『なぞってピグキッチン』はアバターコミュニティサービス『アメーバピグ』のアバターで遊べるなぞりパズルゲームだ。パズルで遊ぶことが食材の収穫に結びついていて、その食材で“料理”を作る。お店(キッチン)に“料理”を並べれば、キャラクターやほかのプレイヤーに食べてもらうこともできるし、クエストと呼ばれる課題に挑戦して、新たな食材やレシピを集めるやり込み要素も充実している。これまでのパズルゲームにはない、人と人とがつながるコミュニケーションがあるのだ。 ちなみに、ゲームを始めるにはアメーバIDが必要だが、GoogleやFacebook、twitterなどのアカウントでも遊べる。 ※ゲームを始めるなら、本作の公式サイトから まずはパズルで食材を収穫! ほっこりとした世界観に癒されまくり!プレーヤーの分身である主人公がピグ村という、のどかな村に引っ越してくるところから物語は始まる。2等身のキャラクター
こんにちは第4回を担当させていただく@housecat442です。 今回は第2回に引き続いて操作変数法をGMMの特殊ケース(GIVE)として説明し、最後に一般的なGMMをさくっと説明しようと思います。 さて今回の記事はGMMというお題目なのですが、この推定方法の何がそんなにうれしいのでしょうか? 一般的に言われることは以下の3つだと思います。 1.そもそも分布の仮定がいらない。 2.未知の形の分散不均一があってもオッケー 3.モデルが一階の条件から解けないような場合でもパラメーターが推定できる。 アナリストから見ればこれらの条件は結構おいしそうに見えるのではないでしょうか。 ではインターネット広告を分析するうえでうれしい事って何でしょうか? 1.IVを大量に導入して運用型広告の分析で起きる問題を改善できる 2.Dynamic Panelの様な分析で用いることでより高い推定精度を期待できる
最近django-tastypieをちょいちょい触っていたのですが、同じような目的のライブラリにdjango-pistonというのがあると知りました。 このサイトによるとtastypieとpistonで人気を二分しているように見えます。 http://www.djangopackages.com/grids/g/rest/ 一番シンプルな使い方を試してみました。 まず普通のモデルを用意 app/models.py class Todo(models.Model): title = models.CharField(max_length=255) finished = models.BooleanField(default=False) created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True) apiへアクセスに何を返すかをHandlerクラス
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