Nimの紹介 − Python風静的型付言語 〜コンパイラと型推論を添えて〜 - Blank File
はじめに Nim (旧称: Nimrod) というVimに似た名称のPython風構文な静的型付言語があります。 先日Twitterで存在を知り、少し触ってみました *1。 書きやすい上に実行速度がとても速く（単純な処理でgo, rustより早くC並）、非常に気に入ったので簡単にインストール方法などを紹介したいと思います。 注意 筆者はPythonくらいしかよくわからないのでPython (version >= 3.0) 基準です 試した環境はUbuntu 14.04 (64bit)です Nimの特徴 主に公式ページの記述から、主観で特徴を列挙します。 言語の特徴 静的型付 型推論あり インデント構文、行末セミコロンなし ガベージコレクタあり（高速らしい） Low level処理も記述可能（メモリ操作可能） 高度な型システム（インターフェイス、ジェネリクスなど） ユーザ定義演算子、演算子オ
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
ゲームのナラティブはどうして議論がわかりにくい？ 立命館大学ゲーム研究センターの研究員が徹底議論 / GameBusiness.jp
KANSAI CEDECで立命館大学ゲーム研究センターは「ゲームの『ナラティブ』がどうしてこれほど問題になるのか？」というパネルディスカッションを実施しました。セッションでは、ふだんゲームで当たり前のように扱われている「物語」や「物語体験」という行為について、「物語を体験するプレイヤー」との関係性の中で、あらためて捉え直すことの重要性が指摘され、さまざまな議論が展開されました。 登壇者は立命館大学ゲーム研究センター＆国際大学GLOCOMの井上明人氏、立命館大学ゲーム研究センターの吉田寛氏、そしてユニティ・テクノロジーズ・ジャパン＆慶應義塾大学大学院KMD研究所の簗瀬洋平氏です。このように議論は学術的なバックグラウンドから展開されたため、今ひとつゲーム開発者にとって腹落ちしにくい部分もありました。そこで本稿では内容を大ざっぱに整理しつつ、議論の概要についてレポートします。 さて、ナラティ
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