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本スレテンプレ バグ報告テンプレ 要望提案テンプレ 自動アップデートについて 認証システムについて コピペできるようにしました。 テンプレ修正案あれば本スレにどうぞ。 本スレテンプレ 前スレ修正を忘れずに ■Perfect DarkはP2P型情報共有ソフトです。 著作権法その他の法令・使用許諾書(license.txt)を遵守の上、 用法用量を守って正しくご利用ください。 ※本体のウイルスチェックは各自でお願いします。 ■2ch内のこのスレは、PD本スレとは違います。 ★Ver1.000からボード（BBS）機能が実装された為、PD本スレはボード内へ移動することとなりました。 ※上記の理由により、会長へのバグ報告＆要望・提案・批判はボード内の本スレに書き込んで下さい。 2chでのバグ報告＆要望・提案・批判などは無意味です。 ★次スレは 950の方が建てて下さい。 ※次スレを建てる時は、その旨を宣言した上で建てて下さい。 ■前スレ （2ch内の本？スレ） 新P2P Perfect Dark mission58 http //tmp7.2ch.net/test/read.cgi/download/1205953203/ ■本スレ ボード名：perfect dark 総合ボード キーワード：perfect dark サイン：@会長=Mk-0H07yLdYZNIDtmPevs0l4FP0 ID：63dd84d81d9f45bfa8324e3514a82d4759bbc286184dc59d72d55795e1b3dc03 ■雑談スレ本部 ボード名：perfect dark 雑談ボード キーワード：BBS ボード ID：887c453256dd2ccc9827b230a27c1ad9deec8b68ef6822dd46949a4ea668bd5b バグ報告テンプレ ★バグ報告テンプレ (ﾉ∀｀) 【PDバージョン】 ver. 【OS】Windows 【搭載メモリ量】 MB 【備考】 【バグ症状】 【バグ再現方法】 最新バージョンの使用を推奨します。 バグ報告は再現性が重要です。 要望提案テンプレ ★要望提案テンプレ (´･ω･‘） 【要望】 【メリット】 【デメリット】 メリット、デメリットを必ず書いてください。 自動アップデートについて ☆自動アップデート クラックバージョン云々といった話が出ていますが、自動アップデートに関する限り、 安全性は極めて高いと考えています。 自動アップデートの認証は、以前簡単に説明しましたが、 まず仮身をチェックし、会長のサインをチェックします。 次に実身をダウンロードし、公開鍵暗号で認証をチェックします。 この際ネタばらしをしてしまいますが、 仮身のチェックは ecdsa-160bits、実身のチェックは rsa-2048bits の二重チェックを行っています。 セキュリティの分野で絶対はないと思いますが、実用上安心できる強度だと考えています。 自動アップデートの”信頼”と、検索・無視・評価機能の”信頼”は全く別物であり、 正規のプログラムを使っている以上、自動アップデートは安心して使用できると思います。 仮に perfect dark がオープンソースになっても、自動アップデートの信頼性は変わりません。 また、自分の匿名性のためにも、ぜひ多くの方に自動アップデートを有効にして欲しいと思います。 逆にクラックバージョンを使っている場合は、認証コードを書き換えてしまっているため、 非常に危険です。ご注意下さい。 また、サインの書き換えがありましたが、あれは単にチェックするコードのバグでした。 お騒がせしました。 ☆仮身が見えなくなる症状について 仮身の寿命は3日です。 そのため、ネットワークに数日間接続しないと、ネットワークから仮身が消去されます。 接続してもすぐに仮身の拡散は行われないため、仮身が見えなくなると考えられます。 対処方法は、ネットワークに数十分から1時間程度接続すると、一通り仮身の拡散が行われます。 もしそれでも表示されない場合、バグと考えられますので再度ご報告下さい。 認証システムについて ☆認証システム 多忙とモチベーションの低下のため、アップデートが滞ってしまい申し訳ありません。 現在、認証システムについて考えていて、いくつか候補が出てきたところです。 有望なものを下に挙げました。 1. 分散相互認証方式（前スレでいう★１） 簡単に言うと、個々のノードが固有のサインを持ち、お互いに認証を行うモデルです。 サインの情報・認証の情報はネットワークに分散し、その都度認証が正当かチェックします。 仮身・評価について認証を使用します。 信頼性は高まりますが、著しい数のチェックが必要になる・構造が非常に複雑で実装が難しいという欠点があります。 100点狙いの実装ですが、自分の力では実現は難しいと思います。 2. スーパーパワー（Superpower）方式（前スレで言う★2） 個々のノードが固有のサインを持ちますが、いくつかのサインは会長サインにより認証され、 スーパーパワーとなります。 スーパーパワーの公開鍵は全てのノードで共有され、認証に使用されます。 仮身・評価はスーパーパワーによる認証が必要になります。 完全な信頼性は得られませんが、クラック耐性が高まります。 実装は比較的容易で、60点狙いのモデルです。 匿名性を維持しつつ、どうやって認証情報を伝えるか考えてる最中です。 色々小難しいことを並べていますが、要するにアップロードと評価の手間を増やすことで クラックに対する耐性をつけ、ネットワークを保護する仕組みです。
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鉄拳５ DARK RESURRECTION ▲戻る 販売方法について 選択肢 投票 パッケージ販売にしてほしい (4) ダウンロード販売に賛成 (8) クレカしか決済方法がない糞仕様は死ね。 -- 名無しさん (2006-12-29 11 36 58) ただのVer違いでプラクティスもオン対戦もなくて2000はぼったくりじゃね？ -- 名無しさん (2006-12-29 12 00 04) 名前 コメント ダウンロード販売が価格2000円(税込)について 選択肢 投票 高い (1) 普通 (3) 安い (5) 名前 コメント 購入予定は？ 選択肢 投票 購入済み (2) 購入予定 (3) 興味無し (1) 名前 コメント 「鉄拳５ DARK RESURRECTION」に値段をつけるとしたら 選択肢 投票 0円 (0) 〜500円 (1) 〜1000円 (1) 〜1500円 (1) 〜2000円 (1) 〜3000円 (2) 〜4000円 (0) 〜5000円 (0) 〜6000円 (0) 〜7000円 (0) 名前 コメント オンライン対戦機能について 選択肢 投票 必要である (6) 必要なし (0) 名前 コメント 鉄拳６について 選択肢 投票 期待する (4) どちらでもない (2) 期待しない (0) 名前 コメント
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FLEX Arksun Cityscape FLEXのプリセット "Arksun Cityscape" についての情報をまとめるページです。 プリセット一覧 全体的に80年代っぽいレトロな雰囲気のあるシンセが多めです。また Arksun という方はTranceアーティストでもあるので、TranceやAmbientあたりにも使えそうです。 カテゴリ プリセット名 評価 タグ 説明 ブラス 70s Bouncd ★★ Brass, Bright, Soft 7th Soul パッド 80s Theatre ★★ Pad, Soft, Long SynthWave風パッド リード・コード Alumin Sun ★★★★ Key, Lead, Bright, Hard 懐かしさのあるリードシンセ コード・Pluck AmbiClav ★★ Keys, Pluck, Basic, Dark Releaseを短くすると良さそう ベース Bite Me ★★★★ Bass, Dark C4あたりが美味しい低〜中域ベース。16分フレーズにも使える ベース Black Sting ★★ Bass, Bright, Hard, Short ピッチを高くしてリードに使うのが良いかも オルガン Blue Cordian ★★ Lead, Organ, Soft Chiptoneや民族音楽的なフレーズに合いそう。