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法皇プログラム R 光/水文明 (8) 呪文 ■S・トリガー ■自分の山札の上から進化ではないクリーチャーが出るまで表向きにする。この呪文を唱えたターンが相手のターンならかわりにバトルゾーンにいる最もコストの大きいクリーチャー以下のコストを持つ進化ではないクリーチャーが出るまで表向きにする。こうして表向きにしたクリーチャーをバトルゾーンに出す。そのクリーチャーが光または水のクリーチャーなら次の自分のターンのはじめまで、そのクリーチャーに「ブロッカー」を与える。 カードリスト かいがら 関連 蒼龍の大地 転生プログラム 時の法皇ミラダンテXⅡ 評価 選択肢 投票 強すぎる (0) 良いカード (5) 普通 (0) 弱すぎる (0) 評価 名前 コメント
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#pragma comment(lib, "wsock32.lib") // wsock32.libにリンクをはる #define PORT 8000 //__stdcallってなんぞ？ = WINAPIのエイリアス。WINAPI関数に準じた呼び出し規約でスタックメモリを使いますということ(？) unsigned int __stdcall send_func(LPVOID lpsocksend); void recv_func(SOCKET sockrecv); //DNSにたずねることで、ホスト名からIPアドレスに変換する void hostname2ip(const char* host_name); int main (){ WSADATA wsaData; struct sockaddr_in server; SOCKET sockrecv, socksend; HANDLE hthread; unsigned int threadId; unsigned long val=0; fd_set fds; // .dllとしてパックされているwinsock2の初期化 if(WSAStartup(MAKEWORD(2,0), wsaData) != 0){//返り値０なら成功 fprintf(stderr, "startup"); return 0; } hostname2ip("www.google.co.jp"); // ソケットの作成 sockrecv = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); socksend = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if((sockrecv == INVALID_SOCKET) || (socksend == INVALID_SOCKET)){ fprintf(stderr, "socket"); return 0; } printf("バージョン = %d.%d\n記述 = %s\n状態 = %s\n" , (BYTE)wsaData.wHighVersion , wsaData.wHighVersion 8 , wsaData.szDescription ,wsaData.szSystemStatus ); // 接続先指定用構造体の準備 server.sin_family = AF_INET; server.sin_port = htons(PORT); server.sin_addr.S_un.S_addr = inet_addr("192.168.24.51"); ioctlsocket(sockrecv, FIONBIO, val); ioctlsocket(socksend, FIONBIO, val); //ポートが使えるか確認 if(connect(sockrecv, (struct sockaddr *) server, sizeof(server)) != 0){ fprintf(stderr, "recv port"); return 0; } if(connect(socksend, (struct sockaddr *) server, sizeof(server)) != 0){ fprintf(stderr, "send port"); return 0; } //hthread = (HANDLE)_beginthreadex(NULL, 0, send_func, (LPVOID)socksend, 0, threadId); //recv_func(sockrecv); WaitForSingleObject(hthread, INFINITE); closesocket(sockrecv); closesocket(socksend); WSACleanup(); return 