Pyxelでレトロゲームを個人制作してSteamで10,000本売れた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、私が愛用しているレトロゲームエンジン「Pyxel」の作者様（kitao様）がQiitaにPyxelの魅力を説明する記事を投稿されていました。 その中で私が制作したゲーム「Dungeon Antiqua」について触れていただいたので、Pyxelのヘヴィーユーザーである私からの目線でもPyxelをお勧めしたいと思います。 いかにも煽りっぽいタイトルから「俺のゲームたくさん売れたんだぜ、すごくね？ノウハウ教えてやんよ」的な内容を予想されたと思うのですが、実は単に Pyxelやろうぜ！ と勧誘したいだけの記事です。 経緯 そもそも私は「レ
結局 Git のブランチ戦略ってどうすればいいの？ - Qiita
1つのIssueが大きくなると1 Pull Requestで大量の差分が発生します。 そうなるとレビュワーに負担がかかり、コンフリクトの可能性も高まり、コードレビューを効率よく進めることができません。 このINVEST原則を守ることでチームはより効果的に作業を進め、柔軟に対応して開発を進めることができます。 Git Flow Git Flowは5種類(main, hotfix, release, develop, feature)のブランチを運用するブランチ戦略です。 2010年に提唱された有名なブランチ戦略です。 オンラインサービスのように継続的デリバリーするコードを想定して作られた戦略ではないです。 main ブランチ 常にリリースできる状態を保つ hotfix, develop へ切り出す このブランチへの直pushはNG hotfix ブランチ バグ修正など緊急時に対応するためのブ
【デレステ】レアアイドルは本当に均等に出現するのか15901人調べてみた - Qiita
アイドルマスター シンデレラガールズ スターライトステージ9周年おめでとうございます。 ところで日課の納税をするたびに気になっていたことがあるんですよね。 レアアイドルって本当にみんな均等に出現するんだろうか？ デレステはガシャの出現率が全て表示されていまして、レアアイドルは全員0.825%で共通となっています。 ただ毎日引いていると、なんとなくそうではない気がしてくるんですよね。 西園寺琴歌やクラリスはわりとよく見かけるし、逆に楊菲菲や兵藤レナなどはあんまり見ない気がします。 これは単に記憶が偏っているだけなのでしょうか。 それとも本当に何らかの偏りが発生していたりするのでしょうかね。 調べてみたいですよね。 しかし調査するにしてもデータソースはどうしたら？ 大丈夫。 なぜなら、私は2016/07/30以降、納税やガシャの結果を全て記録しているから。 これだけ記録を集めている人もそうそう
いい加減シェルスクリプトで [ $? -eq 0 ] や [ $? -ne 0 ] なんて エラー処理を書くのはやめよう！ - Qiita
はじめに [ $? -eq 0 ] や [ $? -ne 0 ] は冗長でデメリットしかありません。非常に多く見かける書き方ですが、1979 年に Bourne シェルが広く公開された時からこのようなコードは必要ありませんでした。実際に当時はこのような書き方は使われておらず、このような書き方をしなければならなかった歴史的な経緯などはありません。これはなぜか広まってしまった良くない書き方です。 優れたコードとは無駄がないシンプルなコードです。丁寧なコードとは無駄な処理を書くことではありません。[ $? -eq 0 ] や [ $? -ne 0 ] は書かないほうが、簡単で読みやすくわかりやすくなります。優れた文法を持つシェルは短いコードで正しく動作し、良い書き方は最短の時間と最小の手間で目的を達成することができます。コマンドのエラー処理を簡潔に書くことができるのが、シェル言語の優れている点の
![いい加減シェルスクリプトで [ $? -eq 0 ] や [ $? -ne 0 ] なんて エラー処理を書くのはやめよう！ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/43a2a7b8ee94b5659b6dd6d14aeb6f02c2c6bd86/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNTQ5MTglMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM2OTM1Mjg_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9YjQzZjY0ZGMzZWVjY2UyZTY1MGQ4NTRlNzk3ZDI2NGQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D8fcfde890a56b8fea74f53d87eeef4e6%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBrbzFua3NtJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9ODVlMzIyOWJiNjA2ZTE4YzM2ZmM0MzNjMTk0ZjJkMmI%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D37916b2f47181baacefc69b1cacc89e8)