C5よりもC4のチープな重低音やC6の伸びの良い部分が使えそう リード Capacitation ★★★ Lead, Bright, Hard Release短めなのでアルペジオのフレーズで使いやすいかも ブラス Chariot Horn ★★★ Brass, Basic, Soft メロディに使えそう アルペジオ Classically Digital ★★ Arpeggio, Basic, Shoft 音は良いけどアルペジオなので使いにくい アルペジオ Computer Tape ★★ Arpeggio, Bright, Evolving Chiptune向け。複数のノートでアルペジオ Creeper Drone ★ Bass, Drone, Basic, Dark Cruncher ★ Bass, Bright, Evolving ベース Dark Chocolate ★★★ Bass, Hard SFX Dark Resonance ★ Bass, SFX, Dark, Hard, Long リバーブ深めの低域用SFX シーケンス Digital Rust ★ Sequence, Hard, Evolving リード Dystopian Lead ★★ Lead, Basic, Bright, Soft, Long レトロな立ち上がりの遅いストリングスっぽいリードシンセ Enlightenment ベル Fairy Sparkle ★★★ Bell, Lead, Soft, Long Ambient感のあるレトロなベル シーケンス Flux Navigator ★★★ Pad, Sequence, Bright, Evolving 柔らかいシーケンスフレーズ。2〜4の和音で使うのが良い感じ Forward March Lead, パッド Fractal Tail ★ Pad, Soft, Evolving ビブラートの効いたシンセパッド ベース、リード Funky Electricity ★★★★ Bass, Lead, Basic, Bright 高いピッチのリードで使うのが良さそう SFX Gated Breath ★★ Sequence, SFX, Bright, Evolving ノイズのゲートシーケンス パッド Gentle Force ★★★★ Pad, String, Soft, Long 低〜中域で使えそうなソフトなストリングスパッド パッド Haunting Hour ★★★★★ Brass, Lead, Pad, Dark, Soft, Long Ambient感たっぷりのおすすめのパッド シーケンス Head Buzzer ★★ Arpeggio, Bright, Short オルガン Homecoming ★ Organ, Bright, Soft シーケンス Jam Strut Sequnce, Complex, Bright, Evolving コード Just Strollin ★★ Keys, Dark, Soft メロディにも合いそう Pluck Laser Harp ★★★★ Lead, Pluck, Basic, Short ロングトーンを中心としたメロディや細かいフレーズに合いそう。 リード Life Droplet ★★ Lead, Drum, SFX, Basic, Soft, Short 目立たない音なのでレイヤーしたり静かなパートなどで使用するのが良いかも Metal Butterfly Mr Blubber ★★ Bass, Dark, Short Muted Statement ★★ Lead, Wind, Soft, Short 目立たない音なのでレイヤーしたり静かなパートなどで使用するのが良いかも Mysterious Bubbles ★★ Arpeggio, Basic, Bright Nasal Charge ★★★ Lead, Bright, Hard コード Office Jive ★★ Keys, Bright Organic Chip ★ Arpeggio, Soft, Short パッド Phasic Anomoly ★★★ Pad, Complex, Soft, Long, Evolving Phoenix Lead, Praise Predatorium Bass, ベース Punch it ★★★★ Bass, Basic, Hard, Short 16分のフレーズでも使えそうなベース コード・リード Pure Feather ★★ Key, Lead, Bright リード Purity Cube ★★★★ Lead, Bright, Hard 張りのあるリード ベル Purple Lullaby ★★★★ Bell, Lead, Dark, Soft ChillやAmbientで使えそうな温かみのあるBell パッド Quantum Dust Pad, Soft, Long, Evolving パッド Spacial Fire ★★★ Pad, Bright, Hard ピアノ・コード Spinnarette ★★★ Keys, Piano, Bright コード Sponged Up ★★ Keys, Bright, Soft Square Woof Bass, SquidgeChip Bass, リード・コード Squidgy Tissue ★★ Keys, Lead, Soft パッド Static Hornflight ★★★ Pad, Bright, Long パッド Still Night ★★★★ Pad, Dark, Soft 温かみのあるパッド ベース Strange Thong ★★ Bass, Bright, Soft パッド String Theory Pad, String, Complex, Soft, Long, Evolving アルペジオ Subspace Transmission ★★ Arpeggio, Bright Chiptune リード Tesla Pipe ★★★★ Lead, Wind, Bright The Space Between Warehouse Beacon Pluck White Pluck ★★★★ Lead, Pluck, リードにも使える使い勝手の良いPluck SFX White Slice ★ SFX, Bright, Evolving ディレイのあるホワイトノイズ SFX Zargon Pulse SFX, Complex, Bright, Short, Evolving
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SECOND STORY SECOND STORY アーティスト ClariS 発売日 2013年6月26日 レーベル SME デイリー最高順位 1位(2013年6月26日) 週間最高順位 1位(2013年7月2日) 月間最高順位 1位(2013年6月) 年間最高順位 4位(2013年) 初動売上 38940 累計売上 56773 ゴールド 週間1位 月間1位 アニソンアー年間1位 アニソンアー下半期1位 収録内容 曲名 タイアップ 視聴 1 second story 2 ハルラ 3 Wake Up もやしもん リターンズ OP 4 rainy day 5 HANABI 6 with you 7 ルミナス 劇場版魔法少女まどか☆マギカ 始まりの物語 主題歌劇場版魔法少女まどか☆マギカ 永遠の物語 OP 8 ダイアリー 9 eternally 10 ひとつだけ 11 グラスプ 12 reunion 俺の妹がこんなに可愛いわけがない。 OP ランキング 週 月日 順位 変動 週/月間枚数 累計枚数 1 7/2 1 新 38940 38940 2013年6月 1 新 38940 38940 2 7/9 2 ↓ 6702 45642 3 7/16 3 ↓ 3057 48699 4 7/23 6 ↓ 1802 50501 5 7/30 7 ↓ 1214 51715 6 8/6 10 ↓ 832 52547 2013年7月 3 ↓ 13607 52547 7 8/13 11 ↓ 595 53142 8 8/20 12 ↓ 580 53722 9 8/27 ↓ 358 54080 10 9/3 340 54420 2013年8月 19 ↓ 1873 54420 11 11/5 391 54811 12 11/12 393 55204 13 11/19 285 55489 14 14/6/3 284 55773 15 6/10 10 ↑ 438 56211 16 6/17 14 ↓ 284 56495 17 6/24 14 → 278 56773 2014年6月 25 ↑ 1000 56773 関連CD BIRTHDAY Wake Up ルミナス reunion
