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視覚複合型暗号を iOS 上で遊んでみた

こちらに記事を作成しましたが、本アプリは特許を取得した視覚復号型秘密分散法を使用しております。
視覚複合型暗号で技術記事を書きたかった話

非営利とはいえ、僕に権利の帰属したものではありませんので、問題があればお問い合わせのほうから御連絡ください。迅速に対応致します。

個人的に工夫した点としては、二つの画像をぴったり重ねるのが割と手では難しかったので、二つの画像が近づいた際、ある程度の近さの閾値を超えたらアプリケーション側でくっつけてしまう、という処理をすることで、画像同士が吸いつく様な感覚を実装した点と、画素同士が透けて見えていないと行けないのでアルファ値を適当に設定することで視覚複合型暗号を画像の重なりのみで実現した点です。

Numpyを使った機械学習

機械学習フレームワークといえば、TensoflowやChainer, Kerasなどが最近の定番ですが、勉強の一環としてそれらを使わずアルゴリズムを実装する、といったことを行なっています。使うのは主にNumpyとその他のグラフ処理などのUtilライブラリ群のみです。最近では強化学習の定番であるQ学習、それをニューラルネットで関数近似するなどの工夫によって実現したDQN、シンプルなディープニューラルネットを用いた画像認識、ナイーブベイズなどの定番アルゴリズムなどをNumpyで実装しました。それらの一部は以下のURLに公開されています（上に挙げたものは順次綺麗な形で公開できる様に努力していきます）。

https://github.com/Matts966/pyLearningAndStats

これらの実装はあくまで自習のための車輪の再発明であり、使おうと思えばフレームワークも好んで使います。現にGoogleでInternをさせていただいた際はTensorflow, Kerasなどを使用しました。

React Nativeでgame of lifeをやってみた

これについてはまだまだ開発する予定だったのですが、興味を失ってしまったので中途半端な状態で放置してます。React Nativeを単に使いたかったのと、たまたまgame of lifeのマイブームが来ていたために生まれた謎のアプリケーションです。今後の方針としてはユーザーの入力によっても生きたマスを作れる様にしたいと思っていますが、果たして、、。

https://github.com/Matts966/game-of-life

Slackで溜まりがちな画像ファイルをバックアップして削除し、容量を節約するGoogleAppScript

これは二番煎じなのですが、ファイルを削除するものはあってもバックアップを取るものはない様だったのでつくりました。
https://github.com/Matts966/googleAppsScript/blob/master/SlackBackupAndDeleteApp.gs

React × Railsでグラフィクス生成アプリ

react-railsを使ってジエネラティブアートのガチャ（？）のようなものをつくりました。これもまだ完成とは言いづらいですが、形だけは動いてると思います。スライド1ページ目のバーコードをクリックするとリンクで飛べますので見てみてください。iframeなので飛べない場合はこちらを。
環境構築が辛かった。

まとめ

まだまだ公開できているコンテンツは少ないですが、精進していきます！