羽流木はない @warugi871 マンガ描くよね.com 『うちの子は魔法少女にならない』『百合の園にも蟲はいる』『フツーと化け物』『世界の終わりのオタクたち』『ボドカン!』 https://t.co/WU7Heo4k0T
おはようサイコパス あおみ現場 <完結済み>第1回「少年ジャンプ+」超連載グランプリ 準グランプリ作品。ある日訪れた、少年とアンドロイドの出会い。それは“命”を知る出会いだった。 [デジタル版JC全2巻発売中]
ラブライブ!とかけもふれとか、何かしらあるにはあるんだろうけど、女向けの猫も杓子も舞台にする程の勢いは感じないと言うか。
楽曲を最大5トラック(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他)に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ(ヴォーカル/その他の伴奏) 4つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/その他) 5つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他) 実行例: https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple
ボーカルや複数の楽器で構成された音楽データを、機械学習を用いてそれぞれの音に分類したファイルとして出力する「spleeter」がGitHubで公開されています。ボーカルの声や伴奏の部分だけを抽出できるとのことで、実際に使ってみました。 deezer/spleeter: Deezer source separation library including pretrained models. https://github.com/deezer/spleeter 以下のURLにアクセスすれば、spleeterでサンプルの楽曲を分離することができます。 spleeter.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/github/deezer/spleeter/blob/master/spleeter.ipynb#scrollTo=
米Microsoftは米Warner Bros. Entertainment(以下、Warner Bros.)と協力し、1978年製作の映画「スーパーマン」の75.6GBもの映像データを、コースターのサイズ(75×75×2ミリ)の石英ガラス(シリカ)の板に保存し、再生することに成功した。Microsoftがフロリダ州オーランドで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2019」で11月5日(現地時間)に発表した。 これは、Microsoft Researchが取り組んでいる、超高速レーザー光学とAI技術を用いてデータを石英ガラスに保存しようという「Project Silica」の初の実証テストだ。このプロジェクトは、「コールドデータ」(頻繁にアクセスはしないが、非常に貴重で保存しておかなければならない、医療データや金融データなど)の保存方法の開発を目的としている。 大まかな仕組
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて~」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか?世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
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