0; } void hostname2ip(const char* host_name){ int iCount; LPHOSTENT host = gethostbyname(host_name); if (host == NULL) { fprintf(stderr , "ホスト名の取得に失敗しました %s" , host_name); return ; } printf("公式名 = %s\n" , host- h_name); for(iCount = 0 ; host- h_aliases[iCount] ; iCount++) { printf("別名 = %s\n" , host- h_aliases[iCount]); } for(iCount = 0 ; host- h_addr_list[iCount] ; iCount++) { printf("IP = %d.%d.%d.%d\n" , (BYTE)*((host- h_addr_list[iCount])) , (BYTE)*((host- h_addr_list[iCount]) + 1) , (BYTE)*((host- h_addr_list[iCount]) + 2) , (BYTE)*((host- h_addr_list[iCount]) + 3) ); } }
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《詠唱プログラム》 詠唱プログラム UC 光文明 (4) 呪文 S・トリガー 自分の手札から呪文を1枚捨てる。そうした場合、自分の山札の上から呪文が出るまでカードを表向きにする。表向きにした、呪文以外のカードをすべて墓地に置く。その後、出た呪文を唱える。 これで大型獣を仕込みつつ《インフェルノ・サイン》から《魔龍バベルギヌス》につなげれば・・・ フレーバーテキスト DMO-30 「聖戦編 第2弾 試練の詠唱（グローリー・チャーム）」 収録セット DMO-30 「聖戦編 第2弾 試練の詠唱（グローリー・チャーム）」 参考 [[]]
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上映会プログラム ２００６年９月９日（土） ９：４５会場、１０：００開演 ①予告編（４分） 「もっと・・・」「かげふみ」「お元気ですか」 ②「みつば」（２００２年制作 大口一男監督１５分） ③「四次元部屋」田中進監督（４分） ④「もっと・・・」（２００１年制作 知音 １６分） ⑤「サンタさん」（田中進監督 ３分） （テープ交換、休憩時間は設定しません。そのまま席でお待ちください） ⑥「かげふみ」（２００６年制作 知音 ２３分） ⑦「ハンカチ落とし」（田中進監督 １分） ⑧「おばあさん」（２００４年制作 映像工房半歩 １２分） ⑨「お元気ですか」（２００６年制作 映像工房半歩 ２４分）
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Fermi Tuning Guide日本語訳 NVIDIAが公開しているTuning CUDA Applications for Fermi 1.3 (8/17/2010)の日本語への意訳です。 http //developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2_prod/toolkit/docs/Fermi_Tuning_Guide.pdf 原文copyright：© 2007-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. 自分の勉強のために訳しているだけで、未保証です。 次世代CUDA計算アーキテクチャ CUDAのベストプラクティス アプリケーションの互換性 Fermiのチューニング デバイス利用 L1キャッシュ グローバルメモリ シェアードメモリ コンスタントキャッシュ 32ビット整数乗算 IEEE 754-2008準拠 C++サポート 進歩した関数 参考文献 次世代CUDA計算アーキテクチャ Fermiは、NVIDIAの次世代CUDA計算アーキテクチャです。Fermiのホワイトペーパー[1]は、2006年にG80で導入され、後の2008年に変更されたGT200のTeslaアーキテクチャからの主要な改良点の詳細なオーバービューを与えます。 Fermi とTeslaアーキテクチャは、どちらもCUDA計算アーキテクチャのため、プログラミングモデルは、両方に対し同一であり、Teslaアーキテクチャに対するベストプラクティスに従うアプリケーションは、コードのいかなる変更もせずにFermiアーキテクチャでの速度向上が典型的には起こるはずです(特に、倍精度浮動小数点の性能に制約される計算では)。 