Pull to refresh

Как еще можно классифицировать музыку

Sound
Как еще можно классифицировать музыку.

Все прекрасно знают, что это дело весьма и весьма не простое. О том как это сложно можно почитать у kurokikaze . В свое время прочитал книгу А.В. Волошина «Математика и искусство». И вот что придумал.
Читать дальше →
Total votes 71: ↑64 and ↓7 +57
Views 763
Comments 58

Фонд Мозиллы начинает просвещать пользователей о том, насколько расширения замедляют загрузку браузера

Firefox
На сайте OpenNews и затем на форуме Mozilla Россия появились сведения о том, что Фонд Мозиллы обеспокоен тем замедлением запуска и работы Файерфокса, которое вызывается целым рядом популярных дополнений:

[гистограмма]

Для борьбы с этим явлением планируются комплексные меры просвещения и пользователей, и (прежде всего!) создателей расширений о тех мерах, которые позволят сократить задержки и улучшить производительность. Подробности я не стану здесь пересказывать, так как вы и сами без труда сможете прочесть их в первоисточнике.

В новостях о выходе Firefox 4 читатели Хабрахабра жаловались прежде всего на скорость, так что я предвижу, что эта инициатива будет воспринята с энтузиазмом.
Total votes 122: ↑115 and ↓7 +108
Views 1.1K
Comments 104

Yarr — dataflow-фреймворк (обработки изображений) на Хаскеле

Haskell *Image processing *Concurrent computing *


Зондирование обстановки на Реддите показало, что едва ли хоть кто-то всерьез занимается обработкой изображений на Хаскеле, несмотря на то, что достаточно популярная библиотека Repa предполагает работу с изображениями как одно из основных приложений. Надеюсь, ситуацию сможет изменить библиотека Yarr (документация, гитхаб).

Я называю библиотеку dataflow-фреймворком, потому что она обобщена для обработки массивов (от одномерных до трехмерных) элементов любых типов, в том числе векторов чисел, например координат, комплексных чисел. Но основное предполагаемое применение — обработка двумерных массивов из векторов цветовых компонент, т. е. изображений. Фреймворк непосредственно не содержит алгоритмов обработки изображений, а предоставляет мощную инфраструктуру для их написания.
Читать дальше →
Total votes 25: ↑23 and ↓2 +21
Views 9.3K
Comments 6

Эквализация гистограмм для повышения качества изображений

Algorithms *Image processing *
Всем привет. Сейчас мы с научным руководителем готовим к изданию монографию, где пытаемся простыми словами рассказать об основах цифровой обработки изображений. В данной статье раскрывается очень простая, но в тоже время очень эффективная методика повышения качества изображений – эквализация гистограмм.
Читать дальше →
Total votes 43: ↑31 and ↓12 +19
Views 55K
Comments 31

Монте-Карло моделирование в Mathcad Express

Нерепетитор.ру corporate blog Algorithms *Mathematics *
Tutorial
На Хабре много статей посвящено алгоритмам Монте-Карло, например, вот эта, вчерашняя. Как основная идея, так и реализация методов весьма несложная, но небольшим препятствием может служить отсутствие под рукой подходящих инструментов для моделирования. Тем из читателей, для кого проблема актуальна, советую использовать бесплатный математический редактор Mathcad Express, про который я и пишу в моем блоге.

Mathcad Express — это «легкая» версия известного пакета PTC Mathcad Prime, в которой большая часть функционала выключена. Тем не менее, датчики псевдослучайных чисел остаются доступными, что позволяет реализовать (довольно быстро и наглядно) различные статистические модели на основе алгоритмов Монте-Карло. Сразу оговорюсь, что некоторые решения будут не самыми лучшими, с точки зрения пользователей коммерческой версии Mathcad Prime, однако, они гарантированно не выведут нас за пределы функционала бесплатного Mathcad Express.

Напомню, что алгоритмы Монте-Карло — это общее название группы численных методов, основанных на программном создании определенной последовательности псевдослучайных чисел, моделирующей тот или иной эффект, например, последовательность отказов техники. Получив большое число реализаций случайного процесса, можно надеяться, что его вероятностные характеристики совпадут с аналогичными величинами решаемой задачи «реального мира». Файл с дальнейшими расчетами в форматах Mathcad и XPS лежит здесь.

Часть 1. Как сгенерировать выборку псевдослучайных чисел


В Mathcad Express доступен ряд генераторов псевдослучайных чисел, создающих выборки псевдослучайных данных с различными законами распределения. Для создания вектора из N псевдослучайных чисел нужна всего лишь одна строка Mathcad-документа. Например сгенерировать N=5 псевдослучайных чисел с нормальным распределением (нулевым средним и единичной дисперсией) можно так:



Векторы случайных чисел удобно визуализировать на графиках так: одна выборка (т.е. компоненты одного из случайных векторов T1) по оси абсцисс, а другая выборка (другой случайный вектор T2)  – по оси ординат. На следующем рисунке приведены графики пар псевдослучайных чисел для экспоненциального (слева) и нормального (справа) распределения. Параметры распределений задаются в формулах над графиками.



