スーパーファミコン用ソフト「ロマンシング サ・ガ3」(ロマサガ3)で、“ほぼ全ての技を100%ひらめく方法”が発見されプレイ経験者に大きな衝撃が走っています。この方法の発見者は、さまざまなやりこみプレイやTAS動画を投稿してきた「おやつ」さん。やっぱり今回もあなたでしたか……。 ちなみに今回の方法について、「まだロマサガ3をプレイしたことがない方は絶対にこの方法を使わないでください。ゲームがヌルすぎてほぼ100%その場で飽きてしまいます」とのことです。どこぞのバナー広告かな。 「ロマサガ3」は、スクウェア(現スクウェア・エニックス)が1995年に発売したRPG。戦闘中に一定の確率でキャラクターの頭の上に電球が光り新たな技を習得する、シリーズおなじみの“ひらめき”システムが人気です。 ひらめいた瞬間 この“ひらめき”にはある程度コツがあるものの、乱数で決まるため「普通は」何度も戦闘を重ねる必
背景 Pythonでよく使うライブラリ集です。 簡単なソースと学習に役立つサイトのリンクを記載しています。 GitHubで公開されているものに関してはライブラリ名にリンクを貼っています。 基本的には趣味レベルのみでの利用なので専門的情報が欲しい方は戻るボタン推奨。 標準ライブラリ 公式ドキュメントにありますのでこちらをご参照ください。 https://docs.python.jp/3/library/index.html 数学系 NumPy ベクトルや行列計算を行うためのライブラリ 内積、フーリエ変換。行列計算などプログラミング知識が少なくても簡単に使用できるのが特徴。 少ないコード量で効率よく高速に数値計算 学習サイト:https://qiita.com/jyori112/items/a15658d1dd17c421e1e2 # -*- coding: utf-8 -*- import
Oracleは先頃、マイクロサービスベースのアプリケーション開発用にデザインされたJavaライブラリのコレクションであるProject Helidonを新たに公開して、Payara MicroやThorntail(改名前はWildFly Swarm)、OpenLiberty、TomEEなどのMicroProfileファミリに参加した。 かつてJ4C(Java for Cloud)という名称であったHelidonは、シンプルで高速に動作するように設計されており、 Helidon SEとHelidon MPという 2つのバージョンから構成される。 Helidon SEは、マイクロサービスを作成するための3つのコアAPIとして、マイクロサービスベースのアプリケーション構築に必要なWebサーバ、コンフィギュレーション、セキュリティを備え、アプリケーションサーバを必要としない。一方のHelidon
続編 ボイラプレート編 - #golang で CLI 作るときにいつもつかうやつ - Qiita grapi・gex・ery など,今年に CLI を作りまくって見えてきたベストプラクティス集(技術選択編). 基本便利パッケージ Cobra - spf13/cobra フラグ処理やサブコマンド・ヘルプメッセージ・補完など,CLI ツールに必要なことはだいたいいい感じにやってくれるライブラリ.有名どころだと docker や kubectl, hugo の実装に利用されている. 使い方イメージ: // cmd/foobar/main.go //---------------------------------------------------------------- func main() { if err := run(); err != nil { fmt.Fprintln(os.
本記事の前に下記の記事をどうぞ。 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ (2017/10/24追記)ご本人よりShakeDropの論文では、2つを比較した上でCutoutではなく、Random Erasingを利用しているとコメントを頂きましたので修正しました。 はじめに 府大生がニューラルネットワークの「認識精度世界一」を奪還してしまったようです。 一般物体認識分野「認識精度 世界一」を奪還! 府大生が開発したニューラルネットワーク https://t.co/9HSt7iGl55 — ニーシェス (@lachesis1120) 2017年10月19日 前回は趣味だったのが、今回は晴れて本業になったようです。 具体的な内容は、10月に開催された電子情報通信学会のパターン認識・メディア理解 (PRMU) 研究会の技術報告1にありますので、解
背景 IT未経験から3ヶ月ほど目に先輩より教えていただいた絶対知っておくべきネットワーク系コマンド7選です。 当時はあまり良く理解できませんでしたが(今も正直、、、)その時のメモをもとに再度まとめて見ました。 間違いやそんなの古すぎるわ!と言ったコメント大歓迎です。 対象読者 ネットワーク系のエンジニアじゃない人 Linux触って1,2ヶ月くらいの人 TCP/IPやDNS、HTTPといった概念をなんとなく知ってるレベルの人 取り上げるコマンド目次 dig ifconfig(ip) ping traceroute route tcpdump curl dig - ドメイン名からIPアドレスを知る - 「dig」コマンドはDNSサーバに問い合わせることで、ドメイン名からIPアドレスを調べるコマンドです(逆も可能) 正しく名前解決ができていれば、ANSWER SECTION という項目に goo
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks David Bau1,2, Jun-Yan Zhu1, Hendrik Strobelt2,3, Bolei Zhou4, Joshua B. Tenenbaum1, William T. Freeman1, Antonio Torralba1,2 1MIT CSAIL, 2MIT-IBM Watson AI Lab, 3IBM Research, 4The Chinese University of Hong Kong Historical note: this paper's "GAN Paint" was one of the first image editing tools with GANs, showing for the
