらいのアクセサリーを買ってあげようかと思っています。ただ、給料日が彼女の誕生日のあとなので、なんとか借金でとりあえず凌ぐしかないかなと思っています。まだ学生なので、どこででも借りられるわけではないので、借入簡単なところを探しています。同時にちょっとワガママな願いなのですが、口コミの評判が良いところを教えて欲しいと思います。どうぞよろしくおねがいします。 それはズバリ「銀行系カード

さまざまな形式の動画ファイルを簡単な操作でWAVE/MP3ファイルに変換できるソフト「えこでこツール」v1.00が、12月17日に公開された。Windows 2000/XP/Vistaに対応するフリーソフトで、現在作者のホームページからダウンロードできる。 「えこでこツール」は、AVI/FLVなどさまざまな形式の動画ファイルをドラッグ＆ドロップするだけの簡単な操作でWAVE/MP3形式の音声ファイルに変換できるソフト。お気に入りの動画を音声ファイルに変換し、音楽プレイヤーでいつでもどこでも聴けるのがうれしい。 MP3に変換する場合は“Fraunhofer”か“LAME”からエンコーダーを選択してビットレートなどを指定でき、WAVEに変換する場合は音質を選択できる。さらに、元のファイルがAVI/FLVファイルの場合は、再エンコードせずにMP3をそのまま抽出することも可能。ただしWindows

混合分布に対する EM アルゴリズム (テスト バージョン) last ufpdated : 2001 Oct 12 与えられた学習データに最もフィットするように学習を行ないます. 学習には EM アルゴリズムを使っていますので, 必ずしも最適解には収束せず, 局所解につかまることもあります. EM アルゴリズムはこのような複数モジュールの学習に向いたアルゴリズムです. 使用法 "GaussMix" か "LineMix" を切替えると正規分布学習か 複数直線学習かを選べます. 画面中でクリックした点が学習データ点になります. "RandomPts"をクリックすると一様分布で点がばらまかれます. "ClearPts"をクリックすると点がクリアされます. 1 から 5 までで正規分布や直線の数を選びます. "InitKernels" を押すと正規分布や直線をランダムに初期化します. EM

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手っ取り早くOpenCVをLinuxで利用するための日本語リファレンス 環境構築 情報 ● yahooのOpenCVグループ 英語です．非常に有用です．メンバになりましょう． インストール 以下のページに，非常に分かりやすく書かれています． VineLinux2.6にインストールする場合には，アップグレードする必要のある プログラムがいくつかあります．./configureの結果をよく読みましょう． VineLinux3.1だと結構すんなりインストールできます． ● IPL, OpenCVを使った画像処理プログラミング ● Linux + OpenCV + 1394カメラ HOWTO 画像のキャプチャ Video4Linux（V4L）を用いてIPL画像に格納します． NTSCカメラとキャプチャボードを使います． 私はVineLinux2.6を使っていますが，V4Lは特に設定する必要が

销售热线: 13926994827（微信同号） 销售咨询：0756-3378258 邮箱： zhdahang@qq.com 地址:广东省珠海市高新区唐家湾镇金园二路399号康定科技产业园1#楼一层

Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知 Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features はじめに このドキュメントでは高速物体検知のためのブースト分類器のカスケード の訓練と使いかたについて説明します． 過完備Haar状特徴の集合は，シンプルな個体分類器のための基底を提供します． 対象物検知の例としては，顔，目および鼻の検知やロゴ検知などがあります． ロゴ検知には，対象物のサンプル画像を注意深く多数収集する必要がないため， このドキュメントでロゴ検知を物体検知の例として取り上げ，説明します． ここでは，サンプル画像を注意深く多数収集する代わりに，1つの原画像から 対象物の多数のサンプル画像を生成するユーティ