ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した｜frenchbread
30年ぶりにファミコン版ドラクエ4をプレイしたので、AI戦闘の仕様についてまとめます。ソースは主に下の記事と自分でプレイした検証結果です。 本件に関しては下の記事以上に詳しい情報はないと思われますが、仕様解析というコンセプトで非常に詳細に記載してくださっているため、この記事では自分なりに実プレイ上有用かなと思えるレベルでまとめました。 ご一読いただければ「なぜブライやミネアがいまいち使えなかったのか」といった疑問も解消すると思います。 なお、以下に記載の内容は100%正確とは限りません。 ソースの解析記事を私が誤読している可能性があるのと、一部自分で補完した内容はあくまでプレイ検証して「おそらくこうだろう」と結論づけているに過ぎないためです。ご了承ください。 基礎知識まず基礎知識。 ある程度詳しい方、少し調べたことがある方ならこの辺りはご存じの内容になるかもしれません。 AIは「モンスター
Base32 の変種を作った話
あまり大層な話ではないんですが、諸事情により Clockwork Base32 という Base32 の変種 (variant) を作りました。 Base32 というのは Base64 の仲間で、バイナリを 32 種類の文字で表すためのエンコード方式です。 Base32 の需要は少ないと思いますが、もし興味がある方は試してみて下さい。 今のところ、 Clockwork Base32 は 弊社ではなく私個人の責任で運用しています。使用や実装にあたって弊社に問い合わせる必要はありません。私に問い合わせる必要もないので、ご自由にどうぞ。 ※ 2020/8/1 追記: C と Swift の参考実装へのリンクを追加しました。 ※ 2020/7/27 追記: 設計方針、デコード時のエラーケースとコーナーケースについて追記修正しました。すでに実装されている方は、実装を変更する必要はありません。 Clo
How We Made Bracket Pair Colorization 10,000x Faster In Visual Studio Code
Version 1.93 is now available! Read about the new features and fixes from August. Bracket pair colorization 10,000x faster September 29, 2021 by Henning Dieterichs, @hediet_dev When dealing with deeply nested brackets in Visual Studio Code, it can be hard to figure out which brackets match and which do not. To make this easier, in 2016, a user named CoenraadS developed the awesome Bracket Pair Col
ID生成方法についてあれこれ
ID生成について聞かれることが多いので、独自の観点でまとめてみます。タイトルは適当です…。 DBはMySQL(InnoDB)を想定しています。あしからず。 ID生成を知りたいなら ID生成に関しては以下の記事がよくまとまっているので参考にしてみてください。値形式など詳しく書かれています。 ID生成大全 Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ ID生成方法 以下のID生成方法は、お手軽に採用しやすいもの順で列挙します。 DB採番/連番型 AUTO_INCREMENT DBのAUTO_INCREMENTで採番する方法。 Pros 数値型で扱える 普通は64ビットの整数型を採用することが多い 単調増加する連番ですので、ソート可能でかつインデックスの空間効率がよい 単調増加するので、キャパシティを予測しやすい 64ビットあればあまり気に
FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ
CRDT (Conflict-free Replicated Data Type)を15分で説明してみる - Qiita
下記はスライドの講演の書き下しのようになっているので、スライドだけ見るんじゃなくて、スライドを見ながら文章を読み進めたい方向けです。 CRDTとは 今回は、CRDTというデータ構造について紹介します。CRDTはそもそも2011年にSSS(Stabilization, Safety, and Security of Distributed Systems)という国際会議で、INRIA(フランス国立情報学自動制御研究所)のMarc Shapiro博士によって発表された、比較的新しいモノです。 CRDTは"Conflict-free Replicated Data Type"の略で、日本語で言うと、__コンフリクトしない複製可能なデータ__といった感じです。 CRDTには実現方法によって２種類の呼び方が存在します(それぞれの略もまたCRDTなのでややこしいですが)。 Commutative Re
Amazonがマルチプレイゲームで暴言を吐くなどしてほかのプレイヤーの気分を害する「有毒プレイヤー」同士をマッチングさせる特許を取得
ゲーム開発スタジオを抱える通販大手のAmazonは、マルチプレイゲームを台無しにする有毒なプレイヤーをグループ化し、その傾向にあるプレイヤー同士を同じマッチで戦わせる特許を米国特許商標庁（USPTO）へ出願した（特許リンク）。海外メディアgamesindustry.bizが報じている。 有毒（Toxic）なプレイヤーとは、ゲーム中に暴言などの嫌がらせをするプレイヤーだ。チーターのようにシステムを改変してゲームを台無しにするのではなく、ほかのプレイヤーの気分を害することでゲームを台無しにする。 （画像はSteam 『Crucible Beta』より） 同特許は2017年末に提出されたが、2020年10月に米国特許商標庁によって承認された。公開された文章によると、従来のマッチメイキングはプレイヤーの能力に基づいてグループを作る事に焦点を当てており、つまり、スキルがマルチプレイゲームを遊ぶプレイ
#89: Conflict-free Replicated Data Types
並列編集しても衝突しないデータ構造 CRDT に森田が入門します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Conflict-free Replicated Data Types – Archive ouverte HALA commutative replicated data type for cooperative editing – Archive ouverte HALDynamo: Amazon’s Highly Available Key-value StoreAbout CRDTs • Conflict-free Replicated Data Typesxi-editor/crdt-details.md at master · xi-editor/xi-edi
