こんにちは。会員事業部ビジネス開発グループの高田です。 クックパッドは今年、株主優待制度として、プレミアムサービス一年間無料クーポンを贈呈しました。本エントリではクーポンコードを打ち間違えて、意図せず他の人のクーポンコードを使用するのを防ぐために工夫した話をご紹介します。 はじめに クーポンコードは入力のしやすさを優先して数字だけの文字列にしました。はじめは rand 関数を使って生成しようとしていたのですが、数字の打ち間違えや順序間違いで、意図せず誤使用してしまうのを防ぐためにチェックサムを加えるのがいい、と同僚から助言をもらいました。 いくつか調べて見たところ、Luhn アルゴリズムが上記を満たしていたので利用することにしました。 Luhn アルゴリズムの利用 Luhn アルゴリズムとは、誤り検出のためのチェックサム符号で、1 桁の間違いや隣接する数字の順序間違いを検出できるという特徴

［GDC 2011］パックマンの父 岩谷 徹氏がゲームデザインを語る。「Classic Game Postmortem - PAC-MAN」講演レポート 編集部：A.I. GDC 2011の3日目となる2011年3月2日，GDC開催25周年を記念した特別セッション「Classic Games Postmortem」（クラシックゲーム回顧録）の一環として，パックマンの生みの親として知られる岩谷 徹氏による「Classic Game Postmortem - PAC-MAN」というレクチャーが行われた。 この「Classic Games Postmortem」は，12名の業界著名人が，それぞれ出世作品の裏話を披露するというもの。本稿では，岩谷氏が行った，その講演の模様をレポートする。 バンダイナムコゲームス 岩谷 徹氏 岩谷氏がパックマンを作り出してから31年が経過した今年。昨年2010年には

UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要

［SQEXOC 2012］FFXIVで使われているAI技術〜敵NPCはどうやって経路を探索しているのか？ ライター：米田 聡 スクウェア・エニックスが2012年11月23日と24日の両日開催した「スクウェア・エニックス オープンカンファレンス」の最後には「AIセッション」が用意されていた。AIセッションは前半と後半に分かれ，前半は「ファイナルファンタジーXIV: 新生エオルゼア」（以下，新生FFXIV）における経路探索の実装に関する実践的な解説，後半はゲームAIの第一人者とも評される三宅陽一郎氏による，Luminous Studio用AIエンジンのやや概念的な話という構成だった。本稿では，まず前半の，より実践的なセッションから紹介してみたい。 テーマは，「MMORPGでマップ上を移動する敵NPCの経路をどう決めるのか」である。複雑で広いマップを有するMMORPGでは，移動する経路を賢く選択

社内で日誌を付けていて、最近まで味気ない業務報告だけしてたのですが、割といろんな話題投げる人が多いので、私も地図/位置情報の話題毎日投げるようにしました。 その中からいくつか、外に出せる話題はブログでも転載しようかと思います。 業務終了の10分程度の間に仕上げるので、あまり追調査もせず用語の説明も省いたり*1、記憶違いや事実誤認*2もあるかもしれませんが、その辺は補足や突っ込みいただければ幸いです。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 2005年に登場したGoogle Maps、やはり注目はAjaxスクロール地図でしたが、実は世界で初めてAjaxスクロール地図を実現したのはGoogleでなく日本のマピオンです。 標準地図ではなくマピオンラボというクローズサイト内のみでしたが、Googleより1年以上早くAjaxスクロール地図を実現していました。 Google

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統計学および確率論で用いられるポアソン分布（英: Poisson distribution）とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布である。 数学者シメオン・ドニ・ポアソンが1838年に確率論とともに発表した。 ある離散的な事象について、ポアソン分布は所与の時間内での生起回数の確率を示し、指数分布は生起間隔の確率を示す[1]。 定数 λ > 0 に対し、0 以上の整数を値にとる確率変数 X が を満たすとき、確率変数 X は母数 λ のポアソン分布に従うという。 ここで、e はネイピア数 (e = 2.71828…)であり、k! は k の階乗を表す。また、λ は所与の区間内で発生する事象の期待発生回数に等しい。 P(X = k) は、「所与の時間中に平均で λ 回発生する事象がちょうど k 回（k は非負の整数）発生する確率」に相当する。例えば、事象が平均で10分間に

正規分布（せいきぶんぷ、英: normal distribution）またはガウス分布（英: Gaussian distribution）は、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである[1]。データが平均の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる[1][2]。 中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている[1]。 たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。 正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数学

