![ニンジャスレイヤー フロムアニメイシヨン 第26話「ダークダスク・ダーカードーン PART2」 ‐ ニコニコ動画:GINZA](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a92346913f0b144389660a6db952a81354aadc62/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fresource.video.nimg.jp%2Fweb%2Fscripts%2Fniconico_tmp%2Fstatic%2FReKariOGP.png%3Fv%3D2)
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
本日、Tsuru Capitalのポジションを得ました。 Tsuru Capitalはデリバティブの取引を行っている企業で、自動株取引の会社ではありません。取引に関わっている10人のメンバーのうち、創始者であるSimonを除く全員がHaskellerで、取引状況の分析や一部の取引の自動化など、あらゆるところにHaskellを使っているのが大きな特徴です。日本では数少ない、Haskellをメインに使っている企業の一つでもあります。 東京、シンガポール、バンクーバーにオフィスがあり、東京には私を含む5人の開発者と事務担当、Simonと愛犬テトがいます。 オフィスはオランダヒルズ森タワーRoPにあります。設備が非常に充実しており、東京に引っ越すまではオフィスに週数度の頻度で泊まっていました。風呂上がりにジンジャエールをラッパ飲みしながらサーバールームの熱風で体を乾かすと、すごく気持ちが良いです。
Homebridge is a lightweight Node.js server you can run on your home network that emulates the iOS HomeKit API. It supports Plugins, which are community-contributed modules that provide a basic bridge from HomeKit to various 3rd-party APIs provided by manufacturers of "smart home" devices. Since Siri supports devices added through HomeKit, this means that with Homebridge you can ask Siri to control
一般に、Amazon S3 のバケットのストレージおよびデータ転送にかかるコストはすべて、そのバケット所有者が負担します。ただし、バケットをリクエスタ支払いバケットに設定することはできます。リクエスタ支払いバケットの場合、リクエストおよびバケットからのデータのダウンロードにかかるコストは、所有者でなくリクエストを実行したリクエスタが支払います。データの保管にかかるコストは常にバケット所有者が支払います。 通常は、データを共有したいが、他者がデータにアクセスする際に発生する費用を負担したくない場合に、リクエスタ支払いバケットをバケットに設定します。例えば、郵便番号リスト、参照データ、地理空間情報、ウェブクロールデータといった、大規模なデータセットを利用できるようにする際にリクエスタ支払いバケットを設定することができます。 リクエスタ支払いバケットに関するリクエストはすべて認証する必要がありま
欧州の「全脳シミュレーション計画」が広げた大風呂敷と、その誤算 ~スパコンによる再現はやはり不可能なのか 人間の脳の全容を解明し、それをスパコン上で再現(シミュレート)しようとする欧州の「ヒューマン・ブレイン・プロジェクト」が暗礁に乗り上げている。 ●"Why the Human Brain Project Went Wrong--and How to Fix It" SCIENTIFIC AMERICAN, Sep 15, 2015 この巨大プロジェクトの目的は「認知症」など神経疾患の治療法をはじめ、強力なAI(人工知能)や、脳型プロセッサーを搭載した次世代ロボットなど超先端技術を開発することだ。 しかし総額12億ユーロ(約1,800億円)もの巨額予算を受けながら、ヒューマン・ブレイン・プロジェクトは「その開始から2年が経っても、ほとんど何の成果もあげていない」として厳しい批判に晒されて
地方病(日本住血吸虫症)のWikipedia記事がにわかにバズっておりますが、 こちらのWikipedia記事を、nScripterでビジュアルノベル化したものを作りました。(いうほどゲームゲームはしてませんが) 動作環境としてはWindows環境であれば概ね動くと思われます。 配布ページ http://www.critiqueofgames.net/chihobyo/ 作業としては、昨年2014年11月ごろに行い、その後、各種の権利関係をもろもろと調査し、こういったことがウィキペディアの権利を継承するかたちで可能であるかどうかなどをゆるゆると確認していたら今になったという感じです。 この記事のすごいところは、もちろん、記述の圧倒的な分厚さ、迫力でありますが、この記事のサウンドノベル化をしながら、なぜこの記事が可能になっているのかということをつらつらといくつか考えました。 1.さかおり氏の
ホームAppleiPhone「iPhone 6s/6s Plus」の「A9」プロセッサ、やはりTSMC製の方が省エネ性能に優れている事が明らかに − 約2時間の差 「iPhone 6s/6s Plus」の「A9」プロセッサ、やはりTSMC製の方が省エネ性能に優れている事が明らかに − 約2時間の差 2015 10/08 「iPhone 6s/6s Plus」の「A9」プロセッサはSamsung製とTSMC製があり、そのパフォーマンスの違いについては何度かお伝えしてきましたが、MacRumorsによると、Redditにて「Geekbench 3」を使用したバッテリーベンチマークテストの結果が公開されており、TSMC製の「A9」プロセッサを搭載した「iPhone 6s Plus」がSamsung製「A9」プロセッサを搭載した同モデルよりも約2時間ほどバッテリー駆動時間が長かった事が分かりました
米Amazonは10月7日(現地時間)、ラスベガスで開催の年次イベント「AWS re:Invent 2015」において、大容量データをAWSのデータセンターに物理的に転送するための新サービス「Amazon Snowball」を発表した。 10Gbイーサネットでの接続が可能な50TバイトのHDDを内蔵する専用のポータブル記憶装置にデータを保存してAWSのデータセンターに送ることで、インターネットを経由せずにデータを転送できる。 AWSは、物理HDDでのデータ転送サービスを2009年から「AWS Import/Export」として北米の一部の地域で提供しており、専用記憶装置を使うSnowballはそのオプションになる。 Snowballの記憶装置(レンタル)は防水で6Gの衝撃に耐え、重さは約23キロ。持ち運べるように取っ手がついている。転送データは暗号化される。
[レベル: 上級] Googleは、Accelerated Mobile Pages (アクセラレイティッド・モバイル・ページ)という、モバイル端末でのウェブページの表示を高速化するためのプロジェクトを公開しました。 略して、AMP(アンプ)と呼びます。 AMPで策定された仕様に従ってモバイルサイトを構成すると、モバイル検索結果からリンク先ページがまさに“一瞬”で表示されます。 AMPをデモで体験 AMPを使ったページがどのようにモバイル検索から表示されるのかを見てみましょう。 Inside Searchの公式アナウンスに動画があります。 まずこれを見て、何となくでいいので雰囲気をつかんでください。 ただ、見てもどんなだか十分にはわかりませんでしたよね。 実際に試したほうが理解できます。 AMPを体験できるサンプルのリンクもアナウンスに出ていますが、日本からでは機能しないので少し細工を加え
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
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