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ゲームプラットフォーム開発を手掛けるブラック(東京都渋谷区)は11月22日、美少女ゲームの定額制クラウドゲーミングサービス「OOParts」(オーパーツ)のβ版をリリースしたと発表した。事前登録者と同社Twitterアカウントのフォロワーから抽選で選ばれたユーザーを順次招待する。 OOPartsは、Windows向けに作られた往年の恋愛アドベンチャーゲーム(美少女ゲーム)をスマートフォンやタブレット、PCのWebブラウザ上で遊べるクラウドゲーミングサービス。サーバ側でゲームを動かすため、ネット環境下なら端末にゲームやアプリをインストールする必要がない。8月に行ったβ版の事前登録には3日間で約3000人の応募があったという。 サービスの正式リリースは2019年冬を予定。料金体系は定額制で遊び放題だが、現時点で価格は非公開としている。 App StoreやGoogle Playなどのアプリスト
はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ!」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき
工藤 瑞穂 @mimimizuho 家で夫が無口で、ほとんど私しかしゃべってないなと前から思ってたんだけど、昨晩帰ってきた夫に、私が「今日どうだったー?」と聞き、夫が「うーんとね」と話し始めようとした2秒後すぐに「私は今日○○があって〜」と会話を奪っていたと気づき、夫は結婚して4年間、私のせいで無口だったのだと発覚 2019-11-21 01:16:38
総理大臣主催の「桜を見る会」をめぐり、内閣府は、ことしの招待者の推薦者名簿のうち、各府省庁などに残っていたおよそ4000人分を国会に提出しました。しかし、幹部公務員などを除いた「功績者」の欄はほとんどが黒く塗りつぶされていて、野党側が反発しています。 それによりますと、府省庁ごとの内訳は、外務省が891人、内閣府が584人、文部科学省が546人などとなっています。 ただ、氏名と役職が公開されたのは、各府省庁の事務次官や局長といった幹部公務員などだけで、それ以外の「功績者」の欄はほとんどが黒く塗りつぶされています。 これに対し、野党側は、適切に推薦が行われたか検証できないと反発し、すでに廃棄したとしている安倍総理大臣や自民党関係者などからの推薦者名簿の電子データを復元して提出するよう求めました。 さらに野党側は、参議院規則に基づく予算委員会の開催や、会計検査院による検査を求め、与党側は持ち帰
23日午前0時に失効が迫る日韓の軍事情報包括保護協定=GSOMIAについて、韓国政府が、日本政府に協定を終了するとした通告を停止する方針を伝えてきたことがわかりました。これにより、協定の効力は維持されることになります。 日韓のGSOMIAの失効が23日午前0時に迫る中、韓国大統領府は、21日に続いて、22日午後、NSC=国家安全保障会議を開き、最終的な対応を協議しました。 韓国政府は、GSOMIAを終了するとした通告を停止する方針を日本政府に伝えてきたことがわかりました。 これにより、協定の効力は維持されることになります。 GSOMIAは、弾道ミサイルの発射に向けた動きなど、秘匿性の高い軍事情報を2国間で交換できるよう情報を適切に保護するための仕組みなどを定めたもので、韓国との間では3年前に締結しました。 協定は1年ごとに自動的に延長される取り決めになっていますが、韓国政府は、ことし8月、
こんにちは、斎藤 康毅(さいとう こうき)といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿を書き終わろうとしています。 この本は「ディープラーニングのフレームワークを作ろう」という本です(野心的にも、オリジナルの「フレームワーク」をゼロから作ります)。世界中を見回しても、ほとんど類書がないような本になっていると思います。これから先、できるかぎり良い本になるよう、最後の最後までブラッシュアップしていく予定です。 さて、今回も前作同様に「公開レビュー」を行います。興味のある方は、オンラインで原稿を読めるページを用意していますので、チェックしてみてください(無料です!)。問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽
データアナリティクス事業本部@札幌の佐藤です。 ListとTuple使いこなせてますか? 私はPythonをやる前はTupleの存在しない世界の住人だったため、なにこのカッコは……た、Tuple……???って感じでした。 同じような方もいらっしゃるのかなと思いますし、あの頃の自分に教えてあげたいというのもありますのでそんな意味も込めてListとTupleの違いとTupleはなぜ早いのかについて書きたいと思います。 そもそもListとTupleとは そもそもListとTupleは共にシーケンス型です。いわゆる配列ができる型になります。 上記のほかにはstrやrangeもシーケンシャルに値を取得できます。 基本的なシーケンス型は 3 つあります: リスト、タプル、range オブジェクトです。バイナリデータ や テキスト文字列 を処理するように仕立てられたシーケンス型は、セクションを割いて解説
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