RPGを作るのに便利なアルゴリズムを提供する「rot.js」
rot.js: ROguelike Toolkit in JavaScript 「rot.js」はローグライクゲームを作成するのに便利なライブラリです。 “ローグライクゲーム”とは、ダンジョンが自動作成されるタイプのRPG(トルネコの不思議なダンジョン、風来のシレン等）のことですが、rot.jsによって提供される機能は、通常のRPGやシュミレーションゲームなどを作るのにも便利そうです。 ■ マップ自動作成 さまざまなタイプのマップを自動で作成することができます。 HEXタイプのマップも作成できます。 ■ 最短距離探索 ２点間で、障害物をよけながら最短の経路を検出します。 ■ FOV プレイキャラクターの現在位置から見えるエリア(視界)を検出します。 その他、ターンを管理する機能などがあります。
RealLib ではじめる誤差ゼロ実数計算 - 2008-09-09 - ひとり勉強会
RealLib のソースコード読みを始めるはずだったんですが、なんだか全然進んでないので適当なまとめエントリでお茶を濁します！ RealLib が普通にかっこよすぎるので紹介しまくりたくなりましたので紹介記事です。 実数計算と誤差 たいていのプログラミング言語の「実数 = 浮動小数点数」の計算には「誤差」があります。たとえばPythonのばあい： Python 2.5 (r25:51908, Sep 19 2006, 09:52:17) [MSC v.1310 32 bit (Intel)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 0.1 + 0.1 + 0.1 - 0.3 5.5511151231257827e-017 0.1 を 3 回足しても 0.3 にはな
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
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