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『ガンバード!』 懐かしいですね。ガンバード。 彩京のシューティング、久々にやりたいなぁ。 さて。そんなわけで。 アーマードコアフォーアンサー略してACfA。 の体験版をやってみた。 あんまり話題にならないんで気になってやってみたんですが…。 結構、酷い。 体験版だからかなぁ、と思ってみたら色んなところのレビューに酷評が。 まず、見所であるはずの巨大兵器「アームズ・フォート」との対決。 体験版でも少しプレイできたのですが。 とにかく処理オチ処理オチ処理オチ。 カメラワークがよくわからんくて自機見失うし。 どこ攻撃するのかわからずうろちょろしてたら、ロックオンの音するんだけどどこロックしてるかわからんし。 レビューのほうでも、図体全体に当たり判定あってアッサリ撃沈できてしまうなど、せっかくの巨大兵器の魅力がかなり激減しているらしい。 ちなみに体験版で戦ったやつは、巨大兵器というよりは、動く要塞。(要塞からチマチマした攻撃が多い。一般兵らしい…) 巨大兵器と戦っているっていう気は全くしない、残念な結果に。 相変わらずの操作性の悪さ、少しは軽減されてるらしいが。 製品版も体験版と変わらないようで、ムービーだけ見て買ったら地雷ですね。 まぁ、それでもああいうロボゲーてないから、好きな人は好きなんだろうけど、オンライン対戦はラグ祭りだそうだし、ゲームとしての完成度はかなり低いほうではないのだろうか。 なによりPS3版ではフレームレートを落としているらしく、カックカクらしい。 フロムソフトウェアってやっぱ、アレだなぁ。ムービーだけ綺麗なんだけどなぁ。 ということで、ACfAは全体的にモッサリしてる。 戦争ゲーム好き=戦争好き、っていう勘違いだけはやめて欲しい。絶対に。 FPSはゲームとして面白いのであって、題材として戦争が取り上げられるわけで、決して戦争が楽しいわけじゃない。戦争をモチーフにしたゲームが楽しいだけである。 人殺しが楽しいんじゃない。相手との駆け引きが楽しいのだ。 勝つか負けるか。そう、そんな単純な要素が楽しいだけなのだ。 なんかすでに、メインから外れて援軍に出て、援軍に出たところでメインにされて、アレどうなってんの!?状態。 もうどうにでもなれ。メインの人たち、そっちは任せた。 てか、援軍先の戦闘が激しすぎ。スゲー眠いし。
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ジャズ総合情報 MIRUKOの時間 ジャズ大好き Dr.JAZZ[ジャズ入門] A to Zジャズ入門講座 ジャズ入門最初の10枚 ジャズ入門 これを読もう!
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新手入門 遊戲環境 帳號準備 伺服器 角色制作 操作方式 新手村(隱藏之里) 遊戲環境 台版只有提供電腦版的信ON,現在基本的電腦也沒問題(MAC方面應該沒辦法玩) 現在可找到的資料都很舊了,我相信現在能使用的主機都能輕鬆遊玩信ON。 最慘的也只是不能開全畫質最高而已。 帳號準備 請至台版官方網站參考 伺服器 現在只有一個伺服器。 角色制作 在開了帳號的同時,新帳號可以14天免費遊玩至等級55 操作方式 可分為兩種,第一種是手把,第二種是鍵盤。 手把方面 在開始遊戲之前會有一個設定的項目
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動画(youtube) @wikiのwikiモードでは #video(動画のURL) と入力することで、動画を貼り付けることが出来ます。 詳しくはこちらをご覧ください。 =>http //atwiki.jp/guide/17_209_ja.html また動画のURLはYoutubeのURLをご利用ください。 =>http //www.youtube.com/ たとえば、#video(http //youtube.com/watch?v=kTV1CcS53JQ)と入力すると以下のように表示されます。
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今からでも使える英会話入門 My ankle is swollen.(足首が腫れてきました。) I might be getting an acute appendicitis.(虫垂炎かもしれません。) Wake up, people! Move! Move! Move! (起きろ!ベッドから出るんだ!) PT formation in 5 minutes at the parade ground. Better hurry up! (練兵場で整列。あと5分だ。急げ!) Ben pizza yemek istiyorum.(ピザが食べたいです。(トルコ語)) Şişman değil.(デブではありません。(トルコ語))