この文書は、Fermiがこれらの速度向上をさらに加速するためのアプリケーションの最適化の方法の概略を与えます。より詳細は、CUDA C Programming Guida 3.2で文書のいたることろで見ることができます。 CUDAのベストプラクティス CUDA C Programming Guide[2]とCUDA C Best Practices Guide[3]で述べられた性能の手引きとベストプラクティスは、すべてのCUDAアーキテクチャに適用可能です。プログラマは、最高性能を達成するために以下の推奨を第一に見据えなくてはいけません。 これらの手引きからの高い優先度の推奨は以下の通りです： 逐次コードを並列化する方法を発見せよ ホストとデバイス間のデータ転送を最小にせよ デバイス利用を最大化するようカーネル起動設定を調整せよ グローバルメモリのアクセスがコアレスされていることを確認せよ 可能な時はつねにグローベルメモリのアクセスをシェアードメモリのアクセスに置き換えよ 同一のwarp内で異なる実行パスを避けよ アプリケーションの互換性 この手引きでカバーしている特定の性能最適化問題に取り組む前に、開発者は、アプリケーションがFermiと互換性が保たれる方法でコンパイルされたか確認するため、Fermi Compatibility Guide for CUDA Applicationsを参照すべきです。 Fermiのチューニング すべての節の参考文献は、CUDA C Programming Guide 3.2での節です。 デバイス利用 compute capability 1.xのデバイスで全てのマルチプロセッサを利用する唯一の方法は、デバイスでのマルチプロセッサと少なくとも同じ数のスレッドブロックを起動することです(5.2.2節)。compute capability 2.xのデバイスでは、デバイスは複数のカーネルを並行して実行できる(3.2.7.3節)ためアプリケーションはより柔軟性があり、その結果、アプリケーションがデバイスを一つの大きなカーネルではなく、いくつかのより小さいカーネル起動で満たすことも可能になります。これはCUDAストリームを使い行います(3.2.7.5節)。 L1キャッシュ compute capability 2.xのデバイスは、ローカルとグローバルメモリアクセスをキャッシュするために使われるL1/L2キャッシュ階層が付随しています。プログラマは、L1キャッシングに関する制御を持ちます。 同じオンチップメモリは、L1とシェアードメモリの両方に使われ、そのどの程度をL1対共有メモリにささげるかは、それぞれのカーネル呼び出しに対して設定可能です(G.4.1節)。 L1でのグローバルメモリキャッシングは、コンパイル時に無効化できます(G.4.2節)。 L1でのローカルメモリキャッシングは、無効化できません(5.3.2.2節)が、プログラマは、コンパイラがローカルメモリにおそらく配置する変数の量を制限すること(5.3.2.2節)や__baunch_bounds()__属性(B.17節)もしくは-maxrregcountコンパイラオプション経由でレジスタスピルを制御することでローカルメモリ利用を制御することができます。 与えられたカーネルに対し、L1でグローバルメモリキャッシング有りもしくは無しの16KBもしくは48KBのL1キャッシュとより多いもしくはより少ないローカルメモリ利用の最適組み合わせを見つけるため実験は推奨されます。多くのローカルメモリを使用する(例：レジスタスピル(5.3.2.2節)の) カーネルは48KBのL1キャッシュから恩恵を受けるかもしれません。 compute capability 1.xのデバイス上では、あるカーネルは、通常のグローバルメモリ読み込みよりも(キャッシュされた)テクスチャフェッチを使う際に高速化が達成できます (たとえば通常の読み込みが十分にコアレスしないとき)。アドレス計算もしくはテクスチャフィルタリングのようなほかの恩恵をテクスチャフェッチが与えないなら、compute capability 2.xのデバイスではこの最適化は、しかしながらグローバルメモリ読み込みはL1でキャッシュされ、L1キャッシュはテクスチャキャッシュよりも高いバンド幅を持つため、逆効果になります。 グローバルメモリ compute capability 1.xのデバイスでは、グローバルメモリアクセスは、半分のwarp単位で処理され、compute capability 2.xのデバイスでは、それらはwarp単位で処理さます。半分のwarpアクセス単位を仮定するカーネル起動設定を調整することで、したがって性能を向上するかもしれません。