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3月, 2008の投稿を表示しています

!研究系

執筆中... 初代MacBook Proハードディスクを交換して、まっさらな状態でLeopardをインストールした。以前書いた再セットアップの手順の情報がだいぶ古くなっていたので書きなおしてみた。 以下を参考に。精密ドライバーとトルクスドライバー(T6)をお忘れなく。上部パネルを外すのに苦戦するが、奥側をほとんど浮かせないようにしながら手前側から外していくとよい。普通のパソコン屋とかには置いてない可能性が高い。ソフマップとかになかった。東急ハンズだと確実に手に入ると思うよ。 {{amazon 'B00102CXJS http://mac.ascii24.com/mac/review/portable/2006/03/15/661126-000.html #Leopard DVDを入れてCを押しなから起動。 #メニューからディスクユーティリティを開いて、消去タブからディスクをフォーマットする。 あとはウィザードに従うだけ。 #LeopardのDVDからXcodeをインストール。X11は最初から入っているんだね。 #システム設定を起動 ##キーリピートを最速にする。マウスを最速にする。 ##共有からコンピュータ名を変更する。リモートログインを有効にする。 ##スクリーンセーバーを設定し、ホットコーナーで起動できるようにする。 ##セキュリティからスクリーンセーバーやスリープからの復帰にパスワードを要求するように設定する。 ##日付と時刻で「表示する場所」を「ウィンドウ」にする。「秒を表示」 ##Spotlightの環境設定からキーボードショートカットはオフにする。emacsやjedのC-spaceとかぶるから。 #ソフトウェアアップデートをかける。 #apacheへのアクセスをフィルタリングする。 #デュアルディスプレイの設定。外部モニタを90度回転させる。 #[[FireFox|http://www.mozilla-japan.org/products/firefox/]] ##ホームページをabout:blankにする。 ##ダウンロード先を~/Downloadsに変更する。 ##各種ブックマークレットとブックマークの設定 ###[[Gmail|https://mail.google.com/mail/]] ###[[Google Calendar|http...
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!restrictで切断

curl -O "ftp://ftp.neb.com/pub/rebase/embossa_{r,s,e}.803" sudo mkdir -p /usr/share/EMBOSS/data/REBASE sudo cp embossa_e.803 /usr/share/EMBOSS/data/REBASE/embossre.enz sudo cp embossa_r.803 /usr/share/EMBOSS/data/REBASE/embossre.ref sudo cp embossa_s.803 /usr/share/EMBOSS/data/REBASE/embossre.sup >>> echo 'SET emboss_data /usr/share/EMBOSS/data' >> ~/.embossrc hoge.faをBamHIで切断する restrict -sitelen 4 -enzymes BamHI -sequence hoge.fa -outfile hoge.txt KNOBでemboss_dataの設定をもうちょっとしておいたほうがいいかも．DVDになったことだしデータをつっこんでおいてもいいな．
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Matlabで画像処理フィルタを書く

要: Matlab + Image Processing Toolbox 数ヶ月ぶりに画像解析をしているがMatlab programmingを結構忘れてしまっている．そこで画像フィルタを書く方法を復習がてらまとめておく．そもそも画像の平滑化や鮮鋭化，エッジ検出などは，元の画像に沿って移動しつつフィルタとなる行列(マスクとかカーネルとかいう)をconvolutionするという行為だ．つまり #カーネルを作成 #画像を移動しつつカーネルを加重加算する (convolution) の2つをやる．カーネルを工夫することで様々なフィルタを作ることができる． さて本題へ． Image Processing Toolbox でカーネルを作るには fspecial という関数を使うと楽だ．ガウシアンフィルタを作りたい場合は， >> h = fspecial('gaussian',hsize,sigma) とするだけ．hsizeにはカーネルサイズ(ようは行列の高さ)，sigmaにはガウス分布の標準偏差．gaussianのところをlaplacianとかsobelとかaverageにすればそういったフィルタになる．これは楽チン． 問題は convolutionだ．画像にそってカーネルをあてていくと画像をはみだすのでそのときの例外処理を書く必要がある，いわゆる周辺処理というやつ．これが結構面倒なので conv2関数とかfor文で書くのは萎えるのだが，Image Processing Toolboxにある imfilterを使うと，周辺処理をよきにはからうことができる．しかもカーネルにはfspecialの戻り値をそのまま引数にとることができる． >> image_g = imfilter(image, h, 'replicate'); imageが元画像の行列で，hがfspecialの戻り値．第3引数が周辺処理をしている部分．replicateは最近傍の配列境界値を使うという設定．ここに数値を入れておけば強制的にその値にできたり，そのほかにもいろいろある．ヘルプをみてね． 例: 15x15の行列で標準偏差が6のガウシアンフィルタを作り，Googleのトップアイコンをフィルタリングする． image = imread('http...
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!ハズレた方や他の読者のかたへ

TrackBackで9人, コメントで1人(h-kondoさん)の合計，10人のかたにご応募を頂きました．lDはトラックバック順，コメントの順にしました． それでは抽選結果を発表します． $ R --vanilla -e 'sample(10)[1:2]' R version 2.6.1 (2007-11-26) Copyright (C) 2007 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 Rはフリーソフトウェアであり、「完全に無保証」です。 一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。 配布条件の詳細に関しては、'license()'あるいは'licence()'と入力してください。 Rは多くの貢献者による共同プロジェクトです。 詳しくは'contributors()'と入力してください。 また、RやRのパッケージを出版物で引用する際の形式については 'citation()'と入力してください。 'demo()'と入力すればデモをみることができます。 'help()'とすればオンラインヘルプが出ます。 'help.start()'でHTMLブラウザによるヘルプがみられます。 'q()'と入力すればRを終了します。 > sample(10)[1:2] [1] 5 10 >>> ということでIDが5, 10の方が当選です．5番目は[[id:yatsuta|http://d.hatena.ne.jp/yatsuta/20080220#1203514545]]さん，10番目はトラバがうまくいかなくてコメントでの応募になった[[id:h-kondo|http://d.hatena.ne.jp/h-kondo/20080221]]さんでした．おめでとうございます． お二方は送り先を dritoshi at gmail dot com までお知らせ下さい．住所，郵便番号，お名前をお知らせください．お名前はハンドル名でも良いですが，送り先が会社や大学の場合はハンドル名バレしますのでご注意下さい:-) あとyatsut...
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