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詳説・特徴 ジェムレベルによる変化 入手方法 エンチャント 関連リンク Ancestral Protector Attack,Totem,Melee,Strikeマナコスト 8攻撃速度倍率 100%追加ダメージ倍率 90-144% あなたが近くにいる間、敵を攻撃するAncestor Totemを召喚する。近くにいる間、あなたの攻撃速度は上昇する。 クオリティ1%あたり1% increased Totem DamageTotemダメージが1%増加 Deals (90.2-144)% of Base Attack Damage基礎攻撃ダメージの(90.2-144)%を与える Totem lasts 12 secondsトーテムは12秒間持続する +(16-18) to Melee range近接攻撃範囲に+(16-18) 50% increased Totem Placement speedトーテム設置速度が50%増加 (10-20)% more Attack Speed while Totem is Activeトーテムがアクティブの間、攻撃速度が(10-20)% moreされる 詳説・特徴 ジェムレベルによる変化 +... レベル ダメージ倍率 追加ダメージ倍率 トーテムのレベル 攻撃速度バフ+% 近接攻撃範囲+ 1 4 16 90.2% 90% 4 10% 16 2 6 20 93% 93% 6 11% 16 3 9 27 95.8% 96% 9 11% 16 4 12 33 98.7% 99% 12 12% 16 5 16 41 101.5% 102% 16 12% 16 6 20 50 104.3% 104% 20 13% 16 7 24 58 107.2% 107% 24 13% 17 8 28 67 110% 110% 28 14% 17 9 32 75 112.8% 113% 32 14% 17 10 36 83 115.7% 116% 36 15% 17 11 40 92 118.5% 119% 40 15% 17 12 44 100 121.3% 121% 44 16% 17 13 48 109 124.2% 124% 48 16% 17 14 52 117 127% 127% 52 17% 18 15 55 123 129.8% 130% 55 17% 18 16 58 130 132.7% 133% 58 18% 18 17 61 136 135.5% 136% 61 18% 18 18 64 142 138.3% 138% 64 19% 18 19 67 148 141.2% 141% 67 19% 18 20 70 155 144% 144% 70 20% 18 21 72 159 146.8% 147% 72 20% 19 22 74 159 149.7% 150% 74 21% 19 23 76 159 152.5% 153% 76 21% 19 24 78 159 155.3% 155% 78 22% 19 25 80 159 158.2% 158% 80 22% 19 26 82 159 161% 161% 82 23% 19 27 84 159 163.8% 164% 84 23% 19 28 86 159 166.7% 167% 86 24% 20 29 88 159 169.5% 170% 88 24% 20 30 90 159 172.3% 172% 90 25% 20 31 91 159 173.8% 174% 91 25% 20 32 92 159 175.2% 175% 92 25% 20 33 93 159 176.6% 177% 93 25% 20 34 94 159 178% 178% 94 26% 20 35 95 159 179.4% 179% 95 26% 21 36 96 159 180.8% 181% 96 26% 21 37 97 159 182.3% 182% 97 26% 21 38 98 159 183.7% 184% 98 27% 21 39 99 159 185.1% 185% 99 27% 21 40 100 159 186.5% 187% 100 27% 21
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Market Analysis The Data Discovery Market size is expected to register a robust CAGR during the forecast period. Data discovery is the methodology to gain meaningful business insights by collecting and evaluating raw from various data sources. This usually is used to identify the trends and patterns in an organization. Data discovery involves collecting, cleansing, or organizing the data in a predefined data structure and sharing it throughout the organization for further analysis. The data discovery applications include security risk management, sales marketing management, asset management, supply chain management, and others. The rising need to access sensitive information and maximize business productivity and compliance with data protection standards contribute to the data discovery market growth. However, this market growth is hampered by the rise in incidents of data breaches across the globe. The integration of business operations with data-driven insight creates support unities that can further boost the growth of the data discovery market. . Request a Free Sample @ https //www.marketresearchfuture.com/sample_request/10513 Market Segmentation The global data discovery market has been segmented based on component, deployment, organization size, functionality, application, and region. By component, the global data discovery market has been divided into solutions and services. The solution segment is further bifurcated into the process, preserve, present, identify, review, analyze, and collect produce. Additionally, the services segment is classified into professional and managed services. Based on the deployment, the global data discovery market is categorized into on-premises