引用:http://boards.4chan.org/v/thread/335930624 スレッド「ゲームのパッケージデザインの比較をひたすら挙げてみることにする」より。
![外国人「日本と欧米のゲームパッケージデザインをひたすら比較していく!」 【海外の反応】 : 海外の万国反応記@海外の反応](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b852ad2804ae003248be7fedb2467a6f602f4ff/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flivedoor.blogimg.jp%2Fall_nations%2Fimgs%2F2%2F0%2F20c270f5-s.jpg)
O'Reilly 様から "実践 Qt4 プログラミング" をご献本頂きました。有難うございます!!初めての献本ということで小躍りしました。この本は入門書ではないので、今から Qt4 を触りたいという方は "入門 Qt4プログラミング - O'Reilly" もあります。 中身をどこまで書いていいのかわかりませんが (w、各章で Web アプリケーションクライアント、メディアプレイヤー、データ・モデルビュアー、エディタ等々幅広いデスクトップアプリについて解説されています。データ・モデルビュアーが厚めです。その各章にアプリケーションの作例 (25 ちょい) があり、丁寧にコードリーディングしていくことができます。サンプルコード量約 2 万行w 読み応え十二分です。Qt は (この本がカバーしてる Ver.4.6) 800 近いクラスからなっているので、そんなもんなんでしょうね。 クラスの A
OpenCVのオブジェクト検出器作成方法についての解説です。 学習データの作成 まず最初にオブジェクト検出器の学習に使う教師データを用意する必要があります。そのためにまずGUIでオブジェクトの位置を指定するGUIツールを作りました。 PythonのOpenCVを使います。 #!/usr/bin/env python #! -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys drawing = False sx, sy = 0, 0 gx, gy = 0, 0 rectangles = [] ok = False def draw_circle(event,x,y,flags,param): global sx, sy, gx, gy, drawing if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN
WW2のマップでケーニヒスベルク(カリーニングラード)がクリーニングラードになっています。当時はドイツ領なのでケーニヒスベルクと呼んだ方が良いと思います。
特許庁は年間50万件を超える特許や商標の出願手続きに、AI=人工知能を使った新しいシステムを導入する方針で、公募したIT企業が参加する実証実験を近く始めることにしています。 新しいシステムではAIが出願内容をジャンルごとに分類したり、書類の不備を発見します。また、世界中で発行されている特許の文献を検索して似たような出願がないかどうかチェックし、審査官による特許の判断作業を支援することにしています。国の事務作業にAIを導入するのはこれが初めてのケースとなります。 特許庁では、このシステムを開発するIT企業を近く公募したうえで、早ければことし6月にも実証実験を始めることにしています。 特許庁総務課の中野浩二課長補佐は「AIを活用することで審査の質の向上と出願する利用者の満足度の向上につなげていきたい」と話していました。
Game environments – Part A: rendering Remember Me Posted by Mike Seymour ON June 4, 2013 Sébastien Lagarde of Dontnod Entertainment explores the world of complex game environments especially for accurate wet simulations with a case study on the incredible new game Remember Me. This is part 1 of a 3 part series where we explore game environments. Part 2 focuses on the rain, and part 3 on the materi
英ロンドンで行われた『カンフー・パンダ3』のプレミア上映会場に到着したドリームワークス・アニメーションのジェフリー・カッツェンバーグ最高経営責任者(CEO、2016年3月6日撮影、資料写真)。(c)AFP/LEON NEAL 【4月29日 AFP】米ケーブルテレビ大手コムキャスト(Comcast)は28日、人気ファミリーアニメ『カンフー・パンダ(Kung Fu Panda)』やアカデミー賞(Academy Awards)長編アニメ賞受賞作品の『シュレック(Shrek)』などを手掛けた米アニメ制作大手ドリームワークス・アニメーション(DreamWorks Animation)を38億ドル(約4100億円)で買収すると発表した。 すでに双方の取締役会で承認されており、規制当局の認可が下りれば年内に買収を完了する。その後、現ドリームワークス・アニメーション最高経営責任者(CEO)のジェフリー・カ
仮想通貨ビットコインの登場とともに誕生した分散型ネットワーク技術「ブロックチェーン」。同技術を活用したサービスを提供する事業者が参画し、仮想通貨サービスに関するガイドラインの策定や、社会インフラへの応用、国や関係省庁へ政策提言などをする業界団体「社団法人日本ブロックチェーン協会(JBA)」が設立された。 4月27日に開催された設立記者会見を元に、JBAの設立趣旨やブロックチェーン技術の今後の可能性と課題をレポートする。 分散型ネットワークを認証システムとして活用 ブロックチェーン技術とは、ユーザーのデータベースや取引台帳といった価値情報を世界中のコンピュータに分散して管理し、その分散ネットワークの特長であるコンセンサス・アルゴリズム(分散型合意形成)を認証システムとして活用する技術。たとえば、インターネット決済などでは、銀行やクレジット会社、ネット決済会社といった中間的な第三者が中央集権的
鉛筆で描かれたラフスケッチをディープラーニングを用いて線画へとクリンナップする技術が早稲田大学の研究チームより発表され、話題を呼んでいます。 左の鉛筆描きのラフスケッチを、右の線画へと自動変換 自動変換された画像その2。なんかもういろいろとすごい 提案モデルは「すべての層が畳込み層のみから構成される多層ニューラルネットワークであり、ラフスケッチが入力されるとその線画が出力される」という これまでラフスケッチから線画への変換は困難とされていましたが、同論文では3種類の畳込み層から構成されるニューラルネットワークモデルを用いて複雑なラフと線画の対応を学習することで、ラフスケッチを良好に線画化することに成功したとしています。既存のツールとの比較画像も公開されており、飛躍的に精度が向上していることが分かります。 一番左の元画像を既存ツールの「Portrace」、「Adobe Live Trace」
OpenAI co-founder and Chief Scientist Ilya Sutskever is leaving the company
米Microsoftは4月29日(現地時間)、「IFTTT」のようなWebサービス連係Webサービス「Microsoft Flow」のプレビュー版を公開したと発表した。まだ日本語のページはないが、企業ユーザーはこちらからサインアップできる。 Microsoft Flowは、アプリやサービスをまたぐワークフローを自動化し、「Flow」としてツール化して利用できるサービス。あるアプリに動きがあったら別のアプリでプッシュ通知を送ったり、アプリ間でファイルを同期させたり、あるアプリのデータをデータベースに保存するといった作業を自動化できる。 既に多数のテンプレートが公開されている。例えば、以下のようなものだ。 受信メールの添付ファイルをSharePointの文書ライブラリに保存する キーワードを含む公開ツイートをOneDrive上のCSVファイルに保存する 重要な顧客からメールが来たらSMSでプッ
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