2次元のスレッドブロックは、例えば、グローバルメモリにアクセスする際単一のキャッシュラインをそれぞれのワープが指すようにするために、x次元が半分のワープサイズではなくワープサイズの倍数になるようにすべきです。 Tesla とQuadro製品群のFermiベースのGPU(例 Tesla C2050)は、ECCエラー訂正をサポートし、標準でECCは有効化されます。多くの科学アプリケーションのプロのアプリケーションに対する必要性の一方、ECCは削減されたピークメモリバンド幅になります。ECC有効化の状態では、グローバルメモリアクセスに対する実効ピークバンド幅は、約20%減ります(散在した書き込みにたいしてはより多いです)。もしECCが必要でないなら、nvidia-smiユーティリティを使い(もしくはMicrsoft Windowsシステムでコントロールパネル経由で)改善した性能のために無効化することができます。ECCオンまたはオフの切り替えは有効にするため再起動を必要とすることに注意してください。 シェアードメモリ compute capability 2.xのデバイスのマルチプロセッサは、48KBのシェアードメモリ(G.4.1節)を持つように設定することができ、それはcompute capability 1.xのデバイスよりも3倍多いです。シェアードメモリのサイズが性能の制限となるカーネルは、マルチプロセッサあたりの駐在するブロックの数を増やすことで、もしくはスレッドブロックあたりのシェアードメモリの量を増やし、それに応じてカーネル起動設定を調整することで、これから恩恵を受けます。 compute capability 1.xのデバイスでは、シェアードメモリは16バンクを持ち、アクセスは半分のwarp単位で処理されます。compute capability 2.xのデバイスでは、シェアードメモリは、32バンクを持ち、アクセスはwarp単位で処理されます(G.4.3節)。したがってcompute capability 2.xのデバイスでバンクコンフリクトは、warpの最初の半分に属するスレッドと同じwarpの後ろ半分に属するスレッドの間で起こり、シェアードメモリでのデータレイアウト(例 パディングされた配列)は、バンクコンフリクトを避けるために調整する必要があるかもしれません。 シェアードメモリのハードウェアは、compute capability 2.xのデバイスで複数のブロードキャストワードのサポートとスレッド毎に8ビット、16ビット、64ビット、128ビットのアクセスでより少ないバンクコンフリクトを生成するように改善されます。 コンスタントキャッシュ すべてのcompute capabilitのデバイスでサポートされるコンスタントメモリ空間(ここで、__constant__変数が与えれれている)に加え、compute capability 2.xのデバイスは、コンパイラがある状態ではコンスタントキャッシュ経由でいかなる変数をも読み込むために使われるLDU(LoaD Uniform)命令をサポートします(G.4.4節)。 32ビット整数乗算 compute capability 1.xのデバイスでは、32ビット整数乗算は、ネイティブにサポートされないために複数の命令を使い実装されます。24ビット整数乗算は__[u]mul24組み込み命令経由でネイティブにサポートされます。 compute capability 2.xのデバイスでは、しかしながら、32ビット整数乗算がネイティブにサポートされますが、24ビット整数乗算はそうではありません。したがい __[u]mul24は複数命令を使い実装され、利用すべきではありません(5.4.1節)。 IEEE 754-2008準拠 compute capability 2.xのデバイスは、特に単精度で、IEEE 754-2008浮動小数点標準からの逸脱がcompute capability 1.xのデバイスよりかなり少なくなります(G.2節)。 特に、compute capability 1.xのデバイスで加算と乗算は得てしてFMAD命令へ結合され、それはIEEE準拠ではありません。これに反し、compute capability 2.xのデバイスでそれらはFFMA命令へ結合され、それはIEEE準拠です。 デフォルトでnvccはIEEE準拠コードを生成しますが、compute capability 2.xのデバイスが以前のデバイスに対して生成されたコードに近いコードを生成するオプションを提供します。-flz=true(非正規化数はゼロにフラッシュされる)、-prec-div=false(より低精度の除算)、さらに-prec-sqrt=false(より低精度の平方根)。この方法でコンパイルされたコードは、デフォルトの設定でコンパイルされたコードより高いパフォーマンスを持つ傾向があります(5.4.1節)。 