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https://w.atwiki.jp/green0831/pages/447.html
異名 人魚売りのマクロ 肩書 タイヨウの海賊団船員→マクロ一味船長 種族 魚人族 出身 魚人島 初登場 第196話 最終登場 第話
https://w.atwiki.jp/nagiamamiya/pages/13.html
剣武ス /equip main ウェザードグラディウス /equipaction 2 打突 main /equipaction 3 レッドロータス main /equipaction 10 ランバード main 剣術 /targetnpc /lockon /battlemode on /action 斬撃 主器 st
https://w.atwiki.jp/titech-phys-kakomon/pages/33.html
Excelとかの図がほしい Windowsでの仮想EPSプリンタの作成 実際に印刷[PostScriptオプション]から[EPS（Encapsulated PostScipt）]を選ぶところ EPSの枠調整 その他の方法 Windowsでの仮想EPSプリンタの作成 # 多分、最近のMacだとデフォルトでepsつくれるんじゃないかな。 # というか、Mac知らないからWindowsだけ。 発想は簡単。 Excelでつくったグラフを「ファイルとして印刷」することでepsをつくるだけ。 # 実はこの方法、印刷機能のあるソフトならExcel以外でも適用できる。 まずは、「ファイルとして印刷」する道具をつくる。 次のサイトが詳しい： http //keijisaito.info/arc/TeX/v_eps_printer.htm このサイトを参考に仮想EPSプリンタをつくる。 PSプリンタはなんでもいい。まあ、 EPSON LP-9200PS3 Apple LaserWriter 8500 とかが綺麗に出力されるかな。 実際に印刷 また、次のサイトを参照： http //keijisaito.info/arc/TeX/vector_pdf.htm 説明メンドイから補足だけしよう。 [PostScriptオプション]から[EPS（Encapsulated PostScipt）]を選ぶところ こうしないとカラーにならない。 直さなくても、白黒でちゃんとepsがつくられることが多い。 EPSの枠調整 GSViewの[File]から[PS to EPS]を選んでもできる。 その他の方法 OpenOffice Drawを使う。 ja Japanese Native language Project/OpenOffice.org日本ユーザー会 http //ja.openoffice.org/ ExcelでつくったグラフをコピーしてDrawに貼り付ける。 [ファイル]から[PDFとしてエクスポート]を選ぶとpdfがつくれる。 # epsもつくれるんだけど、端が欠けたりするんだよね…。 戻る
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マクロ 件では内部マクロを意味し、パッドやマウス等を介した外部マクロではない 各職業や共通したマクロをメモがてら列挙しておく 3.5追加パッチ 「/useright(右側アイテム名)、/useleft(左側アイテム名)」を使えば右手/左手のうち好きな所にアイテムを装着できます。 両手に武器を装備する場合「/useright(ユーザー右側アイテム名)」を先に使わなければ装着が正常に成り立ちません。 キューブ内の位置を指定して設定できる機能を追加します。 「/use 横番号 縦番号」で位置を指定して使います。 横番号（オレンジ）は上部セルから1-9までの数字で指定されています。 縦番号（イエロー）は最上列から1～最大キューブ拡張キューブまで指定されています
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バージョンによって処理を分けたい場合 『プロジェクト名_Prefix.pch』に以下のようなマクロを追加 #define SYSTEM_VERSION_LESS_THAN(v) ([[[UIDevice currentDevice] systemVersion] \ compare v options NSNumericSearch] == NSOrderedAscending) そうすることで以下のように処理を分けることが可能 if (SYSTEM_VERSION_LESS_THAN(@"7.0")) { // ios 6.x and below } else { // ios 7.0 and above } 他にもこんな書き方もあります if (floor(NSFoundationVersionNumber) NSFoundationVersionNumber_iOS_6_1) { // iOS7以上 } else { // iOS6以下 }
