『不思議のダンジョン 風来のシレン5 plus』先行体験版がPS Plus会員限定で配信開始、製品版への引き継ぎも可能 スパイク・チュンソフトは、2015年4月17日より、2015年6月4日発売予定のプレイステーション Vita用ソフト『不思議のダンジョン 風来のシレン5 plus フォーチュンタワーと運命のダイス』の先行体験版を、PlayStation Plus会員限定で配信開始した。 本体験版では、ゲーム開始からチュートリアルとフォーチュンタワー“過去の塔”がプレイ可能。また、体験版で入手したアイテムや所持金は、製品版に引き継ぐことができる。 なお、一般配信は2015年4月24日開始予定だ。
Game Maker はDelphiプログラミング言語で書かれたゲーム開発用ソフトウェアであり、ユトレヒト大学の教授 Mark Overmars が講義で使う目的で開発した。1999年11月15日、最初の一般向けバージョンがリリースされた。現在の最新版はバージョン8.1。元々はグラフィックス作成ツールであり Animo という名称だった。Mark Overmars が Animo をベースとしたゲーム開発ツールを作り、Game Maker と名付けた。なお、現在はGameMaker: Studioに開発が移行されたため、Game Maker 8.1 が最終バージョンとなる。 デザイン[編集] Game Maker はドラッグ・アンド・ドロップを多用したインタフェースを採用しており、プログラミングに不慣れな人でもアイコン群を視覚的に構成することで直観的ゲーム開発が可能である。Game Mak
Whether it's a simple game jam entry or a long-term passion project, your game needs to feel alive in the hands of players. In this tutorial, I'll share ideas for bringing your game to life, and demonstrate what happens when you apply every one of those ideas to a simple game demo. Check Out the Demo Click the demo to give it focus, and then use the arrow keys to move, X to shoot, C to jump, and N
言語データの分析と応用のために自然言語処理と呼ばれる分野で長年研究が行われて来た。同分野が昨年から大きく沸き立っている。米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法「Word2Vec」が、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にしたのだ。 この手法によって得られるベクトル空間には、今まで定量的に捉えることの難しかった言葉の「意味」を極めて直接的に表現しているかのような性質が認められている。今年9月、当社がスポンサー参加した自然言語処理系の研究発表会「NLP若手の会 第9回シンポジウム」でも、多くの研究がWord2Vecに関連したテーマについて取り上げていた。今後、意味解析、文書分類、機械翻訳など様々な分野でWord2Vecの応用が期待されている。 「意味ベクトル」の驚異的な性質 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現する
東京理科大学の教育開発センターは調査報告書(PDF)にて、「推薦入試者は一般入試者よりも極めて基礎学力が低いので対処が必要」と結論付けるデータを公表した。 「FD通信」は東京理科大学の授業満足度や学生の生活実態を報告する報告書だ。 ネット上で公開されているため、誰でも簡単に閲覧することができる。さて、このFD通信の中に衝撃的な報告があることがnetgeek編集部の調査により明らかになった。 学生に対して基礎学力テストを施し、データを分析した東京理科大学。その結果、推薦入試組と一般入試組とでは正答率に大きな違いがあることが分かった。数値を見ると…うわああああああああ!これはひどい!!! これは誤差では済まされない大きな学力差だ。文構成問題に関してはなんと正答率で約2倍もの差がついてしまっている。推薦入試組の学力がここまで低かったとは驚き…。 このデータに対して東京理科大学は「インパクトのある
ページが存在しないか、すでに削除された可能性があります。 ※ゲームニュース、攻略・Q&A、e-Sportsのコーナーは2020年3月16日(月)を持ちまして終了いたしました。 長らくご利用いただき、誠にありがとうございました。
この本の概要 本書は大規模Webサービスの構築・運用ノウハウを詰め込んで一冊にまとめた書籍です。急激に成長する巨大システム『Mobage』がどのように開発され,運用されているのか?その舞台裏を「ソーシャルゲーム(フィーチャーフォン/スマートフォン)」「大規模Webインフラ」「プラットフォーム」「ビッグデータ分析」といったテーマに分け,DeNAの実践的ノウハウを解説しています。 こんな方におすすめ Webサービスの構築・運用のテクニックを知りたい方 著者プロフィール 城戸忠之(きどただゆき) 1989年NTTソフトウェア入社。1999年南場社長がDeNA立ち上げの際に出向,ビッダーズのプロジェクトマネジメントに携わる。自分たちで事業を作ることが楽しくなり,2000年DeNA入社。「みんなのウェディング」「エアーリンク」など,DeNAの数々のプロジェクトに携わる。QualityAssuranc