2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
なんだか助かる便利なおっちゃんになりたい - Qiita
これまでの生存戦略 それほど尖った能力や知識がない中で、私のこれまでの生存戦略としては求められればなんでもやる、少しくらい泥水でも飲むというものでした。 フロントエンドからバックエンド、データベース設計、API設計、実装、インフラ側の設定、提案書作成、プレゼンテーション、プロジェクト進行、どれも“専門家として誇れるか”というと疑問がありますが、求められればなんでもやるスタンスでそれが自分の価値提供の形と考えていました。 また、以前までは「若い」というのも、強みでした。 一回りほど上の年齢に見られることも珍しくなく、「そんな若かったのか」と驚かれるなかで、「若いのに頑張ってるね」と年齢のフィルターで大目にみてもらえました。 しかし、そんな私も気が付けば40歳、もう若さという武器はありません。 （つい先日まで20代だったはずなのに..何かおかしい..） 体力的にも無理が効かず、新しいことを学ぶ
SSH接続を10倍速くするたった3行の設定 - Qiita
今回は、SSH接続を劇的に高速化する方法をご紹介します。たった3行の設定を追加するだけで、接続時間を10分の1に短縮できます。しかも、2回目以降の接続では認証も自動的に行われるので、パスワードやパスフレーズの入力も不要になります。 要点 .ssh/configファイルのHost *セクションに以下の3行を追加するだけです。 詳しい説明 1. ControlMaster auto この設定で、1つのSSH接続で複数のセッションを共有できるようになります。新しくSSH接続を確立するたびに認証情報を入力し直す手間が省けて、接続がぐっと速くなります。具体的には： 初回の接続時のみ認証が必要 2回目以降は既存の接続を再利用するため、認証プロセスをスキップ パスワードやパスフレーズの入力が不要になり、接続がほぼ瞬時に完了 2. ControlPath ~/.ssh/mux-%r@%h:%p Contr
年収が600万円アップした転職手順 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに はじめましてほしいもです。 今回は年収が600万円アップした転職の話をしたいと思います。 自己紹介 30代前半 既婚、子どもあり 大学卒 16Personalities：ENTJ-T（指揮官） 転職結果概要 利用した転職サイト：ビズリーチ、リクルートダイレクトスカウト 利用した転職エージェント：Geekly 転職活動期間：６週間 転職前後の業種：BtoBの自社開発企業 → BtoCの自社開発企業 年収変動：700万 → 1,300万 転職動機 「今転職しなければ手遅れになるかも」 という感覚が、転職活動を始めた主な理由でした。
なぜ管理職は罰ゲームなのか。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに タイトルでお察しかと思いますが、今回は「罰ゲーム化する管理職」の著者である小林祐児さんがPIVOTのYoutubeチャンネルに出演されており、そちらの内容が非常に素晴らしかったので、管理職の課題や対策について、記事にまとめたいと思います。 また、途中で出す資料はパーソル総合研究所の中間管理職の就業負担に関する定量調査からお借りしています。 中間管理職の課題 部下育成が不十分、後継者不足 働き方改革が進んでいるもの、現在の管理職は人手不足・ダイバーシティ・ハラスメント対応・人手不足などによって業務量が増加。 管理職本人の負担が増
PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024.9.7：Anvilについて追記しました。 2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございま
金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)２つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n)
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
「JavaScriptで要素をドラッグして移動する簡単な方法」という記事が初耳だらけだった件 - Qiita