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html head title ABC /title script src="jquery.js" /script script src="sample.js" /script script src="jquery.handsontable.js" /script link rel="stylesheet" media="screen" href="jquery.handsontable.css" /head body onload="sample()" div id="memo" /div button type="button" onclick="play()" /button /body /html var data=new Array(); var index=new Array(); function sample(){ for(s=0;s 20;s++){ data[s]=new Array(); } data[0][0]="A"; data[0][1]="B"; for(s=1;s 20;s++){ data[s][0]="a"; data[s][1]=s+10; } index[0]="ken"; index[1]="c"; var $cont = $("#memo"); $cont.handsontable({data data, colHeaders index}); $cont.handsontable( render ); } function play(){ data[0][1] = "M"; for(s=1;s 10;s++){ data[s][1]=data[s][1]+1; } var $contx = $("#memo"); $contx.handsontable({data data, colHeaders index }); $contx.handsontable( render ); }
https://w.atwiki.jp/tribalwars-tools/pages/13.html
Excel版の狩り支援ツールです。 作成したツールを公開していく予定です。 公開したファイルは、Avira AntiVir Personal- Free AntiVirusでウイルスチェックを行っていますが、 ダウンロードされた際は、個々人でのウイルスチェックをして下さい。 リリースノート ver.0.5公開
https://w.atwiki.jp/javadsge/pages/10136.html
var x=new Array(); function doGet(e) { var template = HtmlService.createTemplateFromFile( index ); return template.evaluate() .setTitle( モノポリー ) .setSandboxMode(HtmlService.SandboxMode.IFRAME); } function sigma(){ var id="1gtZrrfC12203VxkzPajMwI2p2KFwiABITM-O21ZOqEk"; ex1 = SpreadsheetApp.openById(id); var sheet = ex1.getSheetByName("data"); x[1]=sheet.getRange(1,1).getValues(); ; x[2]=700; return x; } script src="//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.9.1/jquery.min.js" /script script function sample(){ google.script.run .withSuccessHandler(function(x) { a=x[1]; $("#memo").html(a); }) .withFailureHandler(function(msg) { $("#memo").html("fail"); }) .sigma(); } /script
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データをテキストで直打ちしてベクトルにするのも慣れればなんてことはないですが，それでもデータの入力・管理はExcelやCalcのような表計算ソフトのほうがやりやすいと思います．ここでは，データをExcelやCalcからRへ引っ張ってくる方法を説明します． データフレームの作成 Rで作成することのできるデータの構造には、ベクトルのほか行列?、配列?、これらを組み合わせたリスト?などがありますが、まずはExcel形式と親和性の高いデータフレームについて説明します。データフレームはRの標準的なデータ構造ですから、ベクトルとデータフレームさえ知っていればかなり色々なことができるようになります。 データフレームは同じ長さのベクトルを複数個集めたものだと考えるとわかり易いと思います。データフレームはdata.frame()関数により作成します。引数としては同じ長さのベクトルを与えます。 name - c("a", "b", "c", "d", "e", "f") point - c(1.0, 1.5, 2.0, 1.1, 1.3, 0.7) rate - c("C", "A", "A", "B", "B", "B") data.frame(name, point, rate) name point rate 1 a 1.0 C 2 b 1.5 A 3 c 2.0 A 4 d 1.1 B 5 e 1.3 B 6 f 0.7 B ここでは、長さ6のベクトル3つをまとめてデータフレームを作りました。