会員事業部の有賀 (@chezou) です。 クックパッドは、先日学術機関向けにレシピと献立のデータを公開しました。 研究者の方々にクックパッドのレシピ・献立を使っていただくことで、料理に関する研究の発展に貢献できればと思いデータ公開に至りました。 今回は、その中でもクックパッドのレシピデータを使った分析事例として、word2vec を使ったテキスト分析を行ったのでご紹介します。 なお、 3 / 7 (土) に日経新聞電子版さんと共催で、このデータを含む各種データを使った学生向けデータハッカソンを開催します。締め切りは 2 / 27 (金) と間近ですが、興味がある方はぜひご参加ください。 word2vec とは word2vec は単語を意味を含んだベクトルで表現できるようにするツールです。Tomas Mikolov らが提案し、その実装を公開しています。 CBOW (Continuou
RSqueak/VM - A research VM for Squeak/Smalltalk For the past few years, we have been quietly working on RSqueak/VM, an RPython-based VM for Squeak/Smalltalk. The VM is still under development, mostly in short bursts and pushes, but is beginning to be useable and shows promising results. RSqueak/VM grew out of the SpyVM work done by Carl Friedrich Bolz, Adrian Kuhn, Adrian Lienhard, Nicholas D. Mat
『風来のシレン5』の数々のアートワークに加え、開発初期のモンスターのアイデアスケッチなど、ここだけの秘蔵資料を多数掲載。 さらに過去作のキャラクターやイラストも収録。約60ページの豪華冊子! ※デザインや内容、名称を予告なく変更する場合がございます。 砂漠の魔城で邪神の復活を食い止めた後、シレンとコッパは新たな冒険を求めて旅を続けていた。 そんなある日、彼らは『イノリの里』と呼ばれる小さな村に迷い込む。 ―仙境にそびえたつフォーチュンタワーに登って、運命神リーバに会えば、運命を変えてくれる― 『イノリの里』には、そんな言い伝えが残されていた。 そして、恋人の運命を変えるためフォーチュンタワーに挑むジロきちとの出会い― 幾多の不思議な伝説をその目で確かめてきたシレンとコッパの、新たな冒険が幕を開ける。 本当に運命を変えることが出来るのだろうか? 果たして、タワーに向かったシレンたちが目にする
概要 簡単に使える Pure JavaScript の形態素解析器 kuromoji.js を書きました。今回は、簡単に kuromoji.js を紹介したあと、セットアップ方法を解説します。ついでにロードマップ的なものも晒してみます。みんなでブラウザ NLP しよう! kuromoji.js とは 言わずと知れた Java の形態素解析器 Kuromoji を JavaScript に移植したものです。 kuromoji.js の GitHub リポジトリ と言っても、機械的に Java から JavaScript に置き換えたものではないため、API も違いますし、メソッド名やその内部も大幅に異なります。そもそも自分が形態素解析について勉強するために書き始めたため機械的なトランスレートに興味がなかったこと、また言語ごとに使いやすい API は異なると考えていることが理由です。 Node
このエントリはAWS Lambda Advent Calendar 2014 - Qiitaの(本当は9日目の)記事です。 (ちょっとAWS Lambdaのアカウント取得に手間取ってしまって遅刻してしまいました。。すいません。。) AWS Lambda とは AWS LambdaはAmazonが作った新サービスであり、S3の変更やDynamoDBの変更をフックしてNode.jsの関数を実行するという仕組みになっています。これを使うと、例えばデータが変更された後にPush Notificationを出したり、S3にアップロードされた画像のサムネイル画像を作成したりといったことが可能になります。 今回はこのAWS Lambdaを使ってS3でPUTされた画像から文字認識をしてみようという試みです。文字認識した結果をDynamoDBとかに置いて検索に利用すれば、画像内に書かれた文字で検索できるよう
昨日投稿した以下エントリに引き続き、AWS Lambdaの入門実践エントリです。第2弾は『S3イベント』とAWS Lambdaを連動させたサンプルとなります。 AWS Lambdaを始めてみる(1).ユーザーアプリケーションからのイベントを扱う | Developers.IO 目次 Lambda Functionの作成 検証用S3バケットの作成 S3バケットにLambdaへの通知設定を付与 動作検証 Lambda Functionの作成 まずはベースとなるLambda Functionを作成します。管理コンソールのLambdaメニューに遷移し、[Create a Lambda Function]をクリック。 Function作成にあたり必要な情報を設定。Role Nameはこちらの内容で作成したIAMを指定、Code Templateには[S3 Get Object]を選択します。指定完了
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