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目次 目次 1960年代に最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.58-59) 10年ごとに最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.59-61) 5,000打数以上経験した全プレイヤーの三振率とホームラン率(pp.61-63) MLBにおける2001~2010年の得点差分と勝率の散布図(pp.95-99) Mickey Mantleの打撃成績推移(pp.184-188) cwevent.exeの出力フィールドのヘッダー一覧をベクトルで得る 1960年代に最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.58-59) library(Lahman) library(tidyverse) Batting % % filter(yearID = 1960, yearID = 1969) - Batting_60 Batting_60 % % group_by(playerID) % % summarize(HR = sum(HR)) - hr_60 hr_60 % % arrange(desc(HR)) - hr_60 print(head(hr_60)) # A tibble 6 × 2 playerID HR chr int 1 killeha01 393 2 aaronha01 375 3 mayswi01 350 4 robinfr02 316 5 mccovwi01 300 6 howarfr01 288 10年ごとに最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.59-61) library(Lahman) library(tidyverse) hr_leader - function(data) { + data % % group_by(playerID) % % summarize(HR = sum(HR)) % % + arrange(desc(HR)) % % head(1) + } Batting % % mutate(decade = 10 * floor(yearID / 10)) % % + split(pull(., decade)) % % map_df(hr_leader, .id = "decade") # A tibble 16 × 3 decade playerID HR chr chr int 1 1870 pikeli01 21 2 1880 stoveha01 89 3 1890 duffyhu01 83 4 1900 davisha01 67 5 1910 cravaga01 116 6 1920 ruthba01 467 7 1930 foxxji01 415 8 1940 willite01 234 9 1950 snidedu01 326 10 1960 killeha01 393 11 1970 stargwi01 296 12 1980 schmimi01 313 13 1990 mcgwima01 405 14 2000 rodrial01 435 15 2010 cruzne02 346 16 2020 perezsa02 59 5,000打数以上経験した全プレイヤーの三振率とホームラン率(pp.61-63) library(Lahman) library(tidyverse) library(ggplot2) Batting % % group_by(playerID) % % + summarize(tAB = sum(AB, na.rm = TRUE), + tHR = sum(HR, na.rm = TRUE), + tSO = sum(SO, na.rm = TRUE)) - long_careers Batting_5000 - filter(long_careers, tAB = 5000) print(head(Batting_5000)) # A tibble 6 × 4 playerID tAB tHR tSO chr int int int 1 aaronha01 12364 755 1383 2 abreubo01 8480 288 1840 3 adamssp01 5557 9 223 4 adcocjo01 6606 336 1059 5 alfoned01 5385 146 617 6 allendi01 6332 351 1556 g - ggplot(Batting_5000, aes(x = tHR / tAB, y = tSO / tAB)) + + geom_point() + geom_smooth() print(g) `geom_smooth()` using method = loess and formula = y ~ x imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (fig2_9.png) MLBにおける2001~2010年の得点差分と勝率の散布図(pp.95-99) library(tidyverse) library(Lahman) my_teams - Teams % % filter(yearID 2000 yearID 2011) % % + select(teamID, yearID, lgID, G, W, L, R, RA) my_teams % % tail() teamID yearID lgID G W L R RA 295 SFN 2010 NL 162 92 70 697 583 296 SLN 2010 NL 162 86 76 736 641 297 TBA 2010 AL 162 96 66 802 649 298 TEX 2010 AL 162 90 72 787 687 299 TOR 2010 AL 162 85 77 755 728 300 WAS 2010 NL 162 69 93 655 742 my_teams - my_teams % % mutate(RD = R - RA, Wpct = W / (W + L)) run_diff - ggplot(my_teams, aes(x = RD, y = Wpct)) + geom_point() + + scale_x_continuous("Run differential") + + scale_y_continuous("Winning percentage") print(run_diff) crcblue - "#2905A1" linfit - lm(Wpct ~ RD, data = my_teams) print(linfit) Call lm(formula = Wpct ~ RD, data = my_teams) Coefficients (Intercept) RD 0.4999909 0.0006216 run_diff + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = crcblue) `geom_smooth()` using formula = y ~ x Mickey Mantleの打撃成績推移(pp.184-188) library(tidyverse) library(Lahman) get_stats - function(player.id) { + batting % % + filter(playerID == player.id) % % + inner_join(People, by = "playerID") % % + mutate(birthyear = ifelse(birthMonth = 7, birthYear + 1, + birthYear), + Age = yearID - birthyear, + SLG = (H - X2B - X3B - HR + 2 * X2B + 3 * X3B + 4 * HR) / AB, + OBP = (H + BB + HBP) / (AB + BB + HBP + SF), + OPS = SLG + OBP) % % + select(Age, SLG, OBP, OPS) + } fit_model - function(d) { + fit - lm(OPS ~ I(Age - 30) + I((Age - 30) ^ 2), data = d) + b - coef(fit) + Age.max - 30 - b[2] / b[3] / 2 + Max - b[1] - b[2] ^ 2 / b[3] / 4 + list(fit = fit, Age.max = Age.max, Max = Max) + } People % % + filter(nameFirst == "Mickey", nameLast == "Mantle") % % + pull(playerID) - mantle_id Batting % % replace_na(list(SF = 0, HBP = 0)) - batting Mantle - get_stats(mantle_id) g8_1 - ggplot(Mantle, aes(Age, OPS)) + geom_point() ggsave("fig8_1.png", plot = g8_1) Saving 7 x 7 in image F2 - fit_model(Mantle) print(coef(F2$fit)) (Intercept) I(Age - 30) I((Age - 30)^2) 1.043134189 -0.022883024 -0.003868915 print(c(F2$Age.max, F2$Max)) I(Age - 30) (Intercept) 27.04271 1.07697 g8_2 - ggplot(Mantle, aes(Age, OPS)) + geom_point() + + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, size = 1.5, + formula = y ~ poly(x, 2, raw= TRUE)) + + geom_vline(xintercept = F2$Age.max, linetype = "dashed", + color = "darkgrey") + + geom_hline(yintercept = F2$Max, linetype = "dashed", color = "darkgrey") + + annotate(geom = "text", x = c(29, 20), y = c(0.72, 1.1), + label = c("Peak age", "Max"), size = 5) ggsave("fig8_2.png", plot = g8_2) Saving 7 x 7 in image print(F2 % % pluck("fit") % % summary()) Call lm(formula = OPS ~ I(Age - 30) + I((Age - 30)^2), data = d) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -0.17282 -0.04010 0.02203 0.04507 0.12819 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 1.0431342 0.0279009 37.387 3.19e-16 *** I(Age - 30) -0.0228830 0.0056381 -4.059 0.001029 ** I((Age - 30)^2) -0.0038689 0.0008283 -4.671 0.000302 *** --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 0.08421 on 15 degrees of freedom Multiple R-squared 0.6018, Adjusted R-squared 0.5488 F-statistic 11.34 on 2 and 15 DF, p-value 0.001001 imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (fig8_1.png)imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (fig8_2.png) cwevent.exeの出力フィールドのヘッダー一覧をベクトルで得る cwevent.exeの出力するフィールド情報は、以下のページで公開されている。 https //chadwick.sourceforge.net/doc/cwevent.html このページ内の表にそれぞれ標準フィールド(全97個)と拡張フィールド(62個)が示されており、rvestパッケージのread_html関数とhtml_table関数を使うことで、それぞれのフィールドのヘッダーを、文字列ベクトルで簡単に抜き出すことができる。 library(rvest) html - read_html("https //chadwick.sourceforge.net/doc/cwevent.html") tbl - html_table(html, header = NA) s1 - tbl[[1]]$Header s2 - tbl[[2]]$Header print(s1) [1] "GAME_ID" "AWAY_TEAM_ID" [3] "INN_CT" "BAT_HOME_ID" [5] "OUTS_CT" "BALLS_CT" (以下、表示省略) print(s2) [1] "HOME_TEAM_ID" "BAT_TEAM_ID" [3] "FLD_TEAM_ID" "BAT_LAST_ID" [5] "INN_NEW_FL" "INN_END_FL" (以下、表示省略) 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/wiki11_library/pages/462.html
葉隠入門 三島 由紀夫 Amazon.co.jp 『葉隠』は、佐賀鍋島藩に仕えた山本常朝が、武士道における覚悟を説いた修養の書である。太平洋戦争時に戦意高揚のために利用され、それゆえ戦後は危険思想とみなされることもあったが、その世間知あふれる処世訓は、すぐれた人生論として時代を越えて読み継がれている。 本書は、『葉隠』を座右の書とする三島が、抜粋した名句からエッセンスを抜き出し、中核をなす「死の哲学」に解釈を加えたもので、『葉隠』の魅力と三島の思想が凝縮された1冊になっている。 武士といえども藩の組織人であり、彼らに説かれた処世訓は今の企業人にそのままあてはまるものが多い。トップの決断の仕方、上司や部下をうまく操る方法、立身出世の条件、リストラの仕方、仕事の優先順位の決め方などは大いに参考になるはずだ。また三島による「準備と決断」や「精神集中」などのエッセンスは、このノウハウが小手先から出たものではなく、並々ならぬ覚悟から生まれていることを教えてくれる。ほかに恋愛論や子どもの教育論などもあり、生活全般におけるユニークな視点を見つけることができる。 三島は『葉隠』を、死を覚悟することで生の力が得られる逆説的な哲学としてとらえている。「死という劇薬」が生に自由や情熱、行動をもたらすとし、それらが失われている現代の生に疑問を投げかけている。本書が書かれたのは三島が自決する3年前の昭和42(1967)年。三島を「行動」に駆り立てた思想の一端に触れることができるだろう。(棚上 勉) 武士道は生きている 2008.1 というのが、初刊本の副題です。この本で「 葉隠 」に興味を持って、現代語訳なんかを立ち読みしてみましたが、どうやら退屈な部分も多いのです。この「 葉隠入門 」の方が私は好き。 詳細 出版 新潮文庫 (1983/01) ISBN-10 4101050333 ISBN-13 978-4101050331 発売日: 1983/01 英訳も出ています 葉隠入門―The Samurai Ethic and Modern Japan 三島 由紀夫 (著), Kathryn Sparling (翻訳)
https://w.atwiki.jp/fdcc/pages/13.html
鷹羽うくれれ(みおラーダの人)さんのお手軽デザイン入門 http //www.nicovideo.jp/watch/sm15965676 http //www.nicovideo.jp/watch/sm15984085 http //www.nicovideo.jp/watch/sm15991305
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詰将棋入門 【サイト名】囲碁・将棋チャンネル 【ジャンル】TBL 【課金体系】従量157円 【容量】240KB 【通信機能】サイト接続時 2007/08/13 【使用機種】W51SA 【プレイ時間】2時間くらい 【評価・点数】★★☆☆☆ 詰将棋のアプリ。 全部で30問。1手詰・3手詰・5手詰がそれぞれ10問ある。 解けない場合にはヒントが見れる。 それでも駄目なら解答も教えてくれる。 BGMなし。効果音のみ(サウンドON/OFFあり) 1〜3手詰は簡単に出来るが、5手詰は少し難しいのもあった。 でも初心者の俺が解けたのでそんなに難しくはないはず。 サイト別/あ行/囲碁・将棋チャンネル