歯車を描く - Qiita
歯車ってカッコいいですよね。大小ざまざまな歯車が組み合わさって連動して動いている時計のムーブメントなんて、いくらでも眺めていられる気がします。 記事の目的 歯車をプログラミングで描いてみます。歯車の種類はいろいろありますが、平歯車に絞ってチャレンジします。上の画像にあるような、我々一般人が歯車と聞いて最初に思い浮かぶタイプの歯車です。上のような、それっぽい感じの歯車が、それっぽくかみ合っているアニメーションを生成するところがゴールです。 一応世界標準のISO規格を意識した上で進めますが、準拠と言うにはほど遠い、「なんちゃって歯車」です。 歯車を作る まずは歯車を1つ描いてみることにします。 必須の3要素 さて、平歯車を作るにあたって、決めなければいけないところは多々ありますが、最も大事なのは以下の3点です。 m: モジュール(歯のサイズ) z: 歯の数 α: 圧力角 それぞれ順番に説明して
弊社が限定共有化を行った記事について - Qiita Blog
弊社が2019年12月25日に限定共有化を行った記事につきまして、 限定共有化を行った理由および弊社対応の経緯をご説明いたします。 Qiitaにおいては、技術的な話題を含んでいても他者を攻撃する記事の掲載は、コミュニティガイドラインの趣旨として良しとしていません。 そのため、下記の観点から、各要素を総合的に考慮して限定共有化の対応をいたしました。 ①Qiitaのコミュニティガイドラインに記載の事項 ・Qiitaが提供するのは「プログラミングに関する知識を記録・共有するためのサービス」であること ・HRT（「Humility（謙虚）」、「Respect（尊敬）」、「Trust（信頼）」）を大切にしたいと考えていること ・嬉しい体験を共有することをベースにしていること ②記事に対するQiitaユーザー様からの通報が一定数に達していたこと システム上の都合で「業務妨害」とのみ表記したことから様々
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
「写経」を自動化し、オートで功徳を積める仕組みを作ってみたのでございます。 - Qiita
#!usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- ##PyAutoGUIのモジュール #pip install pyautogui import pyautogui #クリップボードコピペ用 #pip install pyperclip import pyperclip import sys import time def GijiHenkan(kanji, roumaji, sleeptime): #roumaji文字列をタイプする（※全角モード前提） #pyautogui.typewrite(roumaji) #↑不自然に早いので不採用 #全部の文字を一文字ずつ打つ for char in roumaji: pyautogui.press(char, presses=1) time.sleep(sleeptime) #変換前にひとこきゅう time.sl
線形代数を学ぶ理由 - Qiita
はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に使うのかわからないまま「固有値」や「行列式」などの概念が出てきて、例えば試験で3行3列の行列の固有値、固有ベクトルを求め、4行4列の行列の行列式を求めたりしてイヤになって、そのまま身につかずに卒業してしまい、後で必要になって後悔する人が出てきたりします(例え
岡田を切る技術 - Qiita
これはとある回顧録 何度も諦めかけましたが、数年の歳月を経て遂に岡田を切る技術が一旦の完成へと至りました。その技術を巡る奮闘の歴史と成果について、ここに記録を残していきたいと思います。 画像時代 まずは「切る」という動作が何を指すかを明確にしておきます。 厳密な定義というよりは、切った感を得るために必要そうなふるまいとして定義します。 平面上のある領域が、任意の直線を境界として分割されること 分割された領域は物理法則に準じてふるまうこと 要するに気持ちよく岡田を切ることができれば目標は無事達成です。 物理エンジン 切った感を高めるためにはやはり「物理法則」に準じたふるまいが欲しくなります。つまりブラウザ上で動く物理エンジンが必要です。 世の中にはフルスクラッチで物理エンジンを作れる人間と作れない人間が居ると思われますが、残念ながら私は後者でした。勝ち目の薄い勝負は避け、素直に巨人の方にすが
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