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ゲームなどを作っているとランダムさが必要になることがあるけど、コンピュータは基本的に毎回全く同じように動くので、乱数を作り出すのはそう簡単なことではない。Wi-FiやHTTPSなどの暗号は乱数のランダムさに本質的に依存しているので、高品質な乱数生成は世の中的にも重要な話題である。ここでは乱数生成について話をしてみよう。 ゲームではイベントがプレイヤーに予測不可能であればよいだけなので、真の乱数列ではなく擬似乱数列というものを使うことが多い。擬似乱数列は人間にはランダムにみえるけど、実際は何らかの数式によって順番に生成されているだけの数の列で、初期値を毎回違うものにしておくと、人間には毎回違う数列が生成されるようにみえる。初期値には現在時刻を使うことが多い。現在時刻は普通の用途では毎回違うからだ。 昔のゲーム機は現在時刻の設定がなかったので、ファミコンなどでは、起動してからの経過時間を疑似乱
前の週末に"1日でWEBサービスを作る"という取り組みをしました! ルール 当日の流れ プランニング コーディング リリース できたもの 翌日以降に修正した内容 なぜ作ったか 振り返り よかったこと 1: タイムアタックで時間を意識したこと 2: 1日リリースの実績を得たこと 3: 使ってもらえたこと 反省点 What Who Where When How 今後: 磨き込みのアイデア テストユーザー側のアクションを磨く テスター募集側のツールとして磨く 最後に ルール 1.スタートは昼食後! アイデア出しから始めること。 開始前にあれこれ考えないこと。 とにかく無心でリリースに漕ぎ着けること。 2.夕食までに本番環境にリリース! それまでは断食すること。飲み物はOK。 食事をしたければ、さっさとリリースすること。 何が何でも1日でリリースに漕ぎ着けるという強い意志と「やっていき」の精神。
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事=解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
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