and on-cloud. By organization size, the global data discovery market has been divided into small medium enterprises and large enterprises. Based on functionality, the global data discovery market is segmented into visual data discovery, augmented data discovery, search-based data discovery, and self-service data preparation. By application, the global data discovery market is segmented into security risk management, sales marketing management, asset management, supply chain management, and others. The global data discovery market has been analyzed for five regions—North America, Europe, Asia-Pacific, the Middle East Africa, and South America. Regional Analysis The global data discovery market is projected to register a robust CAGR over the forecast period. The geographic analysis of the global data discovery market has been conducted for North America, Europe, Asia-Pacific, the Middle East Africa, and South America. North America is expected to be the dominating region in terms of the adoption of data discovery solutions services. The North American market has been segmented into the US, Canada, and Mexico. The US is expected to lead the country-level market, while Canada is projected to be the fastest-growing segment during the forecast period. The US market is expected to report the highest market share, owing to the factors such as demand for advanced data discovery solutions such as augmented and visual data discovery that utilizes artificial intelligence and big data analytics. Key Players The key players in the global data discovery market are IBM Corporation (US), Microsoft (US), Oracle (US), Salesforce.com, inc. (US), SAS Institute Inc. (US), Google (US), Amazon Web Services, Inc. (US), Micro Focus (UK), Thales (US), Cloudera, Inc. (US), Alteryx, Inc. (US), PKWARE, Inc. (US), Spirion, LLC. (US), Egnyte, Inc. (US), and Netwrix Corporation (US). Industry News In November 2020, PKWARE acquired Data guise, a company with innovative technology for businesses to discover and protect personal data stored across diverse IT systems and environments. The acquisition will expand PKWARE’s global footprint as it continues the operations of Data guise’s existing offices in the US, India, Europe, and Canada. In November 2020, Exonar partnered with Roc Technologies to assist organizations in uncovering and understanding the data landscape to add value to the life sciences, critical infrastructure, and higher education sectors. Browse Full Report Details @ https //www.marketresearchfuture.com/reports/data-discovery-market-10513 Table of Contents 1 Executive Summary 2 Scope of The Report 2.1 Market Definition 2.2 Scope of The Study 2.2.1 Research Objectives 2.2.2 Assumptions Limitations 2.3 Market Structure Continued… Similar Report*** https //writeonwall.com/internet-of-things-market-growth-key-players-with-product-particulars-applications-future-trend-business-growth-market-size-key-players-update-business-statistics-and-forecast-till-2030/ https //ict268262635.wordpress.com/2022/04/06/b2b-telecommunication-market-major-application-third-party-usage-micro-market-pricing-analysis-and-geographical-analysis-forecast-to-2030/ https //ict268262635.wordpress.com/2022/04/06/passport-reader-market-major-application-third-party-usage-micro-market-pricing-analysis-and-geographical-analysis-forecast-to-2030/ https //ict268262635.wordpress.com/2022/04/06/geospatial-market-major-application-third-party-usage-micro-market-pricing-analysis-and-geographical-analysis-forecast-to-2030/ About Market Research Future At Market Research Future (MRFR), we enable our customers to unravel the complexity of various industries through our Cooked Research Report (CRR), Half-Cooked Research Reports (HCRR), Raw Research Reports (3R), Continuous-Feed Research (CFR), and Market Research Consulting Services. Contact Market Research Future (Part of Wantstats Research and Media Private Limited) 99 Hudson Street, 5Th Floor New York, NY 10013 United States of America 1 628 258 0071 (US) 44 2035 002 764 (UK) Email sales@marketresearchfuture.com Website https //www.marketresearchfuture.com #market #research #industry #data #report #share #digital #gnews Plugin Error キーワードを入力してください。 #trend #future #analyis #industryreport #industrygrowth #demographic #strategy #manegment
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Market Scenario The anticipated global OTT content market size is expected to cross USD 551.75 billion by the end of the present forecast years. The current growth rate for the market in the present forecast years is recorded to be a CAGR of 17.9%. The OTT content services are a revolutionary substitute for older traditional telecommunication methods. The OTT term is defined as the mode of facilitating digital content over the internet without the use of any set-top box or cable subscription. It means that one doesn’t need to subscribe to any kind of cable TV subscription to enjoy its contents. The OTT services, in a nutshell, consist of television, telephony, SMS and others. The audience across the world is now switching from cable subscriptions to OTT subscriptions for its easy accessibility with just the internet. Thus, the demand pace is increasing at a rapid scale. With OTT picking up the trends, the content personalization concept has grown substantially. Hence, it is a data drive approach that promotes content creation for launching them over dedicated platforms. For a long time in the past, the impersonalized content ruled the entertainment arena, but not anymore. Such contents are now outdated and boring, for which OTT is escalating to the next levels. The demand is not specific to any country or region but is worldwide. The content personalization over the platforms is created with the taste and choices of the intended audience. Based on the viewing preferences, the platforms decide upon creating content or posting the ones they think would interest the viewers. Thus, this report is a brief reflection on the overall growth potential of this entire market. The market segmentation here highlights the fundamental elements that are put together for collective utilization. With the reputation amidst the young world, the regional analysis highlights the worldwide exposure of the OTT market, which explains the predictability of high market size in the present forecast years. Following that, the industry news upon select key players also explains the urge of the collective market to make the market thrive. Request a Free Sample @ https //www.marketresearchfuture.com/sample_request/2912 Browse Full Report @ https //www.marketresearchfuture.com/reports/over-the-top-content-market-2912 Over The Top Content Market - Competitive Analysis With the entry of new industry players in over-the-top content market segment, a trend of solid, volume-driven growth has been observed in the market with the addition of new and advanced content types in the segment. Companies are aiming to capture solidify their share of the market segment, by competing and experimenting with various advantage points. The best long-term growth opportunities for this sector can be captured by ensuring quality content delivery and financial flexibility to invest in the optimal strategies. Effective planning is essential in terms of business development so as to gain maximum returns on investment. The prominent players in over the top content market