Webやスマートフォンアプリ、映像など、オンスクリーンメディアで幅広くデザイン、ディレクションを手掛けるthaの中村勇吾さん。常に期待と驚きを与え続ける、そのクリエイティブは、どんな思考、思想から生まれているのでしょうか。画面の中の世界の捉え方、現在のオンスクリーンメディアの流れのなかで感じていることなどを通じて、中村さんの「クラフツマンシップ」が垣間見える、そんな講義になりました。2018年2月6日(火)に行われた、授業の様子をお届けします。 画面の中にあるオブジェクトの質感をいかに表現するか。 今回、中村さんが用意してくれたのは、まさに"大学の講義"。規格外の驚きを与えるものをつくり続けてきた中村さんらしい発想に、受講者たちからは「そうきたか」という笑いがこぼれます。 「六本木未来"大学"なので、僕が実際に大学の講義でやっているようなことを話しても、おもしろいんじゃないかと思ったんです
Human Anatomy study:ZTL+OBJ Zbrushで作られたリアルな男性モデルのAポーズと手を下げて立っているポーズの2種類を無料で、ZTLとOBJデータとしてダウンロードする事ができます。サイズを比較するようとしても使えるし、ベースモデルとしてここから別のキャラクターを作る用に素材として使うのもありですね。
レジャー施設やビル、駅などでスマホのマップを広げても、正確な現在地が表示されないということがあります。 実はこういったときに使用されるGPSの機能は、人工衛星の電波を受信して使用されるため、屋外での位置測定には活用できるものの、屋内となると計測が難しくなるのです。 そこで今回は位置測定をする場所を屋内に限定し、その手法を9つご紹介していきます。 屋内で位置を特定する9つの手法 Wi-Fi測位 Wi-Fiは日常生活でもよく聞くのでご存知の方も多いと思いますが、Wi-Fiのアクセスポイントとスマホなどの受信端末を使って位置測定が可能です。 複数のWi-Fiアクセスポイントを置き、それぞれ電波の強さや到達時間の違いから三点測位を演算することで位置を割り出すという方法です。 既にWi-Fiアクセスポイントは数多く設置されているため、新しい設備を用意せずに屋内測位ができ、設置コストを抑えることができ
どうも miup です。 この記事は Firebase Advent Calendar 2017 の11日目の記事です。この記事では先日弊社で行われた Firebase.Yebisu #1 での自分の発表の補足的な感じの記事です。 はじめに Firebase には RealtimeDB と Cloud FireStore の2種類のデータベースが用意されています。 これらはどちらも NoSQL のドキュメント指向データベースであり、クエリが弱いです。 FireStore の方は多少マシなのですが、それでも2つのキーに対してレンジを指定できないなど実際のサービスで利用されるような検索を実装するには機能が足りません。 そこでいい感じの検索エンジンである Algolia にいい感じにデータを流していい感じの検索を実装してみようというのがこの記事のコンセプトです。 本題に入る前に Algolia
Firebase Cloud FunctionsとGoogle Cloud Vision APIで画像に自動タグ付けに続き、Firebase Realtime Databaseに保存されたドキュメントの全文検索にAlgoliaを使ってみたので、ざっくりとした手順とサンプルを紹介します。 AlgoliaはFirebase公式のドキュメントでも紹介されている全文検索SaaSで、Node.jsのSDK経由でインデックスの登録ができる為、Firebase Cloud Functionsを使ったFirebase Realtime Databaseとの連携もしやすくなっています。 また、クライアント(Web、iOS、Androidなど)のSDKも充実しているので、簡単に検索機能を実現することが出来るようです。 Firebase Cloud FunctionsとGoogle Cloud Vision A
フィードバックを送信 全文検索 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ほとんどのアプリでは、ユーザーがアプリのコンテンツを検索できるようになっています。たとえば、特定の単語を含む投稿や特定のトピックについて書いたメモを検索するケースなどが考えられます。 Cloud Firestore では、ネイティブ インデックスの作成やドキュメント内のテキスト フィールドの検索をサポートしていません。さらに、コレクション全体をダウンロードして、クライアントサイドでフィールドを検索することは現実的ではありません。 Cloud Firestore データの全文検索を有効にするには、専用のサードパーティの検索サービスを使用します。これらのサービスは、単純なデータベース クエリで利用できる機能をはるかに上回る、高度なインデックス作成と検索の機能を提供します。 続行する
The original english version of this page is newer and may contain information this translation does not have! Click here to view the english version. このテキストは Sebastian Oschatz と Nils Buhlert が行った Node13 でのワークショップ「Software Engineering Patterns with vvvv」の内容を文書化したものです。 以下のリストは、vvvv の保守性と理解しやすいパッチを作成するためのパターンについて説明しています。 これらはパッチの成長とともに起きる様々な障害(保守不能に成長したパッチ、おかしな変更要求、非常識な納期)を観察し、長年の経験から見つけられたものです。 一度に
Y Combinator の Stanford での講義に基づいて作った、「スタートアップの 3 分ピッチテンプレート」では、以下のピッチの構成をお勧めしています。 課題解決策市場規模トラクションユニークな洞察ビジネスモデルチームこの最初に 0. タイトルと、最後に 8. Closing Remarks が入る、というのが一般的で分かりやすいピッチの構成です。 このテンプレートの構成ですが、Airbnb の初期のピッチ資料の構成がうまく対応していたので、それぞれを比較しながらの解説を 5/24 にしてみました。その解説の文字起こしが本記事です。 なお、下記のスライドにより、Airbnb は 2009 年に Sequoia Capital から 6,000 万円の資金調達ができたようです。
WebGL GLSL / blender 141200 - WebGL is enable? 141201 - BufferGeometry 141202 - BufferGeometry 141203 - BufferGeometry 141204 - BufferGeometry 141205 - BufferGeometry 141206 - metrogram3D 141207 - metrogram3D 141208 - 基本的なオブジェクト,BufferGeometry 141208_01 - 基本的なオブジェクト,MeshBasicMaterial 141208_02 - 基本的なオブジェクト,MeshPhongMaterial 141208_03 - 基本的なオブジェクト,MeshPhongMaterial,THREE.ImageUtils.loadTexture 1412
コーディング規則は、開発チーム内でコードの読みやすさ、一貫性、コラボレーションを維持するために不可欠です。 業界のプラクティスと確立されたガイドラインに従っているコードは、理解、保守、拡張が容易です。 ほとんどのプロジェクトでは、コード規則を通じて一貫したスタイルが適用されます。 dotnet/docs プロジェクトと dotnet/samples プロジェクトも例外ではありません。 この一連の記事では、コーディング規則と、それらを適用するために使用するツールについて説明します。 規則をそのまま使用することも、チームのニーズに合わせて変更することもできます。 次のゴールに基づいて規則を選択しました。 正確性: サンプルがコピーされ、アプリケーションに貼り付けられます。 そのため、複数の編集を行った後でも、回復性と正確性を備えたコードを作成する必要があります。 教育: サンプルの目的は、.N
Background C++ is one of the main development languages used by many of Google's open-source projects. As every C++ programmer knows, the language has many powerful features, but this power brings with it complexity, which in turn can make code more bug-prone and harder to read and maintain. The goal of this guide is to manage this complexity by describing in detail the dos and don'ts of writing C
ARにおける光学的整合性、SIGGRAPH2018 Immersive Pavilion、ARx機械学習などRead less
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