Читать дальше →
Total votes 9: ↑8 and ↓1 +7
Views 11K
Comments 0

Среднее арифметическое: физический смысл и визуализация

Data visualization *
Sandbox

Переменная величина – атрибут (свойство) системы, меняющий свое числовое значение. Множество значений переменой величины может иметь вид:


Ряд чисел


Человек анализирует числовые данные такого рода и принимает решения. Знание температуры воздуха помогает правильно одеться. Курс валюты говорит покупать ее или продавать.


Когда значений одно или несколько, то никаких трудностей не возникает. Но когда значений десятки или сотни, то человеку сложно сразу понять, что означают полученные данные. На помощь приходят интегральные характеристики множеств значений и визуализация.


Одна из интегральных характеристик множества значений переменной величины – среднее арифметическое. Посмотрим на него с точки зрения статистики, физики (механики) и эстетики.


Три точки зрения на числовые данные


Читать дальше →
Total votes 31: ↑19 and ↓12 +7
Views 17K
Comments 20

Отображаем состояние расчётного счёта на графике

Data visualization *
Недавно мне на глаза попалась статья про одну из систем финансового учёта. Помимо всего прочего, она позволяла контролировать остатки на расчётном счёте, предупреждая об опасности возникновения кассовых разрывов. Там были вот такие графики:



Что с ними не так, и можно ли сделать лучше — читайте под катом.
Читать дальше →
Total votes 20: ↑15 and ↓5 +10
Views 5.5K
Comments 17

Снижение объёма выборки экспериментальных данных без потери информации

Python *Mathematics *Development for Windows *Popular science
Tutorial


В чем проблема гистограмм экспериментальных данных


Основой управления качеством продукции любого промышленного предприятия является сбор экспериментальных данных с последующей их обработкой.

Первичная обработка результатов эксперимента включает сопоставление гипотез о законе распределения данных, описывающем с наименьшей погрешностью случайную величину по наблюдаемой выборке.

Для этого выборка представляется в виде гистограммы, состоящей из $k$ столбцов, построенных на интервалах протяженностью $d$.

Идентификации формы распределения результатов измерений требует также ряд задач, эффективность решения которых отличается для различных распределений (например, использование метода наименьших квадратов или вычисление оценок энтропии).

Кроме того, идентификация распределения нужна ещё и потому, что рассеяние всех оценок (среднеквадратичного отклонения, эксцесса, контрэксцесса и др.) также зависит от формы закона распределения.

От объема выборки зависит успешность идентификации формы распределения экспериментальных данных и, если он мал, особенности распределения оказываются замаскированными случайностью самой выборки. На практике обеспечить большой объем выборки, например больше 1000, не представляется возможным в силу разных причин.

В такой ситуации важно наилучшим образом распределить выборочные данные по интервалам, когда для дальнейшего анализа и расчетов интервальный ряд необходим.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑14 and ↓2 +12
Views 5.4K
Comments 2

«Игра престолов»: строим инфографику об убийствах, сексе, путешествиях по Вестеросу и многое другое

Wolfram Research corporate blog Entertaining tasks Programming *Infographics



Оригинал поста + Вспомогательные функции и исходные данные

Оглавление


Взаимоотношения персонажей
Кто кого родил
Кто кому брат или сестра
Кто кого убил
Кто кому служит
Кто с кем женат или помолвлен
У кого с кем был секс
Все отношения на одном графе
Связь персонажей по сценам
Кто самый «популярный» персонаж Игры престолов?
Количество экранного времени у персонажей
Сколько персонажей было в сериях?
Кто из персонажей был в самом большом количестве серий «Игры престолов»?
Самые популярные локации «Игры престолов»
Карта локаций «Игры престолов»
Перемещения персонажей «Игры престолов» от серии к серии
Кто больше всего «путешествовал» из персонажей «Игры престолов»?
Самые популярные локации «Игры престолов» (по экранному времени)
В каких фильмах ещё играли актёры Игры престолов и насколько они знакомы?
Фильмы, в которых играли самые «востребованные» актёры «Игры престолов»:
Актёры «Игры престолов» в «Гарри Поттере»
Актёры «Игры престолов» в «Звёздных войнах»
Актёры «Игры престолов» в «Пиратах карибского моря»
В каких фильмах/сериалах много актёров «Игры престолов»
Как тесно связаны между собой актёры «Игры престолов»
Разговоры в «Игре престолов»
Пол персонажей «Игры престолов»: кого больше, мужчин или женщин?
В этом посте я расскажу о том, как применять язык Wolfram Languge в анализе и визуализации данных на примере базы данных по «Игре престолов». В этой статье не уделяется особого внимания парсингу данных, об этом я расскажу отдельно. Вместо этого пост целиком посвящен интересной инфографике и её созданию.

Надеюсь, что построенные визуализации заинтересуют тех, кому нравится этот замечательный сериал).
Total votes 148: ↑134 and ↓14 +120
Views 75K
Comments 77

6 причин, по которым вам следовало бы отказаться от гистограмм

OTUS corporate blog Data visualization *Statistics in IT
Translation

Гистограммам не чужды систематические ошибки. Дело в том, что они достаточно условны и могут привести к неправильным выводам о данных. Если вы хотите визуализировать переменную, лучше выбрать другой график.

Читать далее
Total votes 26: ↑20 and ↓6 +14
Views 9.4K
Comments 6