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constとcanvasに関するdaabtkのブックマーク (5)

  • GPT-4を使って ぷよぷよ 作ってみたときの感想

    以下のツイートに反響があったので、どういう感じで作っていったかと感想をメモ 要約 この記事ではAIChatGPT(GPT-4)を使用して、JavaScriptでぷよぷよを作成する手法について紹介しています。最初の依頼は「JavaScriptで動くぷよぷよのコードを書いて」とされており、最初に生成されたコードは不完全であったとのことです。 その後、AI側からは、1.ぷよの衝突検出、2.プレイヤーの入力によるぷよの操作、3.ぷよの回転の順に実装するように指示があり、徐々に改善を施していきました。 短時間で開発を終えることができるため、エンジニアとしてのスキルや要求、不具合の言語化能力があれば有効だとされています。現時点では優秀なプログラミングのアシスタントとして機能しています。 エンジニアが直面するストレスや不安を軽減できる可能性があります。一例として、短期間で開発を終えることができるため、

    GPT-4を使って ぷよぷよ 作ってみたときの感想
  • ファイルをダウンロード保存する方法 - JavaScript 入門

    a タグの download 属性でダウンロード 従来は Content-Disposition で「ファイルに保存」としていた これまで、サーバーからのデータを「ダウンロードしてファイルに保存」するには、サーバーからクライアントへの HTTP レスポンスを送信するときに次のような HTTP ヘッダーを送る必要がありました。 Content-Disposition: attachment; filename="foo.png" ブラウザ側では、Content-Disposition というヘッダーをみることで、そのコンテンツをそのままインラインで表示するのではないということを知ることができます。 言い換えると、Content-Disposition というヘッダーがある場合に、ブラウザはそのページにナビゲートするのではなく、これからサーバーから送られてくるデータは今のページのアタッチメント

    ファイルをダウンロード保存する方法 - JavaScript 入門
  • Fetch APIのStream機能を使ってデータを読み込みながら地図を描画する

    地理空間データはどうしてもデータサイズが大きくなりがちです。 通常のデータ読み込みでは、読み込みが終わるまで地図の描画を始めることができないのですが、Fetch APIのReadableStreamを使うことで、「一部データを読み込んでは地図の一部分を描画する」という分割したレンダリングを実装することができます。 サンプルコード 約50MBのポリゴンデータを読み込みながら逐次描画しています。 DEMO //地理データをstreamを使って読み込む fetch("city.txt").then((response) => { const reader = response.body.getReader(); const stream = new ReadableStream({ start(controller) { function push() { reader.read().then(

    Fetch APIのStream機能を使ってデータを読み込みながら地図を描画する
  • 君は使い分けられるか?CSS/SVG/Canvasのビジュアル表現でできること・できないこと - ICS MEDIA

    ブラウザーで新たにインタラクションやアニメーションを作る時、皆さんはどのようにして使う技術を選んでいますか? 使い慣れたライブラリに機能がないかドキュメントを調べてみたり、流行りのキーワードであればGoogle等で検索してみることも多いでしょう。一方、独自のビジュアル表現やアニメーションの場合、そもそも検索するキーワードがわからないことも多いのではないでしょうか? この記事では、webのビジュアル表現・アニメーションを実現するベースの技術であるCSSSVG・Canvas(WebGL)の3つについて、それぞれのできること・できないこと(得意・不得意)を作例とともに紹介します。 クイズ:どうやって実現する? webでできるさまざまな表現 下の図はこの記事で紹介する9つのサンプルを並べてみたものです。すべてのサンプルはCSSSVG・Canvas(WebGL)のいずれかを中心に実装されています

    君は使い分けられるか?CSS/SVG/Canvasのビジュアル表現でできること・できないこと - ICS MEDIA
  • 斜めに写った画像をCanvasで矩形に補正する - すぎゃーんメモ

    将棋駒画像分類の話の続きのような、あんまり関係もないような。 memo.sugyan.com memo.sugyan.com 結局、素材を組み合わせて自動で生成しただけの駒画像ではやはりデータが足りていないようで、「やはりもっと様々な画像から人力でラベル付けしてデータセットを作っていく必要がありそう」ということになった。 とはいえ、インターネットから画像を拾ってこようと思うと、例えば以下のような感じで (引用元: フリー写真素材ぱくたそ) 多少ならともかく 斜めの角度から写っているものは、そのまま矩形に切り出して学習用画像データに利用するのは難しそう。 これらはうまいこと変形して使いたい。 いわゆるperspective projectionの逆変換のような操作が必要になる。 JavaScriptを使ったCanvas APIでの変換では簡単な拡大・縮小などの変換は可能だけど こういったpe

    斜めに写った画像をCanvasで矩形に補正する - すぎゃーんメモ
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