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Application Loader 3.0 でiOSアプリを申請するとビルドが「処理中」から先に進まない問題とその解決方法iOS はまった。 iTunes Connect のビルド選択画面でダウンロードできる Application Loader を使って iOS アプリを申請すると、ビルドステータスが「処理中」から先に進まなくなり、ビルドが選択できなくなりました。 原因を小一時間調べたところ、 Application Loader.app のバージョンが古い という結論にいたりました。なんてこったい! iTunes Connect のビルド選択画面にある Application Loader のリンクをクリックしてダウンロードできるのは v3.0。 一方、Xcode 7.1 付属の Application Loader.app は v3.3 でした。 新しい方の Application
ワンボードコンピュータ「Raspberry Pi 」でオーディオを楽しむための方法を、あれこれ模索しながらご紹介していく連載企画の第5回目をお届けします。今回は“ラズパイ・オーディオ”のデコーダーをカスタマイズする方法を解説します。(編集部) Raspberry Piで動作するOSにはいろいろな種類があり、それがLinuxの場合「ディストリビューション」によって機能差が生じる。ディストリビューションとは、各種プログラムを選定して形成されたシステムのことで配布形態の違いを意味するが、プログラムの組み合わせ方や管理手法の違いにより機能差や個性が生じるため、一口にLinuxといっても多様なシステムが生じることになる。たとえば、デスクトップLinuxにはRedHatやDebianといったディストリビューションが存在するが、アプリケーションの追加/削除やシステム管理のルールにはかなり差がある。 なぜ
2015年11月10日 プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 Tweet ゲームでは擬似乱数がよく使われるが、ある種のゲームは数学的に精度の高い擬似乱数(たとえばMT)を用いているにも関わらず、コンピュータが有利になるように乱数を操作していると批判に晒されている。 実際、数学的に正しい乱数と、プレイヤーが自然と感じる乱数には、ある種の差が存在する。北陸科学技術大学院大学の池田研究室では、プレイヤーに自然に感じる乱数の生成に関する研究を行っている。 プレイヤーが不自然に感じる理由 数学的に正しい乱数に対してプレイヤーが不自然に感じる理由としては認知バイアスが考えられる。特に本事象に関連する認知バイアスとして、次が挙げられている[1]。 確証バイアス: 人は自分のもつ仮説に一致する情報を求め、反証となる証拠を避ける傾向がある。ひとたび、サイコロが操作されていると感じると、それ以降、その仮説に都
最近マスタリングTCP/IP SSL/TLS編や暗号技術入門を読んでいた.理解を深めるためにGo言語で標準のcryptoパッケージを触り/実装を読みながら読んだ. cryptoパッケージは他の標準パッケージと同様に素晴らしい.Go言語にはどのような暗号化手法が実装されているのか実例を含めてざっとまとめる.なお本文に書ききれなかったものを含め全ての実装例はtcnksm/go-cryptoにある. 共通鍵暗号 まずは共通鍵暗号をみる.共通鍵暗号は暗号化と復号化に同じ鍵を用いる暗号化方式である.共通鍵暗号はブロック暗号とストリーム暗号の2種類に分けることができる.ブロック暗号は特定の長さ単位で暗号化を行う方式であり,ストリーム暗号はデータの流れを順次処理していく方式である. Go言語にはブロック暗号としてDES(Data Encryption Standard),DESを繰り返すtriple-D
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iPhoneでゲームを作ってみたい!という人に朗報かも。 iOSだけでプログラミングができる開発環境『MOONBlock DX』(ムーンブロック・デラックス)がUEIから明日11月10日よりリリースされるという情報が入ってきました。 MOONBlockは独自OSのタブレット『enchantMOON』の流れをくむビジュアルプログラミング言語で(そう、Scratchみたいなあのノリです)、これまではブラウザベースの開発環境として提供されていたもの。今回のDXではiOSアプリに移植され、アプリ単体でプログラミング、配布、他のユーザーが公開したアプリの入手(実行)まで可能にした統合環境になっています。 キャラクター(ドット絵)を動かしたり、当たり判定をつけたりといったゲーム的なコーディングだけではなく、カメラやマイクといったiOSの機能を使ったプログラミングにも対応しているため、ツールっぽいアプリ
Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。ライセンスはApache 2.0オープンソースラインセンスです。 Googleはすでに数年前からディープラーニングを同社のサービスに組み込んでいます。「私たちが社内でディープラーニングの基盤である「DistBelief」を開発したのは2011年のことだ」(ブログ「TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone」から)。 TensorFlowは、このDistBeliefをさらに強化したものだと説明されています。 TensorFlow is general, flexible, portable, e