C++サポート compute capability 2.xのデバイスは、いくつかの制限があるC++クラスをサポートし、それはprogramming guideのD.6節で詳細に記述されています。 進歩した関数 compute capability 2.xのデバイスは追加の進歩した組み込み関数をサポートします。 別のメモリフェンス関数：__threadfence_system() (B.5節) __syncthreads()同期関数の発展形：__syncthreads_count()、__syncthreads_and()、と__syncthreads_or() (B.6節) サーフィス関数(B.9節) グローバルもしくはシェアードメモリでの32ビットワードの浮動小数点のアトミック加算操作 (B.11.1.1節) 別のwarp議決関数：__ballot() (B.12節) compute capability 2.xのデバイスでアトミック関数は以前のデバイスより高いスループットを持ちます。 参考文献 [ 1 ] NVIDIA’s Next Generation CUDA Compute Architecture Fermi http //www.nvidia.com/content/PDF/fermi_white_papers/NVIDIAFermiComputeArchitectureWhitepaper.pdf [ 2 ] NVIDIA CUDA C Programming Guide from CUDA Toolkit 3.2 [ 3 ] NVIDIA CUDA C Best Practices Guide from CUDA Toolkit 3.2 [ 4 ] NVIDIA CUDA Reference Manual from CUDA Toolkit 3.2 (本文の訳はこれで完了)
https://w.atwiki.jp/kirbystarwiki/pages/9.html
プログラムであそぼう プログラムでいろいろ作っていろいろ遊んでみようと言うことで、自分で出来ることを色々書きためてみました。 みんなもプログラムの楽しさを味わってみよう！ …最初のうちは難しいかもしれないけど大丈夫、大丈夫！！ コンテンツリスト 人生いろいろ、プログラム言語だっていろいろ。 さぁあなたはどの言語で遊ぶ？ Microsoft Visual C# プチコン3号 SmileBASIC JavaScript
https://w.atwiki.jp/darui_program/pages/324.html
とりあえず、eclipseでstruts2を実行できる環境を整える 前回に引き続きstruts2の記事です。 概要にある通り、eclipseでstruts2を実行できる環境を作ります。 まず、どっかのフォルダに新しいフォルダを作って下さい。(作業フォルダ) 名前は、何でも良いですが日本語はやめましょう・・・。 私は、「C /struts2-workspace」としました。 そしたら、前回インストしたeclipseを起動する。 (インストしたディレクトリ/pleiades/eclipse/eclipse.exe) カリカリとPCガンガルが遅い・・・ ワークスペース・ランチャーとか出てきたら参照ボタンを押して、さっき作った作業フォルダを指定する。んで、OKボタン押す。 ツールバーから、[ファイル]→[新規]→[プロジェクト]→[Web]→[動的 Web プロジェクト]→[次へ] プロジェクト名を入力→ターゲット・ランタイムの新規ボタンを押す。 新しくウィンドウが立ち上がったら、[Apache]→[Apache Tomcat v6.0]を選択。 新規ローカル・サーバの作成にチェックを付けて次へボタンを押す。 Tomcat インストールディレクトリの参照ボタンを押して、pleiadesをインストしたフォルダのtomcat6.0フォルダを選択してOK。 私の場合は「C /pleiades/tomcat6.0」です。 次、JREのプルダウンから「jre1.6」を選択。んで、完了ボタンを押す。 再び、完了ボタンを押す。 とりあえずプロジェクトは完成・・・まだ、設定あるんだよね～(面倒な・・・) ツールバーから、[ウィンドウ]→[設定]。(そうそう、各設定で適応ボタン押すの忘れないでね) まずは、JDKの設定から・・・ 左の一覧からJava項目の「+」をクリック。その中からコンパイラを選択 [Java]→[コンパイラー]。JDK準拠のコンパイラー準拠レベルプルダウンから1.6を選択。 続いて、Tomcatの設定・・・ 左の一覧からTomcat項目を選択。Tomcatバージョンを「バージョン 」6.xに設定。 Tomcatホームの参照ボタンを押して、pleiadesのtomcat6.0フォルダを選択。 そのまま続けて、(左一覧)[Tomcat]→[JVM設定]を選択。