Amazon Web Services ブログ 新機能- Intelligent TieringによるAmazon S3の自動的なコスト最適化 Amazon Simple Storage Service(S3)は12年と半月以上にわたり使用されており、数兆ものオブジェクトを格納し、毎秒数百万件のリクエストを処理します。お客様は、バックアップ&リカバリ、データアーカイブ、データレイク、ビッグデータ分析、ハイブリッドクラウドストレージ、クラウドネイティブストレージ、災害対策のニーズにおいて、S3を活用しています。初期の頃の、汎用的なStandard (標準)ストレージクラスに始まり、その後ストレージクラスを追加して、よりよくお客様にサービスしてきました。現在では、4つのストレージクラスを選択することができ、それぞれのクラスはある特定のユースケース向けに設計されています。現在のオプションは以下の
合成生物学とは、「つくる」ことを通じて生物システムを理解するための生物学です。分子生物学、遺伝子工学などの知見に工学(エンジニアリング)の考え方を加え、新しい生物システムを作り出すことを目標としています。本書は、学生や市民科学者を対象に、合成生物学の基礎と実際の実験を解説する書籍です。バイオデザイン、DNA工学の基礎の解説にはじまり、「バナナの匂いのする大腸菌」や「細菌写真システム」を作るなどの実験を実際に行います。重要な生命倫理に関しても1つの章を設け、これまでの議論や今後の課題について紹介しています。 はじめに 1章 合成生物学の基礎 合成生物学って何? なぜ合成生物学なのか これまでの合成生物学の流れ 工学とデザインの概論 「従来型」の工学的解決法 工学のツールキット 合成生物学のツールキット 分子生物学のツールキット 合成生物学のために拡張されたツールキット まとめ 2章 バイオデ
こんにちは。去年の今頃は Rust を書いていました。 インフラストラクチャー部データ基盤グループの id:koba789 です。 背景 クックパッドではデータ基盤の DBMS として Amazon Redshift を利用しています。 既存のデータ基盤について詳しいことは クックパッドのデータ活用基盤 - クックパッド開発者ブログ を参照してください。 今まで、ログは数時間に1度、定期実行ジョブで Redshift 内のテーブルにロードしていました。 ロードジョブの実行間隔が "数時間" と長めなのは、Redshift のトランザクションのコミットが遅いためです。 クックパッドでは数百ものログテーブルがあるため、仮に1分おきにすべてを取り込もうとすると秒間数回以上のコミットを行わなければなりません。 このような頻繁なコミットは Redshift 全体のパフォーマンスを悪化させてしまいます
Intel® Neural Compute Stick 2 (Movidius™ Myriad™X)をOpenBlocks IoT VX2で利用するためのdockerコンテナイメージの使い方と、OpenVINO™ toolkitの導入に関するメモDockerIoTOpenBlocksNCSOpenVINO Intel® Neural Compute Stick 2 (Movidius™ Myriad™X)を入手しましたので、OpenBlocks IoT VX2にてNCS2に対応したOpenVINO™ Toolkit R4を使うためのdockerコンテナを作成しました。 OpenVINO ToolkitをOpenBlocks IoT VX2シリーズで利用するにあたり、VX2のハードウェアに最適化したOpenCV 3.4.3およびtensorflowをbuildするとともに、dockerコンテ
以前の投稿でVisual Studio CodeとMarkdown Preview Enhanced環境を組み合わせの便利さを紹介しました。 議事メモを作成にマークダウンを使うと、議論が構造化されて表示されるので、非常にわかりやすくなりますね。みなさんもお使いかと思います。本稿では、そこに、更にVisual Studio Codeにマークダウン用のスニペットを登録しておくことを提案します。 出席者の議論をフォーカスさせる図や表がスムーズに呼び出せますので、効率的な会議を行うことができます。そんな爆速会議に便利なスニペットをいくつか紹介します。 以下ではVisual Studio CodeエディタとMarkdown Preview Enhancedプラグインが前提となっております。環境構築には以前の投稿をご参照ください。 1.会議を一気に立ち上げる:議事録スニペット まずは議事録のテンプレー
はじめに 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年~2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。 科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学
お客様 : 石本敦夫氏 @atsuoishimoto 聞き手 : 佐藤治夫 @haru860 : 清原弘貴 @hirokiky Pythonがなぜデータ分野で強いのか 石本)かなり前からPythonでは科学技術系、システム管理系のライブラリは多かったですね。NumPy*1は当時からあったし。あとPIL*2も昔からあったから、画像処理も優秀。 清原)僕は、学生時代に『入門 自然言語処理』 とか、『集合知プログラミング』 とか読んでて、そこでPythonを知ったんですよね。今でいうAI的な分野ですね。 石本)NumPyはかなり古い。当時はNumeric Pythonという名前だったかな。 清原)scikit-learnはあったんですか。 石本)scikit-learnは結構新しい。 佐藤)pandasは? 石本)pandasもかなり最近。Fortranの代わりに使うための行列演算のパッケージ
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