株式会社インプレスホールディングス [画像1: http://prtimes.jp/i/5875/939/resize/d5875-939-887387-1.jpg ] インプレスグループで音楽関連の出版事業を手掛ける株式会社リットーミュージック(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:古森優)は、“無料で学べる大学講座”gaccoの音楽コンテンツ“Jポップ・デジタル作曲法”に対応したオフィシャルテキスト『Jポップ・デジタル作曲法オフィシャルテキストvol.1~vol.4』の電子書籍の発売を、順次スタートしました。 NTTドコモとドコモgaccoが推進する“gacco”は、大学教授陣による本格的な講義を誰でも無料で受けられるウェブサービスです。2015年11月4日に開講した講座『Jポップ・デジタル作曲法』では、4週にわけ、コンピューターを使った「音楽制作」をテーマに、制作の準備段階から完成後
背景 webサービスを運用してるんですが、ログをもっと有効活用しようぜ!って話になり、とりあえず手元でfluentd+elasticsearch+kibanaを使って環境を作ってみました。 アプリが入ったサーバには極力負荷をかけたくないので、パース作業は別のサーバで行いました。そのへんでいい感じにまとまってる情報が見つからなかったので、備忘録を兼ねてメモ。 サーバ構成 アプリケーションサーバ(今回はmac) -> fluentdを入れてログの送信だけやらせる。 VM(ubuntu14.04) -> fluentd, elasticsearch, kibanaを入れてログのパース〜蓄積〜表示まで。実運用では変わるだろうけどまあ練習ということで。 ハマった点・困った点 1. アプリケーションサーバからログをそのまま送信するのってどうやるんや 2. 正規表現苦手なんだけど 3. parserプラ
関数型ストリーム処理勉強会で発表したので、ブログにも書いておきます。 元になった資料はこちら Haskellでストリームデータを扱う方法としては、Handleを使う方法、Lazy IOがありました。しかし、それぞれに問題があり、再利用性が高く堅牢なコードを書くことは困難でした。 この状況を解決すべく、Conduit、Pipes、io-streamsなどのストリーム処理ライブラリが現れたのですが、そもそもそれらが必要とされた経緯は具体的にはどのようなものだったのでしょうか? 元ネタ: http://okmij.org/ftp/Haskell/Iteratee/talk-FLOPS.pdf ソースコード: https://github.com/fujimura/functional-stream-processing-meetup-sample そもそもストリームとは 必要に応じて処理されるデ
ファーイーストガジェットさんより新製品の「Blackout sticker for Mac」のサンプルを送って頂きましたが、これがめちゃくちゃ格好いいです。 ファーイーストガジェットは以前Aiショートカットステッカー for MacやPsショートカットステッカー for MacなどのMacのキーボードに刻印を追加するステッカーを発売しましたが、今回は全く逆の引き算の発想で作られた製品で、MacBookのキーボードを無刻印のブラックにできるステッカー。ローマ字/アルファベットの入力とかな入力の刻印が同居していて賑やかなMacBookのJISキーボードのキートップをすっきりブラックアウトできます。
私が好むと好まざるとに関わらず、誰もが私のWebアプリをiOS9の搭載されたiPhone 6SやNexus 6Pで、超高速Wifiに接続して使っているわけではありません。 現実は甘くありません。3Gでの接続や、古いハードウェアも珍しくありません。Googleのレポートによれば、 Androidのアクティブユーザは14億人 だそうです。彼らの多くは間違いなく、最先端ではないハードウェアを使っていることでしょう。 Androidのパフォーマンスについての Jeff Atwood氏の最近の記事 などを読んだことがあるなら、モバイルWebには希望がないように感じるかもしれませんね。 その記事からいくつか注目すべき文を引用します。 端的に言えば、今日最も高速なAndroidデバイスとして知られているものでも、新しいiPhone 6Sよりも5倍遅く、2012年代のiPhone 5上のEmberに比べて
localStorageにstateのスナップショットを保存するRedux middlewareを作りました。 インストール import {createStore, applyMiddleware} from "redux"; import saveState from "redux-save-state/localStorage"; // combineReducersされたreducer達 import reducers from "./reducers"; // 保存先キー名 const key = "app-state-snapshot"; const store = applyMiddleware(saveState(key))(createStore)(reducers); // React Componentでdispatchが呼ばれるたびに保存 store.dispatc
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