スクールガールストライカーズの 内製クライアントエンジン
近年、ハイスペックなスマートフォン、高品質なネットワークが普及し、それによりモバイルゲームの制作手法やそれを取り巻く環境も変化してきました。スクウェア・エニックスでは、そのような環境の変化に対して、日々新たなチャレンジをし続けています。そして、このようなスピード感溢れる業界の流れには、会社の枠を超えた技術情報の共有、交流が欠かせないと感じております。 そこでこの夏、社内のエンジニア・テクニカルディレクターによる最新のモバイル開発の技術情報や社内モバイルエンジン、開発秘話によるセッションをメインに、スクウェア・エニックス モバイル オープンカンファレンスを開催する運びとなりました。また、セッションの後は登壇する弊社スタッフと直接ディスカッションやフリートークができる場を設けております。この機会にスクウェア・エニックスという会社についても、より詳しく知って頂ければ幸いです。 マネージャー・テク
How to Write a Spelling Corrector
One week in 2007, two friends (Dean and Bill) independently told me they were amazed at Google's spelling correction. Type in a search like [speling] and Google instantly comes back with Showing results for: spelling. I thought Dean and Bill, being highly accomplished engineers and mathematicians, would have good intuitions about how this process works. But they didn't, and come to think of it, wh
荒木飛呂彦は本当に「若く」見えるのか！？ 画像の自動認識で検証してみた結果… | ＠ＪＯＪＯ ~ジョジョの奇妙なニュース~
漫画家・荒木飛呂彦。1960年6月7日生まれで、現在53歳。その風貌はデビュー当時とさほど変わらず、若い、年を取らない、波紋使いだ、吸血鬼だ、モナリザだ、土方歳三だと言われ、半ば都市伝説と化している。（荒木飛呂彦 – アンサイクロペディア） しかし、「若さ」が強調されすぎるあまり、意識の刷り込みによって若く見えている、という可能性はないだろうか。最近では、10年以上前の写真なのに、ごく最近撮られた写真だと勘違いされるケースも時々見られる。 そこで私は、画像の自動認識を用い、「公正」に判定してもらうことを思いついた。 ・ReKognition ・顔写真から、年齢・人種・ルックスなどを自動認識する技術「ReKognition」が無料提供中！（APPGIGA!!（アプギガ）） 画像をアップロードするだけで、顔認識と年齢の判定を行ってくれるというこのサービス。荒木先生の写真は、なるべく最近撮られた
累積和とかの話
Masaki Hara @qnighy @nijinoryu Nails(joi-2012-ho)の解説スライドには理論和・論理和・理論積・論理積のいずれの単語も出てこないけど，累積和のこと？ 2014-01-18 19:48:31
全力で負けようとするオセロAI作ってみた
前半は普通にオセロAI作っています。オセロは本当に弱いです。すみません。プログラミング言語:C++,Win32APIお借りしたBGM:sm35054672014/6/24ミニマックス法の説明の部分ですが、「自分」というのが指し手を探索する側のAIのことで、「相手」というのが人間のことです。急に一般的な話にしてしまい分かりづらかったと思います、すみません。2014/12/23参考書でそのまま使ったというのは評価関数の部分のみです。あの参考書に載っているプログラムをそのまま作っても同じものは出来ません。勘違いをされてしまった方が居ましたら大変すみませんでした。たくさんのコメントありがとうございます（*^_^*）検証動画 → sm28457455mylist ：mylist/52497526twitter：https://twitter.com/__yoshi__1991
Visualizing Algorithms
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
一様乱数の生成 - 人工知能に関する断創録
Pythonによるモンテカルロ法入門（2014/6/20） 最初にPythonで [0.0, 1.0] 間の一様乱数を生成してみます。 一様分布 一様分布（Uniform distribution）の確率密度関数（pdf）は下の式になります。 引用：http://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_distribution_(continuous) numpy.randomによる一様乱数の生成 numpy.random.uniformで一様分布に従う乱数が生成できます。下のスクリプトでは、下限を0.0、上限を1.0とした一様乱数をNsim個生成し、ヒストグラムを描画しています。 # 一様乱数の生成してヒストグラムを描画 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed() N = 10
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
その21 クォータニオンによるボーンの姿勢制御
