BlenderとPythonとUnityで巨大な立体迷路を作成する - Qiita
概要 このようなゲームを作りました。基本的には迷路のゲームです。 サイトのリンク 本記事ではこのゲームの製作過程を掲載すると共に、きっと有益にな情報をまとめます。楽しんで頂けたら幸いです。 Step0 前提 まず用語を整理します。 Blender : 3DCG制作ソフト。Pythonによって操作が可能になっています。 Python : 言わずと知れた有名プログラミング言語。 Unity : ゲーム制作ソフト。スタート画面の表示やゲームオーバーの判定などをしてくれます。言語はC#です。 大まかな流れとしては、 Step1. Blenderで3Dオブジェクトを作成 Step2. Pythonでそれを迷路に組み立てる Step3. Unityでゲームとして完成させる という風になっています。 コードに関しては、読みやすさも考え記事中においては一部抜粋に留めています。もし全体のコードを知りたい場合
機械学習のための日本語前処理 - Qiita
#はじめに 機械学習を使ったチャットボットの仕組みを理解するために、テキストを訓練データとする簡単なニューラルネットワークを作成した際の備忘録。 #目的 英文テキストで作成したルールベース型チャットボットを、日本語テキストにも適用して動作させること。日本語テキストを前処理し、それをニューラルネットワークへ通せることを確認する。訓練データとして、Niantic社の"Pokemon GO"に関連したサポートページをWebスクレイピングしたものを使用した。 Nianticサポートページ 使用しているCSVファイル(GitHub) #マルチクラス分類 予め用意された応答文を入力にあわせて返す「ルールベース型」を参考に、"Intents"（意図）を識別して予測するマルチクラス分類の部分までを形にした。 「生成型」ではなく、入力情報から関連した「よくある質問（FAQ）」を予測するものであるため、”RN
データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
