ライブコーディングをしてきました。シンプルなwikiです。 ソースコードはこちら。 http://github.com/typester/yiki 会場で書いたものに.gitignoreファイルを追加(coしたときにディレクトリがそろってないとうまく動かないので)しただけなものとなっています。 コード書くのに必死だったのであんまり解説ができなかったのですが、まず最初に Yiki.pm というところに wiki のページ編集の機能をモジュールとして作成し、それをあとから作った Yiki::Web という Catalyst アプリから使うというのがポイントでした。 単体モジュールとして wiki の機能を実装することでテストが書きやすいので安心だとか、ほかのアプリからも使えるだとかいろいろな利点が生まれます。 今回のコーディングの流れは 01_module.t に SYNOPSIS を書いてみ
ワタクシは横浜人ですので。 Perl でモンテカルロ法 〜最強の○×ゲームエンジン開発〜(jukuin2000さん) モンテカルロ法の説明 乱数と確率を使う - 扇形の面積を求めるデモモンテカルロ法と扇形の面積の公式を元に、πの値を求めるデモ 人工知能の歴史 将棋、チェスはAIが人間を超えつつある 囲碁は人間が断然強い →が、マス数を減らして、AIが勝った == モンテカルロ法 次に打つ手でシミュレートし、勝つ確率がもっとも高い手を選ぶ ○×ゲームで、この手法を実演 モンテカルロ法の利点 ゲーム特有の戦略(必勝法)が全く不要 作成者より強いプログラム、ゲームに詳しくない人でも書ける どんなゲームでも、ルールと終了条件だけ知ってれば後はひたすらシミュレーションするだけ モンテカルロ法が向いてないもの 将棋 → ランダムに打つと、終局しない(シミュレーションを終えにくい) Q. モンテカルロ法
Yakohama.PM で発表した Shika と HTTP::Engine と Data::Model と 流石に3日連ちゃんで発表するのは、どこのYAPC::Asia状態だよ!?と思っていて当初は控えていたのですが、案外体力的にも行けそうだったので当日になって飛び入りで発表させて頂きました。 Yokohama.pm++ 本日の発表は、既にtokuhiromが書いてるけど、Shikaについてです。 http://svn.coderepos.org/share/docs/yappo/20081128-yokohamapm3/shika.pl 軽量化MooseなんだったらなぜMouseじゃないのか?Shikaを使う利点は何か?今のステータスはどういう物か?等を話してきました。 前日の昼にスタートしたプロジェクトの事を勉強会で発表するなんて早漏すぎだと思われるかもしれないけれども、Shikaの
The Bio2RDF project aims to transforms silos of life science data into a globally distributed network of linked data for biological knowledge discovery. Bio2RDF creates and provides machine understandable descriptions of biological entities using the RDF/RDFS/OWL Semantic Web languages. Using both syntactic and semantic data integration techniques, Bio2RDF seamlessly integrates diverse biological
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