手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
[翻訳] Elixir - 次に来る大物Web言語 - Qiita
Lau Taarnskovさんの2015年4月19日付のブログ記事、Elixir - The next big language for the webの翻訳です。 ElixirはErlangのVM上で走る、Rubyにちょっと似た(というのも作者(José Valim)がRuby on Railsのcoreチームメンバーなので)関数型言語です。 2012年に登場していてQiitaでもAdvent Calendarなどが既にあるようですがまだあまり知られていないですね。ElixirとPhoenix Frameworkを組み合わせたものがマイクロ秒のオーダーで反応が帰る爆速だそう(ホントかな～)で興味を持ちました。 しかしほんの10年前ぐらいの話がもう遥かな昔話に聞こえますね…。 (追記：実際にプログラムを書いてみました → Elixirで試しに何か書いてみる(その1) Elixirで試しに何
![[翻訳] Elixir - 次に来る大物Web言語 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/121714e7b4f81ef20eb5afb0875033b81e48e09c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwRWxpeGlyJTIwLSUyMCVFNiVBQyVBMSVFMyU4MSVBQiVFNiU5RCVBNSVFMyU4MiU4QiVFNSVBNCVBNyVFNyU4OSVBOVdlYiVFOCVBOCU4MCVFOCVBQSU5RSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MWU0NmFjZWU5MWRhZWFiZGE3YmU0MWQ5NmY0OGM3ZDE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBIaXJvZnVtaVRhbW9yaSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MmFiZjZlMDgzMmY4MmIzNzc2NmE5YWIyNDYxOTg3MGU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7d3c2eaf0d32601c0465fa36a051d518)
OSS開発の活発さの維持と良いソフトウェア設計の間には緊張関係があるのだろうか? - t-wadaのブログ
YAPC::Asia Tokyo 2015 前夜祭に参加して、柴田さん（ hsbt さん）とモリスさん*1（ tagomoris さん）の講演を聴いた。特に最後のモリスさんの講演を聴いていて、ちょっとした衝撃を受けると共に、気づきや疑問もあったので、久しぶりに blog エントリを書こうという気になった。 なお、このエントリは講演メモや浮かんだ疑問、その後の議論等を記したものであり、すっきりとした結論は無いのでご注意。 モリスさんの講演 講演資料が公開されていた How to create/improve OSS products and its community from SATOSHI TAGOMORI 講演時に取ったメモがこちら 我々にできるOSSとそのコミュニティの育てかた ======================= id:tagomoris TD のモリスさん TD はデー
The little book about OS development
The little book about OS development Erik Helin, Adam Renberg 1 Introduction This text is a practical guide to writing your own x86 operating system. It is designed to give enough help with the technical details while at the same time not reveal too much with samples and code excerpts. We’ve tried to collect parts of the vast (and often excellent) expanse of material and tutorials available, on th
日本の全エンジニアに捧ぐ！現在公開されているAPI一覧【2013年版】 | Find Job ! Startup
2013年のいま、API界隈が熱い！ 今年に入り、官公庁の統計データやNHKの番組情報など、今までなかなか利用できなかったデータがAPIとして扱えるようになってきました。このエントリでは現在公開されているAPIを一覧でまとめます。いま使えるAPIはこれだけ読めば大丈夫。2013年の最新マッシュアップ事情をあますとこなく網羅します！ HOT! API 総務省 次世代統計利用システム（国勢調査、人口推計、就業構造、企業統計、物価統計 etc.） NHK番組表（※未公開） 行政・自治体・公共サービス 郵便番号 郵便番号検索API（郵便番号 → 住所） 郵便専門ネット（郵便番号 → 住所、郵便番号の簡易存在チェック） ぽすたん（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） IW3 PROJECT（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） 宇宙 Google+ JAXA PR（※現在一部の学生に限定公開
20140131 万葉帰社日発表 チーム積み重ね 公開版
2014年3月の発表資料 2014年7月の資料 => http://www.slideshare.net/hiroosak/ca-36830962
エロゲーマーのためのSQL -エロゲーマーのためのSQL-
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
Graphite
Graphite does three things: Kick ass. Chew bubblegum. Make it easy to store and graph metrics. (And it’s all out of bubblegum.) Learn more about Graphite About the Project Graphite is an enterprise-ready monitoring tool that runs equally well on cheap hardware or Cloud infrastructure. Teams use Graphite to track the performance of their websites, applications, business services, and networked serv
もう XAMPP / MAMP はいらない！
Vagrant で作る PHP 開発環境
