東洋の魔女のセッターシステム解説するよ - Stay Foolish
とあるところからリクエストをいただいたので、ちょっと書いてみます。 先週末のバレーボール学会でセッターの歴史でもやったんですかね、東洋の魔女のオフェンスシステムが気になるということで、変則システム評論家のわたくしがちょっと解説してみます。 とはいっても、そこまで当時に詳しいわけではなく、映像からわかることを列挙し、そこから推察したことも多いので、そのあたりはご了承ください。 バレーボールでは、基本的なチーム構成を説明する際に「(スパイカーの人数)-(セッター人数)システム」という言い方をします。たとえば現在標準的なのは「5-1システム」スパイカー5人にセッター1人のシステム。これがツーセッターになると「6-2システム」になり、先日ご紹介したリベロセッターシステムだと「6-1システム」(6-0といえんこともない)ということになります。 この東洋の魔女のシステムを説明するならば、6人セッターし
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
僕は格ゲーをやめることにした - 東京ぼっち
僕と格ゲーの出会い もう十数年も昔、僕が中学生の時のこと。 地元(神奈川の端っこの田舎)に小さなゲーセンがあって、そこに僕はよく遊びに行っていた。当時中学生の溜まり場になっていたそこで、僕は格ゲーに出会い、腕を磨いた。そしてある日のこと。「ゆきみつ（僕）を倒そう」ということになり、その場にいた者たちが団結して僕に対戦を挑んできた。そして挑んできた対戦者たちを僕は何度となく討ち果たし、50連勝した。これはちょっとした事件となり、僕の数少ない愉悦の思い出として深く心に刻まれた。 ゲーセン人気が廃れ、その流れで地元のゲーセンも潰れて、さらに数年が過ぎた頃。 僕は有名なウメハラ氏の動画を見たのをきっかけに、また格ゲーをやりだした。 選んだタイトルはストリートファイター３ ３ｒｄ ｓｔｒｉｋｅ。 対人戦はみんな強すぎて、初めはまったく勝てなかった。それでもやっていくうちに少しずつ強くなっていった。
何やっても楽しくない人へ - MistiRoom
こんにちはMistirだよ。 タイトル通り、「何やっても楽しくない」ヤツはいねぇか？ 俺だよ！ ってのは半分嘘です。「楽しい」ってことへの感度はちょっと低いのかなって感じることはあるけど、ちょっとそれは話が別。 でも一時期、実際何やっても「噛み合わない」時期は確かにあった。多分、「何やっても楽しくない」って感情はこれと非常に近いと思う。「何をやっても噛み合わない」、言い換えれば、「今やってることは自分にとって正しいことなのか」「もっとやるべきことがあるんじゃないか」であるとか。もっと角度を変えてみると「せっかくの休みなのに休めた気がしない」「また仕事だ、憂鬱だ」。この、「何かが違う」という違和感と「それを解決する方法が分からない」という感情。「もしかすると今からTOEIC９９０点くらい取ったり司法試験合格したら何か変わるのかなぁ、でもそんな時間あったらやりたいことあるんだよな」以下、何もせ
目が見えなくてもプログラミングできるよ - Qiita
はじめに こんにちは！@moutendです。私は視覚障害があるので、普段は画面を見ずにMacのVoiceOverというスクリーンリーダーの音声のフィードバックを頼りにプログラミングをしています。ところで最近@ssotoyaさんの記事にて音声を頼りにプログラミングする様子が公開されました。スクリーンリーダーの音声を聞いたことがありますか？ - ラック公式ブログ - 株式会社ラック@ssotoyaさんは全盲のため全く目が見えないのですが、超高速でコーディングをされています。控えめに言って最高にロックです。私も負けていられません。ということで、この記事に触発されて、私も画面を全く見ずに音声のフィードバックのみを頼りにプログラミングしている様子をキャプチャしましたので公開してみます。具体的には、QuickTimeのスクリーンキャプチャ機能を使って画面を撮影しつつ、音声はsoundflowerという
Andrew Ng先生の機械学習講義を解説する勉強会資料を公開 - エンタープライズギークス (Enterprise Geeks)
シリコンバレーの有名大学であるスタンフォード大学で、Andrew Ng先生の教える機械学習の講義が人気を集めている。この講義は形を変え、courseraという無料のWeb上オンラインコースとしても受講でき、ここ日本でも機械学習の勉強がしたい人達の間でも人気の講義となっている。 [Machine Learning by Stanford University] https://www.coursera.org/learn/machine-learning/ 人気の秘密 Andrew Ng先生の講義は内容が非常に実用的であることが人気の理由の1つとして挙げられるだろう。Andrew Ng先生はシリコンバレーの企業を相手に機械学習の指導をしている。おそらくその経験から、理論に走りすぎず、機械学習を適用するプロジェクトにおいて本当に有意義な内容に強くフォーカスしていることが感じられるのだ。Andr
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恐怖！シェルショッカーの POSIX原理主義シェルスクリプト