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ブックマーク / postd.cc (5)

  • より良いプログラムを書くための究極の奇策 – 「Data first, not code first」 | POSTD

    (訳注:2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 開発者は嫌うでしょう。 ここでは、標準的なコツや策略について書きますが、当に興味があるのは、別のことです。究極の奇策を見つけたいと思います。策略をひとつずつ試して、プログラミングの聖域に少しでも近づければ良いのですが。 はじめに 私が初めて書いたビデオゲームは、 Ninja Wars (忍者戦争)でした。 そう、これは、画像で埋めたHTMLのtableです。 src 属性を変えることで、動きを実現しています。JavaScriptファイルの冒頭は下記のようになっています。 var x = 314; var y = 8; var prevy= 1; var prevx= 1; var prevsw= 0; var row= 304; var endrow= 142; var sword= 296; v

    より良いプログラムを書くための究極の奇策 – 「Data first, not code first」 | POSTD
    argame
    argame 2015/10/27
    Unityについて書かれてるってことだけは分かった(分かってない)
  • ファミコンのグラフィックスの省メモリ化テクニックとは? | POSTD

    1983年に発売されたNintendo Entertainment System(NES、日での商品名は「ファミリーコンピューター」、以下「ファミコン」)は安価なのに高性能だったため、大ヒット商品となりました。独自設計のピクチャー・プロセシング・ユニット(PPU)を使うことで、当時としては驚きの映像を生み出すことができました。そして、今でも特定の環境で視聴すればとてもきれいな映像が楽しめます。一番の業績はメモリの利用効率です。グラフィックスを最小限のバイト数で作成することに成功しました。それと同時にファミコンは、開発者に便利で使いやすいツールを提供しました。その点でも、それまでのテレビゲーム機とは一線を画した製品でした。ファミコンのグラフィックスの生成方式を理解すれば、システムの技術的な優れた能力のありがたみが分かるはずです。そして、現代のゲーム製作者が現在のマシンではどれだけ簡単に作業

    ファミコンのグラフィックスの省メモリ化テクニックとは? | POSTD
    argame
    argame 2015/06/04
    なおメタルスレイダーグローリーはグラフィックだけで追加4M使った
  • POSTD | ニジボックスが運営するエンジニアに向けたキュレーションメディア

    POSTD は、ニジボックスが運営する、エンジニアに向けたキュレーションメディアです。ニジボックスはWebサービスの企画、制作、開発、運用を一貫して担うリクルートの100%子会社です。 リクルートグループのオンラインサービスをはじめ、様々な業種・業界・業態のサービス開発を行っております。

    POSTD | ニジボックスが運営するエンジニアに向けたキュレーションメディア
  • プログラマとして30年以上の経験から得た教訓 | POSTD

    私は、プログラマとして30年以上仕事をしてきた中で、学んだことがあります。そのいくつかを以下にご紹介します。もっと挙げることもできますよ。 実物を見せないと、顧客の希望は分からない。 このことは最初の仕事で学びました。顧客は、実物を見るまでは、何が当に必要なのかがよく分かりません。言葉で長々と説明するよりも、機能検証のためのプロトタイプを提示する方が確実に役立ちます。 十分な時間があれば、あらゆるセキュリティは破られる。 現代社会において、セキュリティを保つことは信じられないほどの難題となっています。プログラマは常に完璧を求められますが、ハッカーは1回でもハッキングができれば成功なのです。 セキュリティが破られた場合、事前にその状況に備えた対策を講じているかどうかで結果が変わってくる。 最終的にセキュリティが破られることを想定する場合、その時に起こることに備えて対策を立てておく必要があり

    プログラマとして30年以上の経験から得た教訓 | POSTD
  • 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。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

    機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
    argame
    argame 2014/06/18
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