7. エンジニアSさん (c) 2013 Masashi Shinbara @shin1x1 1162 <VirtualHost *:80> 1163 ServerName candycane.local 1164 DocumentRoot "/Users/shin/sandbox/demo/candycane/app/webroot" 1165 </VirtualHost> 1166 1167 <VirtualHost *:80> 1168 ServerName demo.local 1169 DocumentRoot "/Users/shin/sandbox/demo/20130601_phpcon" 1170 php_value vld.active 1 1171 </VirtualHost> 1172 1173 <VirtualHost *:80> 1174 ServerName
Webサービスにおける費用対効果 - Kentaro Kuribayashi's blog
コードを書いたり機能を追加したりせずにお客さんが増えたり儲かったりするなら、その方がいいことは自明である。コードや機能が増えることはシステムの複雑性を増加させるため、当初の開発工数という意味におけるコストだけでなく、将来にわたってコストが増えるということ。 コードや機能が増えることによるコストは、やればやるだけ増えることもまた自明である。コードの一行一行、機能のひとつひとつが、将来の開発者に対する負担となる。一方で、一般にWebサービスにおけるベネフィットは、なにかやればその分儲かるというものではないため、費用対効果がよくわからないことが多い。単にひたすら作っているだけだと、コストばかりが増えていくということになりがち。 ではどうするか。できるだけコストをかけないでベネフィットを増やす必要がある。しかし、コードを書いたり機能を追加したりすると、上述の通り、コストが増加することは避けようがな
Effective Scala
Effective Scala Marius Eriksen, Twitter Inc. marius@twitter.com (@marius) [translated by Yuta Okamoto (@okapies) and Satoshi Kobayashi (@scova0731)] Table of Contents 序章 書式: ホワイトスペース, 命名, インポート, 中カッコ, パターンマッチ, コメント 型とジェネリクス: 戻り型アノテーション, 変位, 型エイリアス, 暗黙 コレクション: 階層, 使う, スタイル, 性能, Java コレクション 並行性: Future, コレクション 制御構造: 再帰, Return, forループと内包, require と assert 関数型プログラミング: 代数的データ型としてのケースクラス, Option, パターンマ
グリー、エンジニアの採用に新ツール「GREE Programming Challenge」を導入
グリーは、エンジニアの採用にあたって、従来のWebエントリーや書類選考と並行して、プログラミングの実技に重点を置く「GREE Programming Challenge」を1日から採用するとともに、今夏より世界各国の開発スタジオにおけるエンジニア採用にも順次導入すると発表した。 「GREE Programming Challenge」は、米InterviewStreetが運営するサービスを利用したもので、同サービスはアメリカにおいて数多くの情報技術、インターネットサービス関連企業に採用され、エンジニアの選考プロセスにおいて高い評価を得ている。なお、グリーは同サービスをはじめて導入した日本企業となる。 応募者は、従来の書類選考と一次面接に参加する代わりに、コーポレートサイトにアクセスして、出題されたプログラミング問題を一定の時間内で回答する。プログラミングの途中経過はすべて記録され、問題解決
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
Cのコールバック関数をC++のメンバ関数にバインディングする方法 - kazuhoのメモ置き場
たとえば libevent のような C 言語でかかれたイベント駆動型のライブラリを C++ から使っていると、C++ のメンバ関数をコールバックとしてセットできたらうれしいことが多いですよね。以下のようにすればできます。 たとえば、コールバック関数をセットする関数の型が、 void set_foo_callback(void (*)(void* cb_arg), void* cb_arg); なら、以下のようにクラスとメンバ関数を引数にとるテンプレート関数を定義し、 template <typename T, void (T::*FUNC)()> void to_foo_callback(void* cb_arg) { T* obj = reinterpret_cast<T*>(cb_arg); (obj->*FUNC)(); }以下のように受け渡せばいい。 class K { publ
プログラマの嫁が知るべき97のこと
「プログラマの嫁が知るべき97のこと」をまとめていきます。97越えてもキニシナイ！ 誰でも編集できますので追加にご協力ください＞＜ 元ネタ： 「プログラマが知るべき97のこと」 http://amzn.to/fqBF5H 関連： 「プログラマが知るべきじゃない97のこと」 http://togetter.com/li/78505 続きを読む
凝縮黒ウコンDEXに増大効果なし？口コミに隠れた嘘を一刀両断！
「昔から自分のナニのサイズが小さいのがコンプレックスになっています」 コンプレックスになったきっかけは中学の時の修学旅行です。 それまで特に気にならなかったのですが、お風呂の時間に友人のを見て、自分が小さい方なことに気が付きました。 それからは恥ずかしく思うように。 それから10年近く経ちましたが、特にサイズは変わっていないです。 大人になってふと思ったんです。 コンプレックスを解消する方法って無いのかなと。 そして調べてみたら、最近は色々な方法があることを知りました。 特に気になったのは【凝縮黒ウコンDEX】という増大サプリメントです。 全体的に評価も高くて、レビューを読んでいてもかなり期待できるなと思いました。 ですが初めてのことなので、自分に効果があるのかという不安もあります。 なので凝縮黒ウコンDEXについて詳しく調べてみたいなと。 調べ尽くして、使いたいという気持ちが強ければ注文
((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ)
((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ) Peter Norvig / 青木靖 訳 前のエッセイでは、90行のPythonコードでシンプルなLispインタプリタを書く方法を示した(lis.py)。このエッセイでは、3倍込み入っているが、より完全なlispy.pyを実装しよう。それぞれの節で1つの機能追加を扱っている。 (1) 新しいデータ型 - 文字列、論理型、複素数、ポート Lispyへの新しいデータ型の追加は3つの部分からなる。データの内部表現、それを扱う手続き、読み書きのためのシンタックスだ。ここでは4つの型を追加する(入力ポート以外はPythonのネイティブ表現をそのまま使う)。 文字列 文字列リテラルはダブルクォーテーションで囲まれる。文字列の中で \n は改行を、\" はダブルクォーテーションを意味する。論理型 構文 #t と #f はTrue
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