are – Apple, Inc. (U.S.), Facebook (U.S.), Google, Inc. (U.S.), Netflix, Inc. (U.S.), Tencent Holdings Limited (China), ActiveVideo Networks, Inc. (U.S.). Other important players in the market are Brightcove Inc. (Boston,USA), Hulu LLC. (Santa Monica), Microsoft Corporation (U.S.), Nimbuzz (Netherlands), Limelight Networks, Inc. (India), Roku, Inc. (USA), among others. Over The Top Content Market – Segments Based on the content type segmentation, the global OTT market is categorized into various types of content posted over dedicated platforms. The types include VoIP, Videos and Images. Based on the deployment type segmentation, the global OTT market acts upon a couple of deployment systems, including cloud and on-premise deployment. Over The Top Content Market - Regional Analysis The regional analysis of Over-The-Top Content Market is being studied for regions such as Asia Pacific, North America, Europe and Rest of the World. It has been observed that North America would dominate the over-the-top content market owing to factors such as high speed connectivity and presence of well-established content providers in that region. Asia Pacific over-the-top content market is expected to show a positive growth over the forecast period owing to factors such as rise in OTT content providers. Latest Industry News With all of the possibilities in OTT entertainment systems, the subscription amounts are also supposed to be fair at all times. Recently, Google, Netflix and a few other platforms were fined for upgrading to unfair subscription amounts. The companies are working on neutralizing this drawback! 14 Nov 2017 The startup Philo has received $25 million in funding from five cable programming groups. Following the investment Philo has launched an over-the-top skinny TV bundle that strips out expensive broadcast and sports networks. Nov 2017 HBO has launched an over-the-top subscription streaming service in parts of Central Europe. This move will allow its viewers in Hungary, Romania, the Czech Republic and Slovakia to stream HBO programming alongside HBO Europe’s local content and will not require users to have a pay TV subscription. October 2017 DirecTV, the satellite TV business owned by AT T the company is preparing to release a set-top box that will deliver content entirely by way of the Internet, instead of satellite, with Google’s Android TV software serving to power the box. 8 September 2016 Quiptel Hong Kong Limited, the video streaming technology company has been acquired by Falcon Acquisitions Plc which is strategically focused on the over-the-top (“OTT”) market. Similar Report***** Fixed-Mobile Convergence (FMC) Market By Convergence Type (Device Convergence, Network Convergence and Application Convergence), Mode (Single-mode and Dual-mode), Component (Infrastructure and Service) Mixed Reality Market Research Report https //writeonwall.com/mixed-reality-market-by-development-size-share-and-demand-opportunity-size-share-trend-intel-corporation-u-s-sony-corporation-japan/ Smart Glass Market https //writeonwall.com/smart-glass-market-by-development-size-share-and-demand-opportunity-size-share-key-manufacturers-drivers-value-and-foreseen-2027/ Passport Reader Market https //writeonwall.com/passport-reader-market-by-development-size-share-and-demand-opportunity-it-security-and-data-protection-analysis-forecast-to-2030/ About Market Research Future At Market Research Future (MRFR), we enable our clients to unravel the complexity of various industries through our Cooked Research Report (CRR), Half-Cooked Research Reports (HCRR), Raw Research Reports (3R), Continuous-Feed Research (CFR), and Market Research Consulting Services. MRFR team have