About CRDTs • Conflict-free Replicated Data Types
About CRDTs A Conflict-free Replicated Data Type (CRDT) is a data structure that simplifies distributed data storage systems and multi-user applications. In many systems, copies of some data need to be stored on multiple computers (known as replicas). Examples of such systems include: Mobile apps that store data on the local device, and that need to sync that data to other devices belonging to the
Google、「差分プライバシーライブラリ」をGitHubで公開
米Googleは9月5日（現地時間）、自社サービスの強化に使っている「differential privacy library」（差分プライバシーライブラリ）のオープンソース版をGitHubで公開した。 差分プライバシーを使うデータ分析は、個人データが識別されないようにしながら大規模なデータセットから学習できるようにするアプローチ。分析の結果から個人データを再識別することもできないよう保護できる。例えばヘルスケア分野で、様々な病院の患者の入院平均時間を比較したい場合、患者を個人として特定できない状態でデータを利用できる。 ライブラリはほとんどの一般的なデータサイエンス操作をサポートし、プライバシー保護を確実にするための「確率的差分プライバシーモデルチェッカーライブラリ」を含み、集約機能、プライバシー予算管理などの拡張用モジュールもある。 Googleは、例えばGoogleマップで検索したレ
紛失通信プロトコル - Wikipedia
暗号理論において、紛失通信（ふんしつつうしん、Oblivious Transfer、以下OTと記す）とは、暗号プロトコルの一種で、送信者が送信したデータのうち、受信者がどれを受信したのか、送信者が知ることができないようなプロトコルである。忘却送信ということもある。1981年にマイケル・ラビンが提案したRabin-OTが最初のOTである。 落とし戸置換(厳密には、enhanced trapdoor permutation)が存在すれば、OTが存在することが示されている。 チューリング賞を受賞したマイケル・ラビンが考えた暗号技術であり、一方向性関数と並んで最も重要なものとなっている。彼のプロトコルは、紛失通信路をラビン暗号を使いシミュレートするというものであった。すなわち、この方式を使うと、1/2の確率で相手にメッセージが届き、残りの1/2の確率でメッセージが一切届かない。さらに送信者は、受信
Union find(素集合データ構造)
This document discusses OSTree, a system for deploying and managing operating system updates using Git-like technologies. It describes how OSTree works with Linux distributions and containers to provide atomic operating system updates using technologies like Git, Docker, and chroot. OSTree aims to provide fast, reliable operating system updates similar to technologies used in Chrome OS and CoreOS.
Topological sort
The document discusses distances between data and similarity measures in data analysis. It introduces the concept of distance between data as a quantitative measure of how different two data points are, with smaller distances indicating greater similarity. Distances are useful for tasks like clustering data, detecting anomalies, data recognition, and measuring approximation errors. The most common
Which hashing algorithm is best for uniqueness and speed? - Software Engineering Stack Exchange
Which hashing algorithm is best for uniqueness and speed? Example (good) uses include hash dictionaries. I know there are things like SHA-256 and such, but these algorithms are designed to be secure, which usually means they are slower than algorithms that are less unique. I want a hash algorithm designed to be fast, yet remain fairly unique to avoid collisions.
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GitHub - ajitid/fzf-for-js: Do fuzzy matching using FZF algorithm in JavaScript
xi-editor/docs/docs/crdt-details.md at master · xi-editor/xi-editor
GitHub - immerjs/immer: Create the next immutable state by mutating the current one
https://jp.techcrunch.com/2018/06/02/2018-06-01-how-instagram-feed-works/
