[B! yokohama.pm] yappoのブックマーク

Yokohama.pm #3 に行ってきた - Lism.in * blog - nekoya (id:studio-m)

去る11月28日、Perl系のイベントでは初参加となるYokohama.pmにお邪魔してきました。最初は「京都→自宅→横浜」のルートを考えてたけど、移動が無駄になるので「京都→横浜」と直行することに。荷物は気合いで。 18時開始で会場までJRの駅から5分と書いてあったので、20分前には関内の駅に到着。そして会場に入ったら18:10だった。その間、実に30分。駅にあった地図でだいたい当たりをつけて、迷ったらノートPC開いてGoogle Mapsでいいやと思ったら見事に迷った！なんと横浜の地図は南が上。地図で上は北だろう常識的に考えて… 当日のタイムテーブルはこれ。 Yokohama.pm テクニカルトーク #3 - Yokohama Perl Mongers 特に気になったセッションだけかいつまんで。 ■Perl でモンテカルロ法〜最強の○×ゲームエンジン開発〜 (id:jukuin2

yappo 2008/12/05

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Yokohama.pm#03 - Hatena::Diary::Neko::kak 500 Internal Server Error

http://yokohama.pm.org/2008/12/yokohamapm-3-2.html 開催されました。今回はオオトリという大役でしたが、id:precuredaisukiのおかげで笑いもとれ今回も大盛況のうちに終わりましたね！ Yokohama.pmはShibuya.pmでは聞けない人の話が聞けたり、新しい人がどんどん発表できたりできていいですね！懇親会もたのしかったです。 id:clouder++です！私の発表資料は http://nekokak.org/presen/yokohama03/ こちらにおいておきました。 Data::Model++ yappo++ですがもっと色々なケースでベンチマークとったりして出してみたいと思います。 DBIx::Skinnyについてもid:zigorouさんとはなしてて SQL::Parser使わずに実装する方向をかんがえ

yappo 2008/12/01

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Yokohama.pm #3 でしゃべってきた | ブログが続かないわけ

Perl を使ってモンテカルロ法によるゲーム AIを実践してきた。ルールの簡単○×ゲームを使って、アルゴリズムを説明した。ま、Perl は関係ない。というか、むしろ合わない>< スライドをあげておいた。 Perl でモンテカルロ法初めてプレゼンしてみて、いろいろと反省すべきところがあった。 MacBookをプロジェクタに設定するのに手間どるスライドやデモの文字の大きさが適切か気になるしゃべりながら書くのは結構難しいライブコーディングではタイポが異常に多くなるプロジェクタの設定は、前日のShibuya.pm でAcotie さんが苦戦していたのを見ていたので、こういう可能性もあるということは想定できていた。で、そのときにどんな設定にすればいいのかも、そっとメモっておいたので大事にはいたらなかったけど、自分が思っていた画面サイズでプレゼンできなかった。スライドの文字の大きさに着いては、

yappo 2008/12/01

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http://svn.coderepos.org/share/docs/yappo/20081128-yokohamapm3/shika.pl

yappo 2008/11/29

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YappoLogs: Yakohama.PM で発表した Shika と HTTP::Engine と Data::Model と

Yakohama.PM で発表した Shika と HTTP::Engine と Data::Model と流石に3日連ちゃんで発表するのは、どこのYAPC::Asia状態だよ！？と思っていて当初は控えていたのですが、案外体力的にも行けそうだったので当日になって飛び入りで発表させて頂きました。 Yokohama.pm++ 本日の発表は、既にtokuhiromが書いてるけど、Shikaについてです。 http://svn.coderepos.org/share/docs/yappo/20081128-yokohamapm3/shika.pl 軽量化MooseなんだったらなぜMouseじゃないのか?Shikaを使う利点は何か?今のステータスはどういう物か?等を話してきました。前日の昼にスタートしたプロジェクトの事を勉強会で発表するなんて早漏すぎだと思われるかもしれないけれども、Shikaの

yappo 2008/11/29

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Yokohama.pm テクニカルトーク #3 に参加中 - Pixel Pedals of Tomakomai

ワタクシは横浜人ですので。 Perl でモンテカルロ法〜最強の○×ゲームエンジン開発〜(jukuin2000さん) モンテカルロ法の説明乱数と確率を使う - 扇形の面積を求めるデモモンテカルロ法と扇形の面積の公式を元に、πの値を求めるデモ人工知能の歴史将棋、チェスはAIが人間を超えつつある囲碁は人間が断然強い →が、マス数を減らして、AIが勝った == モンテカルロ法次に打つ手でシミュレートし、勝つ確率がもっとも高い手を選ぶ ○×ゲームで、この手法を実演モンテカルロ法の利点ゲーム特有の戦略(必勝法)が全く不要作成者より強いプログラム、ゲームに詳しくない人でも書けるどんなゲームでも、ルールと終了条件だけ知ってれば後はひたすらシミュレーションするだけモンテカルロ法が向いてないもの将棋 → ランダムに打つと、終局しない(シミュレーションを終えにくい) Q. モンテカルロ法