supreme objective to provide the optimum quality market research and intelligence services to our clients. Our market research studies by Solutions, Application, Logistics and market players for global, regional, and country level market segments, enable our clients to see more, know more, and do more, which help to answer all their most important questions. Contact Market Research Future (Part of Wantstats Research and Media Private Limited) 99 Hudson Street, 5Th Floor New York, NY 10013 United States of America 1 628 258 0071 (US) 44 2035 002 764 (UK) Email sales@marketresearchfuture.com Website https //www.marketresearchfuture.com
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http //dev.zeraweb.com/introducing-functor 私は Waves のリクエストラムダマッピングコードを書き直そうと思いました。 どうにか functor に行き着きました。私は Resource クラスで get や put といったメソッドをオーバーロードするのが賢いと思っていたので実際に始めました。私はその考えを捨てましたが (思うに … 再出発すると思います)、オーバーロードされたインタフェースがたくさんの場所にあります。どこで、文字列を渡したら、こうなるかは知ってのとおりです（？）；しかしこれはハッシュで、他のことは起こります。通常、入れ子になった if-then や case ステートメントの本当に長い塊で終わることを意味しており、 rambling メソッドや foo_with_hash のような名前のプライベートメソッドを定義します。 Down The Rabbit Hole We Go Topher Cyll は賢い小さな gem と小さな記事を書きました。もともとは、multi gem をそのまま使う予定でしたが、2,3の小さなことがあり苦しめられました。1つはメソッド定義をオーバーロードするために、クラスに initialize メソッドを定義しないといけませんでした。 (or,本当は, どんなインスタンスメソッドでも, multi を最初に呼び出して使うクラスで再定義されたメソッドを定義したかったのです（？））。私は普通のメソッドのように定義できるよう、2つ目の問題でクラスではなくオブジェクトIDを下に処理するよう、にハックすることに決めました。 私は、すべての入れ子になった状態のために基本的に代理となるメソッドを使うだけの簡単なバリエーションを書くと決めました。私は関数プログラミングで使用される標準的な例である Fibonacci 数列を使うつもりです。 ( Topher を使ったものと一致しないものもあります)。 fib = Functor.new do given( 0 ) { 0 } given( 1 ) { 1 } given( Integer ) { |n| self.call( n - 1 ) + self.call( n - 2 ) } end これはかなり自己説明的です。基本的にこういっています。「 0 を与えると、0 を返す； 1 を与えると、 1 を返す； Integer を与えると block の値を返す。」実際にまるでそれが Proc であるかのように呼ぶことができます。 fib.call( 7 ) # = 13 事実、あなたは全体の系列を生成するために to_proc と handy operator を使うことができます。： [ *0..10 ].map( fib ) # = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] かなり格好よいです。 A Veritable Bounty Of Patterns 引数は定義に基づいてマッチしていることに気をつけてください。：最初に 0, それから 1, 最後には Integer に対して。これは「本当の」パターンベースディスパッチほど洗練されていませんが、より速くてより予測可能である利点があります。 マッチングははじめに == を使い、次に === を使い、(case equality, which will work for classes and regexps, among other things), 最後に call を使います。(もしオブジェクトがメソッドに応じるなら)。これはあなたに「guards」という賢いマッチャーを入れることを許し、任意の洗練されたパターン・マッチングを実装することができます。 テーブル行のに別の色を使って明確にフォーマットする必要があるような古典的なケースを扱います。： stripe ||= Functor.new do given( lambda { |x| x % 2 == 0 } ) { white } given( lambda { |x| x % 2 == 1 } ) { silver } end # ... sometime later ... rows.each_with_index { |row,i| tr style = "color #{stripe.call(i)}" } Granted, これは特定の要件については過剰ですが、うまくいけば lambda guards を使用する力を例証できます。私たちはこのようにもフィボナッチファンクタを実行できるでしょう。： fib = Functor.new do given( 0 ) { 0 } given( 1 ) { 1 } given( lambda { |n| n 1 } ) { |n| self.call( n - 1 ) + self.call( n - 2 ) } end どちらが技術的に正しいでしょうか。負の値により ArgumentError を受けるでしょう（？） (これは何とも一致しない場合はいつでも起こることです)。 Functor Gets Some Class これらすべてはすばらしく、かなり満足しています (実際、上で行ったことすべてがもともとあったというわけではありません。 Topher と Lawrence Pit は後から独自に lambda guards を実装しました。)。 私は Waves mapping code をハックするのに戻ろうとしました。 しかし頭の後ろで、オブジェクト指向の影がちらついていました。これはどれくらい困難だろうと自問しまいした、クラスに functors と名付けたハッシュを追加するだけだろうか？ 有名な締めくくりの言葉、もちろん、頭の声を静めることはできず、ある晴れた日曜日の朝、私は負けました。 class View include Functor Method def initialize( response ) ; @response = response ; end functor( render, String ) { |s| @response.write(s) } functor( render, Proc ) { |p| render( p.call ) } functor( render, Object ) { |k| render( k.to_s ) } functor( render, Object, Hash ) { |k,h| @response.headers.merge!( h ); render(k) } end ここに想像上の View クラスのための簡単な制御の逆転(IoC)のシナリオがあります。私たちはいろいろな異なった型のオブジェクトを扱う render メソッドをオーバーロードしました。それらは簡単な文字列の入力で terminal condition に再帰的にすべて実装されました。ヘッダに書くために任意のハッシュも加えました。