こんにちは。カヤックOP事業部デザイナーのちゃんちーです。 ※右です 突然ですが皆さん、人生、やっていますか？ かれこれ社会人5年目になり、 Instagramを開けば結婚、出産、子育て...、 Twitterを開けばご報告、ご報告、ご報告...、 これらを見るたびに、「みんな人生やってるなぁ.......」と思うわけです。 ……さて、そんな人生やっていきを感じる27歳の僕も、 ついに先日付き合っていた彼女と婚約し、 結婚までもうすぐというところまで人生をやっていきしている最中でございます。 ......しかし、そんな中で一つ心配なことがあります.....。 それがこちら…… 親への挨拶が怖い！！！ ……そう、婚約をし、結婚をするには、親へ挨拶をしなければならないのです。 が、人見知りかつ、緊張しいな自分が、 無事に許しをもらうことができるのかどうかが不安で不安でたまりません。 怖くて怖く

カテゴリ 特集・連載 デレステ、ミリシタ、ときドル、歌マクロス、ダンス経験者から見るアイドル音ゲーのダンスの違い 2018/05/22 12:42 今やスマホの一大ジャンルであるアイドル音ゲーですが、その中の大きな要素としてビジュアルがあると思います。美しいグラフィックで描かれる、可愛らしく華やかなアイドル達が繰り広げるダンス。ただ複数ゲームを遊んでいると、そのダンスにも各ゲームの特徴があるように思えました。今回はそのダンスに焦点を当ててみます。 私も男ながら20代前〜中盤まで演劇活動の一環としてプロダンサーの先生にダンスを習っておりました。座学のようなものはなくただ運動として踊っていただけなので別に詳しいわけではありませんが一応ダンス経験者と言っていいと思います、多分。 というわけで、そんな私からデレステ、ミリシタ、ときドル、歌マクロスの4本のアイドル音ゲーのダンスを比較してみます。 ち

「カネや手間のかかるコント企画が多く、費用対効果が悪すぎた。視聴率20%台から一桁に落ちて、制作費を約半額にカットしたが、それでも最後は一本各3000万と1500万円だった」（フジテレビ関係者） 今春、フジテレビの長寿番組『とんねるずのみなさんのおかげでした』と『めちゃ×2イケてるッ！』が相次いで消えた。 本誌は人気バラエティ番組の最新の制作費を独占入手！ お次は制作費。ウッチャンナンチャンの内村光良（53）と出川哲朗（54）が出演する『世界の果てまでイッテQ！』（日テレ系）が今、最も制作費の高いバラエティ番組だ。 「視聴率20%前後のドル箱。プライム枠（午後7時～11時）でも2000万円超は珍しい緊縮予算のご時世に、破格の3000万円。とはいえベッキー降板後は出演者にはお金をかけず、ガンバレルーヤなど、内村の最近のお気に入り芸人が登場」（日テレ関係者） 同じく日テレの『踊る！さんま御殿！

カラオケビデオには独特の世界がある。 1990年代のような、2010年代にも見える雰囲気。登場する人たちもよく見ると美男美女なんだけど、よく見ると、なのだ。その人たちがジーンズに白Tで踊ったり、コンクリの壁にもたれかかったりしている。 好きすぎてカラオケに行くとずっと映像を見てしまう。 あの世界はどうやって生まれているのだろうか。 メーカーに聞きに行った。

5年間コードを書き続けたエンジニアが、新人に読んでもらいたい11冊+αを紹介する 新人エンジニアのうちに読んでおくと役立つ名著やおすすめの本を紹介。開発全般やコーディングなどの作法を学ぼう。 某社でサーバサイドエンジニアをしている @ikenyal と申します。開発言語は主にPHP。新卒入社から5年、エンジニアとして働いています。学生時代にもプログラミング、サーバ・ネットワーク構築や運用を経験しました。 これまで、社内外で新卒からベテランまで多くのエンジニアを見てきました。その中で、新人のうちに身につけておいた方が良いだろうと思うものは「お作法」と「基礎知識」です。 プログラミング言語やシステムの専門的な知識は後からでも勉強できます。一方で、さまざまな自己流の癖は時間が経つと身に染みついてしまい、指摘されても直すのが難しくなってしまいます。そのため、新人のときに良いお作法を勉強しておくこと