ホーム < ゲームつくろー！ < DirectX技術編 < クォータニオンによるボーンの姿勢制御 その21 クォータニオンによるボーンの姿勢制御 ボーンは回転します。ぐるぐる回ります。そして、ボーンの先端には子ボーンがしっかりくっついています。また、子ボーンはそれ自身の座標系を持っていて、親ボーンと独立した回転を成します。2Dの場合、親ボーンの座標軸に対する子ボーンの座標のひねりは1つの角度で表現できますが、3Dとなると大変です。3つの軸角度で制御すると子ボーンのジンバルロックも招いてしまいます。3Dの場合、ボーンの回転はクォータニオンで制御するのが楽に思えます。この章では、ボーンの姿勢をクォータニオンで制御する方法について考えて見ます。 ① ボーンの先にくっついている子ボーンの座標系のねじれ ローカルオブジェクトに埋め込まれているボーンは、デフォルトで軸上にあります。ZXY軸回りを仮定す
オイラー角 | たむぶん
オイラー角 対称軸のある剛体の自由回転(その3 やり直しの続き)の続きです。 回っている剛体から見たときの角運動量と角速度ベクトルがどう動くかは多少分りましたが、止っている人(空間座標)から見たときの剛体の運動が分らないとあまり嬉しくありません。ここで説明するオイラー角を使うと、空間座標から見たときの剛体の動きが表現し易くなります。 オイラー角は、三つの角度θ,φ,ψを使って、剛体の空間座標系に対する傾きを表現する方法で、一般の剛体に対して使えますが、ここでは、話を単純にするために、対称軸のある剛体を使って説明します。 まず、角度θ,φを使って、対称軸を定めます。空間座標軸をx,y,z軸として、θはz軸に対する対称軸の傾き、φは、対称軸をxy平面に射影した直線のx軸からの傾きです。 そして、最後に角度ψを使って、剛体が対称軸回りにどれだけ回転したかを定めます。回転の基準として、ψ=0のとき
座標変換
ベクトルで座標を表し、行列で変換することを扱います。 ロボットの世界は３次元が基本ですが、平面上で３次元を扱うことが、そもそも分かりにくいことなので、ここでは主に２次元平面を扱います。 ２次元と３次元、異なる点はいろいろありますが、３次元はだいたいは「２次元＋1」か「２次元×３」なので、まずは２次元でしっかりイメージをつかみましょう。 表 記 これから座標を扱うに当たって、表記の仕方を原則として以下のようにきめておきます。 座標、ベクトルはボールドイタリック(太字斜体)、小文字 座標変換のための行列などはボールドイタリック(太字斜体)、大文字 座標軸名、点などはローマン体(普通の)大文字 座標、ベクトル、行列の左肩に、基準となる座標系を記載する。 もちろん、不要なら省略します。(詳細は追って) 例： ベクトル p 1を座標系Aで観察したものを転置(横ベクトル)。 なお、通常の文章(HTML
■邪神の啓示――『ドルアーガの塔』編
黒字＝2ちゃんねらーの質問 緑字＝遠藤氏の回答（文頭のS、A～Eは遠藤氏による質問の評価点。Pはペナルティ級） 赤字＝GIL＠D/LAB.管理人のコメント（ないのが大半です） □ ドルアーガシリーズのストーリーって、ゲームのために作られたっていう感じがしなくてすごく好きです。勇気を身軽さにかえるティアラとか、力にかえる黄金の鎧とかの設定も本当に生きた設定だと思います。 ★ バビロニアンキャッスルサーガは、もちろん「バベルの塔」にインスパイアされて作ったものです。 ある日、同僚の女子社員（和田久美ちゃん、この子が個性的な子なんですよ）と一緒に池袋まである講演会を聞きに行きました（半分仕事）。その会場で渡されたチラシの裏につらつら書いていったイメージを、彼女と共にストーリーの形にまとめたわけです。 天界と魔界の分化、イシターとドルアーガの戦い、ドルアーガの封印などなどのプレストーリーは、いまだ
JavaScript (ECMAScript) の整数の精度と乱数の精度について / LiosK-free Blog
2010-05-30 カテゴリ: Client Side タグ: JavaScript Tips 久しぶりにJavaScript (というよりECMAScript) のネタ。今日はECMAScriptで扱える整数と乱数について。 ECMAScriptの数値 (Number) はIEEE 754の倍精度浮動小数点数であると仕様書に明記されている。 ECMAScript Language Specification 5th edition 4.3.19 Number value primitive value corresponding to a double-precision 64-bit binary format IEEE 754 value. (強調は引用者) ECMAScript Language Specification 3rd edition 4.3.20 Number Ty
2048 の AI を読んでみた - はやくプログラムになりたい
以前第一回2048AIコンテスト 結果報告という記事を見かけて，興味がわいたので 2048 の AI について調べてみました． 2048 は 4x4 のパズルゲームで，ルールは実際にやってもらったほうが分かりやすいぐらい簡単なものですが，テンポが良くて結構ハマりました． 今回は公開されている 2048 の AI の中で一番メジャーっぽいものを TokyoVim #19 で読んでみました． ov3y/2048-AI - Github 小並感 平穏な感じ AI でした． js/grid.js に各評価関数の定義があり，js/ai.js に探索を行うメインの部分の処理があります． 評価関数 良い手を選ぶには，ある盤面が与えられたときにその盤面がどれだけ有利な状態かを知る必要があります．それを知るために必要なのが評価関数で，今回だと 2048 の 4x4 の盤面を引数に取り，その盤面のスコアを返す
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