私たちはステータスコード（例では、Exception をオーバーロードし過ぎる）や他のいろいろなバリエーションを扱うこのアプローチを容易に拡張できました。 Functor Method モジュールは、はじめに2つのクラスを定義します。： functor と functors です。これはすでに例で見ているように (a) functor メソッドを作成します；そして (b) 直接名前を与えられたクラスへ functors からアクセスします。舞台裏では、 each class that calls functor を呼んだそれぞれのクラスがそのクラスで定義された functor を追跡するためにインスタンス変数 @__functors を得るでしょう。 functor メソッド自体は functor という名前でメソッドを定義します。 このように、 view = View.new( response ) view.respond_to? render # returns true このメソッドは実際に同じ名前の functor に対して dispatch するでしょう。それはメソッド呼び出しの特別なバリエーションを使用します。だから、あなたが望めば、こんな事も可能です。： # these two lines do more or less the same thing ... view.render( "hello" ) View.functors[ render].apply( view, "hello" ) 大きな違いは render メソッドが実際何にもマッチしなかった場合、 super を呼ぶことだけで、この場合、render は既定クラスで実装されます。もし1つもマッチしなかった場合は (either in the derived or base class) ArgumentError が raised されるでしょう。だから普通の使い方を望まない場合は2番目のテクニックを使います。 それを使いたい1つのケースとして、 however, functor の lambda から既定クラスの super を呼び出したいときがあります。実際にはそれができないので（ lambda は実際はメソッドから呼ばれ、super の get を confusedされるため、ちょっと長い話になります）、可能なベストは方法は既定クラスの functor を明確に呼ぶことです。 # functor equivalent of super - a bit less elegant! self.superclass.functors[ foo ].apply( self, "bar" ) 私はこのメソッドをちょっとでもきれいにするアイデアを加えました（？） say, super_fun, や less whimsically, functor_delegate ?（？） しかし、クラスにそんなに頻繁に使わない別のメソッドを追加するということは本当にそれらを助けるようには思えません。別のアプローチでは継続を使うことですが、私はブロックに明確な方法を示すことはできませんでした。 幸いなことに継承がとても合理的にサポートされており、 super を別にすれば、あなたはクラスを再定義したり再オープンすることさえ可能なのです (忘れないでください、そうすると、あなたの再定義はマッチするまで行の最後まで実行されます。)。一般に Functors はそのように振舞います。 スタンドアロンの Functor を使用することと異なっていることは (一般にメソッドとして Functor を使用して) 自分を束縛することを許すことが指摘されます。 Fibonacci の例で, self referred back to the Functor 自身を返しました。 When using apply, however, それはメソッド呼び出しされたクラスを指します。 Odds And Ends このプロジェクトは RubyForge にあがっており、多分よりsignificantly, GitHub に関して, ソースをいじったりパッチを送りたいとい思ったときには...遠慮なく質問やコメントを送ってください。 With this foundation, もっとできることがあるでしょうか？ 特に, functor を与えたり, curry 化したり, 構成したり, etc.? 私はこれらのことをどれも加えていません。素の Ruby で行うことが比較的簡単な間は、まだ便利であるかもしれません。（？） 私は場合によっては他のライブラリと衝突するかもしれないで Proc にメソッドを加えるのを避けていました。 しかしながら Functor では, 好きなことは何でも出来る可能性があります。 私は Ruby コミュニティから、この小さいライブラリを使用するクールな方法があるとかまだ私が考えてもいない機能を追加したとかという連絡があるのを楽しみにしています。実際、むしろそうあって欲しいと願っています。私は Waves にこれを使っており、おそらく、他のブログエントリーを正当化できる発見できるでしょう（？）。
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残念ながら、オーストラリア人とのミスコミュニケーション、彼らの一方的な時間設定などがあり、中止となってしまいました。 また今後の日豪交流戦に関しても、二度と開催しない、ということになりました。 V8での対決を楽しみにしていた皆さん、申し訳ありませんでした。 rFactor Australia Challenge - V8 Bathurst 今回で3回目ということでだんだんとやりなれてきた感のある日豪対決、今回はオーストラリア主催、バサーストでV8を使って開催されます。 完全にホームな条件ということで向こうも気合が入っていると思いますが、日本人にもバサーストを庭にしてる人は多いはず。選考会も開催する予定ですので奮って参加して、日本人ハコ乗りの意地を見せつけて下さい！ 選考会 8月10日に開催します。みなさん参加よろしくお願いします！ Room Japan rF Lovers Password samurai Practice 21 15～22 15 ６４台まで（ちょっとさすがにテストできないので問題発生したらすみません） →上位32台が予選へ進出します。 （※３３位以下の方は残念ながら予備予選敗退となり、ここで終了となります。悪しからず） Qualify1 １０分（レース１のグリッドを決定） Qualify2 １０分（レース２のグリッドを決定） Qualify3 １０分（レース３のグリッドを決定） Race1 6Ｌａｐｓ（予選１のグリッドになります） Race2 6Ｌａｐｓ（予選２のグリッドになります） Race3 6Ｌａｐｓ（予選３のグリッドになります） 各レースポイント表 Race leader 16 Finish 2nd 12 Finish 3rd 10 Finish 4th 8 Finish 5th 7 Finish 6th 6 Finish 7th 5 Finish 8th 4 Finish 9th 3 Finish 10th 2 完走 1 ※３レースの合計ポイント上位１５名が本レース出場権を獲得します。 レース詳細 Date 2009/8/20(木)21 00～ Qualify TBA Warm Up TBA Race 1.5hour rFactor ver1255(F) Mod FVRV8_08 1.5B Track Bathurst ORSM 1.10 Room Rfactor Australia Server Password bathurst（練習中はaustralia) Max Grid Japan 15,Australia 15 Start type Formation→Standing Assist Auto Clutch Damage 100% Tire Fuel Normal 練習日 8月6日(木)、13日(木)の夜に、プラクティスが開催されます。またそれ以外でも7月24日～8月10日の間はサーバーが立っているようですので、ぜひ練習に活用してください。 IRCについて 今回は必須ではありませんが、サーバーのトラブル時などにも便利ですのでぜひIRCを導入してください。またPCにはほとんど負荷はかかりませんので、レース中も起動したままにしておくようにして下さい。導入は以下のページを参考に。 IRC導入方法 サーバー内での規定 すべてのセッションで、カット規定、フラッグルールを厳守して下さい。 ※カット規定