上の例のではベクトルは最初にオブジェクトに格納しましたが、必ずしもこの手順に従う必要はありません。次のように直接data.frame()関数の中で指定することも可能です。 data.frame( + name = c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), + point= c(1.0, 1.5, 2.0, 1.1, 1.3, 0.7), + rate = c("C", "A", "A", "B", "B", "B") + ) name point rate 1 a 1.0 C 2 b 1.5 A 3 c 2.0 A 4 d 1.1 B 5 e 1.3 B 6 f 0.7 B ここでは「name=...」などとしてベクトルの名前を指定しましたが、指定しなかった場合は入力した命令に応じて自動で名前がつきます。ただしデータの参照の際などに困ることがありますから、名前を指定する、もしくはあらかじめオブジェクトにしたベクトルを利用してデータフレームを作成するようにしましょう。 data.frame(1 3,2 4,3 5) X1.3 X2.4 X3.5 1 1 2 3 2 2 3 4 3 3 4 5 代入と呼び出し 実際にはベクトルと同じで何かオブジェクトに代入しておいてから使うのが賢いやり方です。 my.data - data.frame(name, point, rate) こうしておけば、オブジェクト「my.data」の中にはがんばって作ったデータフレームを保存しておくことができます。使うときは、ベクトルと同じで名前を呼んでやります。 my.data name point rate 1 a 1.0 C 2 b 1.5 A 3 c 2.0 A 4 d 1.1 B 5 e 1.3 B 6 f 0.7 B また、最初に「データフレームは同じ長さのベクトルを複数個集めたものだ」といいました。ですから、データフレームを構成しているベクトルを一部だけ引っ張ってくることもできます。それには、名前に続いて$マークをタイピングし、それに続けてベクトルの名前を打ち込んでやります。「データフレーム名$ベクトル名」といった具合です。実際にやってみましょう。 my.data$rate [1] C A A B B B Levels A B C 呼び出せました。なにやらLevelsというものが付いていますが、これはこのベクトルが「因子」ベクトルとして認識されていることを表しています。因子ベクトルはベクトルの要素の文字や数字によってグループ分けがなされます。ここではA B Cという3つのグループが認識されていることになります。このグループ分けはグラフを要素ごとに分けて書いたり、多重比較のような統計処理をしたりするときに重要となりますから頭の片隅にでも置いておいてください。必要な箇所では改めて説明します。 エクセルからデータを持ってくる データフレームのデータの並び方は表計算ソフトっぽいです。データ入力は表計算で行って、そいつをパパっとRに持ってきて統計処理やらなにやらができたら便利ですね。Rにはそういった要望にこたえるためのread.○○○()という一連の関数があります。クリップボード(Windowsとかでコピーのコマンド[Ctrl+Cとか]を実行したときに、データが一時的に収納される場所)へコピーしたExcel、またはオープンオフィスのCalcのデータをRへ移すには、read.delim()関数を使います。例えば、Excel上で次のような形のデータがあったとしましょう。 動物 頭数 サイズ ネコ 100 small シカ 10 middle シロナガスクジラ 1 ultimate そうしたらこのデータの範囲を選択してクリップボードにコピーします。[Ctrl+C]ですね。Macではコマンドキーとやらを使うと風のうわさに聞いたことがあります。ともかく、コピーができたらRのコンソールへ移動します。そこで「read.delim("clipboard")」とコマンドすればさきほどコピーしたデータを使って次のようにデータフレームを作ってくれます。 read.delim("clipboard") 動物 頭数 サイズ 1 ネコ 100 small 2 シカ 10 middle 3 シロナガスクジラ 1 ultimate read.delim()関数ではコピーした範囲の最初の行が勝手にベクトルの名前と認識されます。引数を設定することでこの認識をさせなくしたり、名前を自由に設定したりすることもできますが、さしあたってはExcelにデータを打ち込む時点で「最初の行を名前にする、データは縦に並べる」というルールを設けておくということにしましょう。 Rへのデータの取り込み方はこれだけではありません。例えば僕が以前ロガーを用いて採取していた温度と湿度のデータはテキストファイルにして10万行を超えるものもあり、そもそもExcelでの表示が無理でした。しかし、幸いロガーはデータをCSV形式で吐き出してくれていたので、Rのread.csv()関数によって読み込むことができました。 このように外部からのデータの取り込み方には色々あるわけですが、とりあえずここはRへのデータの取り込み?というページだけを作成しておいて説明はそっちにまわすことにします。 おそらくはこのクリップボードを介してのデータ取り込みが一番わかり易いでしょう。データの動きをイメージしやすいですし、ミスも少ないと思います。
https://w.atwiki.jp/officewiki/pages/44.html