「PlayStation Vita Game Conference 2012」レポート：ゲーム機での開発経験のないドワンゴがいかにして「ニコニコ」を作り上げたか 編集部：aueki ドワンゴ ニコニコ事業本部 コンシューマーエレクトロニクス事業部 齊藤寛明氏 2012年3月28日，ソニー・コンピュータエンタテインメントは都内の同社オフィスでゲーム開発者向けセミナー「PlayStation Vita Game Conference 2012」を開催した。このセミナー自体は，PS Vita向けアプリ開発者を対象にしたクローズドなイベントなのだが，各社開発事例の一部がメディアに公開されたので，その部分のレポートを行ってみたい。 ここでは，ドワンゴの「ニコニコ」の事例を紹介しよう。ニコニコはゲームではなく動画閲覧ツールなのだが，ネットワーク越しのデータ取得や，PSN以外のログインなど，普通のゲーム

マルチサンプリングは、各ピクセル色を決定する複数のサンプル ポイントを使用して、高解像度の表示を模倣することでエイリアスを減らそうとします。このサンプルは、ビデオ カードによってサポートされているさまざまなマルチサンプリング テクニックが、シーンのレンダリングにどのように影響を与えるかを示しています。マルチサンプリングが効率的にエイリアスを抑制しても、特定の状況下では独自の不自然な効果が発生することがあります。サンプルに示されているように、重心サンプリングによって、マルチサンプリングで発生しやすい不自然な効果が抑制されます。重心サンプリングは、ピクセル シェーダー 2.0 モデル以降でサポートされています。 注 このサンプルで、複雑なピクセルレベルの詳細をさらにはっきりと表示するには、拡大鏡ツールを使用して画面をズームします。ツールを起動するには、[実行](Run) ダイアログで「拡大鏡」

Intro Warping, or domain distortion is a very common technique in computer graphics for generating procedural textures and geometry. It's often used to pinch an object, stretch it, twist it, bend it, make it thicker or apply any deformation you want. It works as long as your base color pattern or geometry is defined as a function of space. In this article I'm only going to show a very particular c

IK を実装して踊れるようになった。 11月2日現在、「きしめん」を踊ってくれる。普通のスピードで再生できれば25秒ぐらい。 http://edv.sakura.ne.jp/mmd/ MMD のフレームは 30fps なので、リアルタイムに再生するなら 1000ms/30=33ms ぐらいで1フレームの処理を終えなければならないのだけど、IK の計算で 30ms ぐらいかかってしまう時もあり（GC のためか）、物理演算までやるのは厳しくなってきた。今でさえちょっと遅いパソコンだとスローモーションになってしまう。あと Firefox より Chrome のほうがかなり速い。 Lat 式から頂点数の少ないモブ子さんに替えてみた。Firefox でもヌルヌル動くはず。ただし Windows の Firefox にはバグがあるので真っ白になることもある。 物理までやったらもうちょっと最適化してみる

SiFi-TZK @SiFi_TZK そいや昨日のAI話参加できなかったけど、テーマは面白そうだったなー。チューリング・テストに合格するようなAIとかには正直（仕事としては）興味ないけど、パンダを作ったときに、「動物の行動らしさ」をどう表現するか、にはかなり頭を絞った。 2011-08-01 01:00:26 SiFi-TZK @SiFi_TZK パンダくらい人間に近い知能レベルの動物だと、「動物っぽさ」に対して、「人間っぽさ」をどう混ぜ込むか、というさじ加減の話になる。「動物っぽさ」というのはつまり、どれだけ本能と反射に基づいた行動をするか、ということ。 2011-08-01 01:03:33

投稿者：野中 文雄 | 投稿日：2011.09.22 | [AS 3][ActionScript][Tips][野中ゼミ] 角度からxy座標を定めるには、三角関数が用いられます。具体的には、つぎのふたつの計算の仕方があります。これらふたつの違いと使い方をご紹介します。 【角度からxy座標を定める】 原点からの距離がrで正のx軸となす角度がθの座標 x座標: r cosθ y座標: r sinθ 座標(x, y)を原点でθ回転した座標 x座標: x cosθ - y sinθ y座標: x sinθ + y cosθ 01 原点からの距離と角度で位置を定める 三角関数は、原点(0, 0)からの距離が1で正のx軸となす角度がθのxy座標を(cosθ, sinθ)と定めました(gihyo.jp連載「ActionScript 3.0で始めるオブジェクト指向スクリプティング」第16回「三角関数を使っ