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何故ナイアンティックはあれほど話題になったポケモンGOを失敗させたのか。 という記事が1ヶ月後くらいには出ると予想。 理由は簡単で課金ゲーとしてのシステムが悪かったことに尽きる。 課金ゲーは友達に自慢させてなんぼだが現状ではSNS経由でしか自慢させることができない。 最初にバズらせるためにはあえてゲーム内にフレンド機能を作らないとかもありだが、 バズった今ゲーム内のフレンド機能が必要。フレンドがレベルあがったりレアポケゲットしたり したのを見て、まわりも孵化装置、、孵化装置、、と欲しくなるようにしないといけない。 そろそろフレンド機能こないとやばい。 次に課金ゲーに関しては一部ユーザが課金してくれれば十分だが、課金ユーザは自慢する相手が必要。 それは多ければ多い程良い。非課金ユーザでも気持よく遊び続けられることが重要 (1個目と矛盾している風にも感じるかもしれないが、要はバランス) ただ、

（1）あの“民主政権”の顔ぶれ （2）筋通らぬ“選挙互助会” （3）共産と“野合・一体化” 衆院選は22日の投票日まで、あと3日に迫り、最終盤に突入しました。情勢報道では、公示直前に結成された立憲民主党の躍進が伝えられていますが、果たしてその実態は。3点にまとめました。 第一に立憲民主党は、6年7カ月前の東日本大震災と原発事故への対応が後手に回り、大ひんしゅくを買った「民主党政権」が復活したかのような顔ぶれです。当時、首相の菅直人氏が最高顧問、官房長官の枝野幸男氏が代表、官房副長官の福山哲郎氏が幹事長に就任。候補者にも、当時の政権幹部が多く名を連ねています。 枝野代表は10日、被災地・仙台で第一声を行いながら震災復興には一言も触れませんでした。「遅い、鈍い、心がない」という民主党政権の体質は変わらないようです。 第二に立憲民主党が「筋を通したというのは真っ赤な嘘」（フジテレビの平井文夫解説

科学者は間違える。野口英世は黄熱病菌を見つけたと思いこんだまま、その黄熱病に倒れた。病原体は菌でなくウイルスで、当時の顕微鏡では見えるはずがなかったのに「見えて」しまったのだという。火星の「運河」をはじめ、そういう例は数多い。 個人でなく科学界全体が間違えた例もある。１９６６年に旧ソ連の科学者が「水の特殊な状態」として提唱した「ポリウオーター」は世界で認められ、多くの関連論文も出た。しかし徐々に反論が増え、７年後に破棄される。関連特許で大もうけという欲が、長期化した原因とも言われている。 「科学絶対神話」という言葉が、科学を絶対と思い込む行いへの皮肉だとしたら、それは正しい。しかし「科学の絶対性」を科学者が信じているという意味なら、それこそありえない「神話」だ。「正しさは確率であり、絶対はない」と骨身にしみているのが科学者。だから科学的になるほど「絶対」という言葉を使いたがらない。

文字をぴったり揃えたのにしっくりこない、正方形なのに長方形に見えてしまう、シャドウを与えていないのにぼんやりとシャドウが見える、ボーダーを加えただけなのに塗りも変わったように見える、そんな経験はありませんか？ WebサイトのUI、アイコン、ロゴ、イラストなどでデザインしている時に誰しも経験したことがあると思います。これらの原因は目の錯覚によるもので、その仕組みを理解することで困惑されることなく、効果的に利用することもできます。 11 Optical Illusions Found in Visual Design by Balraj Chana 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 三角形の交点による錯覚 垂直の水平方向による錯覚 明度による錯覚 奥行きによる錯覚 格子による錯覚 コントラストによる錯覚 カラーによる錯

Go言語による新時代のコンピュータシステム入門 渋川よしき 著 388ページ A5判 ISBN：978-4-908686-03-0 2020年4月27日 第1版第4刷 発行 正誤表（1刷に対するものです。4刷の正誤表は少々お待ちください） いつも開発に使っている言語やライブラリの裏側は、いったいどうなっているの？ システムプログラミングの世界を知りたいと思ったら、やっぱりC/C++のコードを読むしかないのだろうか……。 そんなことはありません！ 低レイヤはOSの世界。いまなら、さまざまなOSで動作するプログラムをシンプルに記述できるGo言語があります。 本書では、Go言語の実装を掘り下げたり、さまざまなライブラリが利用しているコンピュータシステムの基本的な概念を学びながら、アプリケーション開発者の視点で低レイヤの仕組みを学んでいきます。 2016年9月から2017年8月にかけてアスキーjp

囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で