Wordleは4つの単語を覚えるだけで必ず正解できる - Qiita
Wordleとは？ フィードバックを頼りに、隠された 5 文字の英単語を当てるゲームです。 要は「マスターマインド」や「ヌメロン」等と呼ばれるゲームの英単語版です。 知らない方でも以下のような奇妙なツイートは目にしたことがあるかもしれません。 この記事は何？ Wordleにおいて、最初にある4つの単語を入力すれば 100% 正答にたどりつけることが Python を使った解析でわかりました。 具体的には、 それら 4 つの単語を入力した時点で解の候補が平均 1.1 個まで絞られる 96% 以上の確率で 5 回で正答できる 100% の確率で 6 回以内に正答できる といった感じです。 本記事では、それらの単語をどのように探したかをザックリ解説しつつ（ネタバレ防止のため）最後にその4つの単語をご紹介します。 （結果だけ見たい方はこちら） 方法 色々な英単語の組み合わせに対し「それらを入力した
OCaml でゲームボーイエミュレータを書いた話 - Qiita
はじめに ブラウザ上で動くゲームボーイエミュレータを OCaml で書きました。以下のページで試せます。 デモページ いくつかの homebrew ROM も一緒になっているのでいろいろ遊んでみてください。おすすめは「Bouncing ball」と「Tobu Tobu Girl」です。最近のスマホならだいたい安定して 60 FPS 出るはずなので、スマホでも遊べます。 レポジトリはこちらです。 スクリーンショット なぜ OCaml でゲームボーイエミュレータ？新しいプログラミング言語を学ぶ過程で以下のように思ったことはないでしょうか？ 簡単なプログラムなら書けるが、中規模以上のコード1をどうやって書けばよいのか分からない 発展的な言語機能2も勉強しなんとなく理解した気になったが、実践のなかでどのように活用すればいいのかが分からない OCaml を本格的に勉強し始めてた数ヶ月前の筆者はまさに
ゲームエンジンにVueを合体させたらゲーム開発が捗った - Qiita
実は、上記ラッパーライブラリ自体は半年ほど前にできていたのですが、記事にする前に、 実際にそれなりの規模のゲームを作ってみて、「実用的にどうなのよ？」ということを確かめたかったです。 上記ゲームはSteamでの評判もよく、ぜひ遊んでみて欲しいのですが、システム的には「マップを歩きまわる」「会話する」「アイテムを集める」などといったそれなりの規模の機能が備わっております。 今回Phavuerを使ってそれくらいの規模のゲームを作ることできた、という点で、ライブラリとしては重要な実績になったかなと思っています。 ゲームについてもGithubでオープンソースで公開中です。 なぜVueでラッピングしたのか できるだけ皆さんにも共感を得られるように紹介していきたいと思います。 人気ゲームフレームワーク Phaser3 とは？ Phaser3はJavaScriptベースのゲーム開発用フレームワークです。
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
機械学習初心者がテレビゲームの売上データセットを使って回帰モデル・分類モデルを作成してみた - 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 先日、東大の 松尾研究室 が主催している データサイエンティスト育成講座 というものに参加しました。 私が参加したのは企業向けにアレンジされたもので、およそ2週間に1回、合計5日間でデータサイエンスの基礎を学ぶというものです。 カリキュラムとしては、 「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」 という書籍をベースにして、講義半分、演習半分という感じで進んでいきました。 機械学習初心者の私が、この講座を受けてどれくらいデータ分析っぽいことができるようになったかを書き留めておこうと思います。 筆者のスペック 機械学習の経験 私自
NintendoDS風のグラフィックをUnityで作る - Qiita
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やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その2・iOS編) - Qiita