全盛期のファミコンブームってどれくらい凄かったの？
1 ：名無し募集中。。。：2011/10/20(木) 19:00:08.65 O ゲーム好きな先輩の石渡さんがゲームはファミコンに始まりファミコンで終わるとか 今のゲームはグラフィックが綺麗なだけで似てるようなのばっかでつまらん とかうるさいんだけどそんなにファミコンって人気があって凄かったの？ 802 ：名無し募集中。。。：2011/10/20(木) 22:33:18.18 0 それまで1回100円だったゲームが好きなだけやれるようになった 10 ：名無し募集中。。。：2011/10/20(木) 19:04:21.69 0 すごいクソゲーでも何十万本売れちゃった時代 5 ：名無し募集中。。。：2011/10/20(木) 19:02:49.56 0 ファミコンブームはスーパーマリオのおかげ 8 ：名無し募集中。。。：2011/10/20(木) 19:04:07.52 0 あれはブームだった
Python best practices
Python best practices by leonardo maffi Version 1.30, Jun 16 2011 Sometimes even good programmers at their first tries of Python use less than optimal solutions and language constructs. In the years Python has accumulated few redundancies and few warts (and some of them will be removed with Python 3.0. This article refers to CPython V.2.5, it's not about Python 2.6 yet, or about Jthon, or PyPy or
系列ラベリング問題メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 系列ラベリング問題についてちょっと調べてみたのでメモ。 系列ラベリング(系列分類)問題とは ある系列xの各要素に適切なラベル列yを付与する問題 例えば「This is a pen」という文書の各単語に「This(代名詞) is(動詞) a(冠詞) pen(名詞)」のように品詞ラベルをつける問題(品詞タグ付け) 系列だけでなく木構造などへの適用もされている 構造学習 ラベル、木、グラフ、順序集合など 応用 品詞分類 形態素解析(ラティスのコスト計算なども) チャンキング(基本名詞句(Base NP)同定、固有表現抽出、文節まとめあげなど) 系列セグメンテーション問題 時系列解析や画像認識 など 系列ラベリング問題の特徴 普通の多値分類との違いは、「注目している要素xi以外の情報も使えること」と「クラスの数が膨大になりやすいこと」がある。 注目している要素以外の情報も使える 多値分類
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