JREプルダウンから「jre1.6」を選択。 設定終わったらOKボタンを押す。これで全体の設定は完了。 ここいらの設定をしないで使うとeclipseで コンパイルするJavaのバージョンとtomcatでのJavaのバージョンが違くなるので、エラーに悩まされる・・・というか悩まされた。 次は、プロジェクトの設定をする。(いい加減面倒だよね・・・) まぁ、最後の設定なので頑張って下さい。 ここでも、設定の適応ボタンを押すの忘れないでね。 左側にあるプロジェクト・エクスプローラから自分で設定したプロジェクト名を選択。 ツールバーから、[プロジェクト]→[プロパティ]を選択。新しくウィンドウが立ち上がる。 まず、リソースから・・・ 左一覧から[リソース]を選択。 テキスト・ファイル・エンコードのラジオボタンを「その他」にチェック。プルダウンからUTF-8を選択。 次、また・・・Tomcatの設定。 左一覧から[Tomcat]を選択。全般のタブを選択。 「Tomcatプロジェクト」のチェックボックスにチェック。 コンテキスト名を入力。入力内容は「/自分が設定したプロジェクト名」 私の場合は、「/struts2-test」になる。 次、「Webアプリケーション・ルートとするサブディレクトリ」を入力。 「/WebContent」と入力して下さい。他のディレクトリを設定すると、この記事で続けるの面倒になる。 これで、全部設定完了～。長い設定お疲れ様です。(OKボタン押すの忘れずに・・・) 設定って面倒臭いよねｗ 複数画像をうｐする方法が分からないので分かりづらいかもしれないですが、どうにか頑張って下さい。 一応、自前の@wikiには画像付けるんで・・・ 以下、設定しなくてもしても良い。 プロジェクト設定ウィンドウにある左一覧から[Javaのビルド・パス]を選択。 「デフォルト出力フォルダ」の参照ボタンを押す。 [プロジェクト名]→[WebContent]→[WEB-INF]に新しく「classes」のフォルダを追加してclassesを選択しOKボタンを押す。 既存にあるbuildフォルダは削除しておｋ。(逝ってよしｗ) 表示した方が便利なもの・・・ ツールバーから[ウィンドウ]→[ビューの表示]→[ナビゲータ]を選択。 以上、実行環境構築編でした。 次は、実際に動作させるまで持っていきます。(いつになるだろうか・・・) 来週の前半までにはやりたいね。 それでは、良いハックを～ｗｗｗ 今日が過ぎても～ - 昨日が過ぎても～ - いいから何でも～ -
https://w.atwiki.jp/opennovel/pages/15.html
初期募集スタッフ とりあえず 絵師三人 プログラマ一人 ライター一人 背景・音・ＢＧＭなどの雑用一人 女声優三人 これくらいほしい スタッフ 名前 役職 状況 備考 猫次郎◆MixW80QR1g 企画進行・まとめ・絵師 無期休止※2 ※1 イッヌ◆9sfvzQZHO6 シナリオ補佐 脱退ずみ 鼠◆SRB5YIRp7OCt プログラマ シナリオ待ち ※1 最初のスレ主のイッチ＝しらねーよ山田＝猫次郎◆MixW80QR1g＝mow◆G0g6sKo3hA ※2 370：mow◆G0g6sKo3hA：20/01/02(木)00 42 58 ID H7q 絵が自在に描けるようになったらまた始動します
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役割 監督 Bazz 最終的に判断に困った場合に落しどころを決める人。 みんながみんな納得するものを作ることは無理があるから、こういう人が必要。 (基本的に各自判断できることは判断をする。ジャッジすべき用件のみBazzが行う。) プランナー とんぬら プログラマ Bazz グラフィッカー(モデラー) α グラフィッカー(コンセプトアート) ちびちび テスター 全員 メンバー 人数 まだ3人。一応、これでプログラマー、プランナー、デザイナーと 最低限は揃ったことになる。が、まだコンセプトアートを描けるような、 絵描きさんがいないのがボトルネック。 Bazz 言いだしっぺ。某ゲーム会社でプログラムを打つ人。 AB型で自分の納得できないことは、とことん納得できない人。 とんぬら 某ゲーム会社で虎視眈々とプランナーの座を狙う、プランナー見習い。 ここ最近なかなか侮れなくなってきた。 α 某ゲーム会社での管理者。趣味はモデリングで、暇さえあれば ポリゴンをコネコネしているらしい。かなりのキレ者。
https://w.atwiki.jp/yasuyuki0321/pages/14.html
プログラミングの基礎について説明していきます。 MQL4の文法はC言語によく似ています。 プログラムは初めてという人のために基本的な説明から始めます。 コメント プログラム全体の設定