はじめに まず↓の記事を見てない方はぜひ見てください！ 自分にとってはこの記事には「えっ、ナニコレ！」なテクニックが多く、特に解説もなかったのでいろいろ調べてたら休日が消えてました... なのでその時間の供養もかねて、自分が知らなかった部分を中心に、僭越ながら元記事の解説を書いてみたいと思います。 ちなみに、以下が元記事のコードそのままを実装したものです。たしかに掲載コードだけで要素がグリグリ動きますね。 See the Pen js-drag-move-original by www-tacos (@www-tacos) on CodePen. 初耳1: $img まずコードのここ <img id="$img" src="https://js.cx/clipart/ball.svg" width="40" height="40"> <script> $img.onpointermove
障害対応で大切だと感じていることのまとめ - Qiita
私個人の障害対応の経験と 一昨日参加したIncident Response Meetup vol.1での学びから 障害対応において大切だと感じていることをまとめる。 障害とは リリース後のシステムにおいてシステムの不具合やユーザーの操作ミスによってユーザー業務に影響が出ているもしくは出る恐れがあるもの。 障害対応の目的 システムを直すことではなく、ユーザー影響の回避・低減・早期回復をすること。 障害対応に対する心構え システムの信頼性の要である 障害への対応の仕方でユーザー影響が大きく変わる いつ発生するかわからないため特定の人が常に障害対応をするということは不可能である 素早く適切に行動するための備えが重要である 役割分担 障害対応では復旧対応、原因調査、ユーザーへの説明、社内調整などたくさんのことをやる必要がある。 またそれぞれの作業の難易度が高いことも多い。 一人の人間にできることは
自作した時間割アプリが大学の公式アプリに採用された話 - Qiita
記事の概要 私（芝浦工業大学学部4年生）が大学3年時に1人で制作した、大学のポータルアプリ（ポータルサイトからスクレイピングして時間割などを表示する）が、大学に正式採用され、公式アプリ"ScombApp"としてリリースされるに至った経緯を時系列順に説明します。 ホーム画面 時間割画面 制作の動機 大学のポータルサイト使いにくいがち。 ポータルサイトのスマホアプリ版があれば便利そう。 他にやってる人いなさそうだし、最初に作ったらみんな使ってくれそう。 ポータルサイトの問題点 大学ポータルサイトで使いにくかった点を挙げていく。 とりあえずこれを克服することを目標にした。 ログインの時に自動補完が使えない 制作当時はBASIC認証で、スマホからだとログインの自動補完ができなかった。 毎回手打ちでパスワードを入力している人がほとんど ←！？ 次の授業や教室を確認するだけでも、毎回手打ちログインが必
GitHub Copilotが便利になったのでターミナルもVSCodeで良いのでは？という話 - Qiita
この記事はラクスアドベントカレンダー2の17日目です。 先日のVSCodeのアップデートで、GitHub Copilotを使うとターミナル操作が便利になりました。 これにより、別途ターミナルのアプリを使わずにすべてVSCode上で操作した方が便利なのでは？となりました。 アップデート前までどうしてたか MacのiTerm2上で、GitHub CopilotのCLI版（パブリックベータ）で入力補完やコマンドの意味を調べたりしていました。 それ自体は便利でしたが、いくつかの不便な点もありました。 使い方がちょっと煩雑だった 例えばコマンドをサジェストして欲しい場合、gh copilot suggest 'gitで1つ前のコミットを取り消したい'のようにタイプする文字数も多くなり、またそれが一般的なコマンド or ghコマンド or gitコマンドかの３択に答えないといけなくて面倒でした。 ss
転職活動を10年続けてたら人生行き詰ってきた話 - Qiita
この記事はエンジニア転職 Advent Calendar 2023の11日目になります。 10日目はnewtaさんの「やりたいことをするための環境を探そう」でした。「野球をやっててもサッカーはうまくならない」というのには膝を叩いて納得してしまいました。確かにその通りですね。今後の参考にしたいと思います。 さて、この記事はアラフィフのおっさんエンジニアによる転職失敗談です。皆様の成功談のなかで恐縮ですが、他人の失敗から学べることもあると思いますので、よろしければご覧ください。 ざっくり自分の経歴 新卒でベンチャー企業に就職。約10年働くも倒産で解雇。 フリーランスのエンジニアになる。約10年働くも諸事情で廃業。 派遣でエンジニアとして働く。合間に転職活動も行って、何度か転職したこともあるけれど諸事情で数年で退職を繰り返すこと約10年。現在も転職活動中。 トータルで約30年のキャリアがあるわけ
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
Othello is Solved 論文解説 (私見) - Qiita
今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどうやら、チェッカーというゲームが以前弱解決された際の論文"Checkers Is Solved"のオマージュだろうという話です。 この記事には専門用語が出てくるので、最後の方に基礎知識として重要な用語や知識をまとめました。 お詫びと訂正 この記事の内容は、私が
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