はじめまして。いまがわと申します。 普段は『デザイナー脂肪』というブログで、夫婦や育児に関する4コマを描いています。 ＊ 突然ですが、わが家の買い物事情はちょっと変わっています。友人に話すと驚かれることもしばしば。なぜなら、わが家では家の物を買うにあたり、家庭内でプレゼンして承認を得る必要があるからです。 もちろん必需品はプレゼンなしに購入しますが、他の物で代用できたり、高かったり、なくても差し迫って困らないかも……という物についてはプレゼンの対象になります。 また2017年に子供が生まれ、1DKのわが家は以前に増して物で溢れかえるようになりました。そのため場所を取る物については、とくに議論がヒートアップ。 最近は育児グッズについて、私→夫にプレゼンすることが多いです。が、夫は「すべての荷物はスーツケースに収まる程度にしたい」「費用対効果を見込める物を取り入れたい」という思考の持ち主のため

1978年、東京都出身。漂泊の理科教員。名前の漢字は、正しい行いと書いて『正行』なのだが、「不正行為」という語にも名前が含まれてるのに気付いたので、次からそれで説明しようと思う。 前の記事：そのへんの枯れ草で納豆を作る（デジタルリマスター版） ＞ 個人サイト まさゆき研究所 新棟

リモートワークのストレス ソフトウェアエンジニアリング業界では、リモートワークは大いに理にかなった働き方です。大抵はPCとインターネット接続さえあれば仕事ができるからです。よって、決まったオフィスに毎日通って働く理由は比較的少ないため、リモートワークはIT職の重要な要素になっています。最も先見的な求人市場とは決して言えないベルギーにおいてさえもです。とはいっても多くの場合、リモートワークが認められるのは週の一部のみ（おそらく週に1日か2日ぐらいが一般的）にすぎません。それにもかかわらず、リモートワークは大部分の企業で導入されるようになってきたのです。 リモートワークには多くの利点があると言われており、この働き方を過激なまでに擁護する声もよく耳にします。その多くには同意するものの、リモートワークを5年以上してきた経験から言えるのは、リモートワークにはストレスが付き物だということです。そう聞く

Win/Mac/Linuxのクロスプラットフォームに対応したシーケンス図エディタ「daisy sequence」がリリースされています。詳細は以下から。 daisy sequenceはMichinari Nukazawaさんが開発＆公開したシーケンス図エディタで、Electron製でWindows/Mac/Linuxのクロスプラットフォーム用バイナリが公開されています。 Release "daisy sequence" is (not) UML sequence diagram editor. for win / mac / linux !https://t.co/iVCpQS46m9 pic.twitter.com/tvBDw99vTn — Michinari Nukazawa (@MNukazawa) 2018年3月1日 概要 daisy sequenceは、Win/Mac/Linux

新着記事を（無料で）LINEへお届けします。以下のリンクからLINEで友達登録してください。 https://line.me/R/ti/p/%40pap3801g ---------------------------- 最近はアメリカで、大型の株式上場が相次いでいます。つい先日はDropboxを取り上げましたが、今日は音楽ストリーミング界最大手のSpotifyを取り上げたいと思います。 今回、Spotifyがニューヨーク証券取引所に上場申請を行った際の申請書が公開されました。 Spotify Technology S.A. FORM F-1 REGISTRATION STATEMENT 今回のSpotifyの株式上場は、通常の株式上場とは若干異なり、新規に株式を発行せず、既存の株式を証券取引所に上場するという形をとっています。これをDirect Listing(ダイレクト・リスティング、

※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています 鏡の前に置いた物が、鏡の向こうではなぜか形を変えたり、消えたりする。坂道を転がり落ちるはずのボールが、逆にコロコロと坂を上っていく。 鏡の向こうでは、角柱が円柱になる「変身立体」 ガレージの屋根の形が変化 立体の一部が消えてしまう「透身立体」 目を疑うような「不可能立体」を次々に作り出すのは、明治大学で「錯覚／錯視」を研究する杉原厚吉教授だ。発表した作品は国際的な錯覚コンテストの上位に入賞し、過去には「錯覚美術館」や科学未来館の展示なども手掛けてきた。 杉原教授が錯覚の研究を始めたきっかけは、「ロボットの目」にあるという。プログラムが導き出した、ある意外な「解」――そこから始まった30年以上にわたる研究から見えてきたのは、人間にとって“意地悪な立体”の存在と、それをコントロールすることの意味だった。（聞き手：杉本吏） 杉原厚吉 明治

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Facebookから提供されている「AR Studio」という開発環境を使ってARアプリを作ってみたので、その使い方をまとめてみました！ この記事ではAR Studioを使って2Dと3Dのモデル表示までを一通りのことをやってみたいと思います。今回の内容は次のとおりです。 AR Studioとは AR Studioのインストールとプロジェクト作成 Face Trackerを使ってみる 2Dの画像を使ってARを表示する 3Dオブジェクトを使ってARを表示する まとめ AR Studioとは AR StudioとはFacebookから提供されている開発環境で、「AR Studio」という名前の通りAR（とくに顔をつかったAR）に特化した開発が簡単に行えるものです。 UnityであればDlibなどのAssetを購入してプログラムを作成する必要がありますが、AR Studioでは標準機能だけで簡単に

Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、

ここ最近のスキルアップブログのアクセスは、嬉しいことに過去最高にアクセスが増えてきています。 もちろん、原因は継続によるものですが他にも細かいことを述べればたくさんあります。 嬉しい気持ちの反面これからも試行錯誤してブログを書いていきますが、このスキルアップブログ以外のサイトも好調にアクセスが増えています。 そこで私なりに、ここ最近のアクセス増加を解析してみることにしました。 解析！過去最高にアクセス増えている件 明確なアクセス増加はグーグルにしかわかりませんが、おそらくは長年に継続したこのサイトがドンドンと強くなってきたということでしょう。 嬉しいことにこのスキルアップブログを参考にして頂いていることもあって、モチベーションも維持できています。 アクセス増加の原因としては、このブログを強くしている要因が他にもあるはず。 もしかしたら、このブログをたくさんの人達に読んで貰えるために影の応援

『ブロックチェーンがどのように動いているのか学ぶ最速の方法は作ってみることだ』 『ブロックチェーンとは』みたいな記事を読んで概念はわかったつもりでも、「わかったような気がする」止まりで腹落ち感までは得られず、いつか自分で実装してみたいと思っていました。1 でも難しそうだし、本業とは関係ない（→時間が割けない）ので永遠にやらなそうだなぁ。。と思ってたら、こんな記事を発見。 ブロックチェーンを作ることで学ぶ 〜ブロックチェーンがどのように動いているのか学ぶ最速の方法は作ってみることだ〜 - Qiita なんとグッとくる副題でしょう2。記事の冒頭だけざっと読んだところ、なんか、サッとできそうだぞ・・・！と。実装量でいえば1日もかからなそうです。 Pythonはわからないので、Swiftで書いてみました。 以下、元記事のステップに沿ってSwift実装を載せていきます。引用記法の部分は元記事より引用

3Dモデルの表現には通常テクスチャを使いますが、3Dモデルの頂点ごとに色を設定したモデルを使用することもできます。 こちらの動画で使われているモデルは、テクスチャを使わずすべて頂点カラーで表現されています。たぶん、世界観に統一感をもたせるためのDavid Oreillyの工夫だと思います。 ちなみに、この動画は面白いです（笑） vimeo.com Unityでも頂点カラーを使用できるのですが、標準のシェーダは頂点カラーをサポートしていないので、自分でシェーダを書く必要があります。 頂点カラーの表現 頂点カラーとは、頂点ごとに設定された色情報のことです。3Dモデルの頂点には、座標や法線ベクトル以外に色情報も設定することができます。 設定にはBlenderやMaya、3DS Maxなどの3Dモデリングソフトを使用します。 頂点情報を扱うためには頂点シェーダ（vertex shader）をフック

始めに 本記事はサムザップ Advent Calendar 2017 10日目の記事になります 昨日の記事は@xxxxxxxxxxさんのLua+PEGでiniをparseするでした! 今年の9月にUnity公式から強化学習ライブラリが公開されました blogs.unity3d.com 公開したてでまだ若干使い勝手の悪い部分もありますが、TensorflowSharpなどで自力で強化学習環境を構築するよりは断然楽だと思います 今回はこちらのライブラリの紹介と、それを使うために構造の解説をしていきます 環境導入であったり実際にどう学習させるかは、いくつかのサイトがサンプルを用いて説明されているので、そちらを参考にしていただければ幸いです(自分が参考にしたサイトはこちら) Unityの公式サンプルml-agentsでAIを試す - tanaka's Programming Memo ML-Age

（アドベントカレンダーで13日までに何か書く、と言いつつこんな日になってしまいました） これまで某Yahoo! JAPANや某BuzzFeed Japanでデータを元に編成 / 編集 / 目標設定 / 評価などをしてきました。たまに書いたり撮ったりしますが、主にはグロースと業務改善。 データを使ってメディア面を伸ばしていく、打てる手は全て打て、みたいな感じです。PDCAよりもOODAループ派です。 現場レベルでいうとデータを見て細かいメソッドを抽出したり、各プラットフォームのアルゴがどう変化しているのか分析したりしています。Facebookがマジでエグい。 で、編集界隈の人たちと話をしていると、データにふれる機会がなかったり、そもそもデータをどう見れば良いのか分からないという雰囲気を感じます。データ面白いのになー。 というわけで、これまで見つけたぼんやりとした法則を共有しておこうかなと思い

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