URL」が表示されます。ここで、あなたが用意した画像を指定して背景に(下絵として)表示させた状態で(その上に=透過の画像として)作図していくことができます。スクリーンショットを保存するか、じぶんで背景(白地図)と作図結果を合成してください。※この機能にはクッキー(Cookie)を使用していますので、同時に複数の背景を使い分けることはできません。ブラウザを閉じると忘れてくれると思うので、背景画像の指定は何度もさせられると思っておいてください。JSON形式で出力するほうも、作図(の手順)をテキストファイルで保存しておく機能ではあるけれど、そのJSONを好きなように使って、もっと高度な描画や計算をしてくれちゃっていいんですよ。パソコンという友達と、新しい驚きや発見をしましょう。パソコンという友達と、新しい驚きや発見をしましょう。「DIR」と打ち込んで「リターン」。(...リターン!!)そこに「PAL8CONV.EXE」があるのを確かめてから「PAL8CONV」と打ち込んで「リターン」だ。使いかたが表示されるぞ!(※表現は演出です。「P」だけ打って「タブ」でいいよね。256×256(65536画素)の画像を読み込んで1ピクセルずつ色を調べるプログラムをじぶんで書いていただいてだなぁ(諸事情により略)これでヒストグラムが描けるよ☆たのしいよ。こんな感じのを書くんだよというデモンストレーション(=ソースコードは見せずに動作結果だけ見せる=)が「ぱるはちこんぶ(PAL8-CNV)」ですから、本来やはりじぶんで書いていただくべきプログラムです。なあに簡単なことだよスタビンズ君。(違)☆【理数探求ごっこ】「ヒストグラム」から「ベクトル空間モデルに基づく文書検索」へそして、「NMPC-L64」での作図などという面倒なことまではしないとしても、この「ぱるはちこんぶ(PAL8-CNV)」でヒストグラムを出してみせるだけでも、何か新しいことが始まるようなわくわく感がありませんか。ゼッタイありますよね。このゲームで、ニューゲームや「作成中マップ」の読み込みや保存をするときに表示される256×256の画像を、もっときちんとしたUI(※プレーヤーがゲーム内の情報を得る手段)に仕立ててほしいなぁという気持ちが強まってまいります。情報を提示して理解や判断をさせる画面も重要なUIなんですよ。※「判断」:その場では判断(方針などの決定)だけを行なって、具体的な操作は特に行なわないという状況を指しています。「新幹線誘致」が完成したのに(40m四方のグリッドとずれていて)256×256の画像でまったく表示されないことがあるのはかなしいことよなんてこったい。...実になんてこったい。いう状況なので、ちゃんと使える(1ピクセルずつ色を調べてヒストグラムを作成してよい)のは地形(標高)だけであると理解させます。(※「させます」に傍点。)https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c3index/guideline/primary/math.pdfちなみに「ヒストグラム」は小学校の6年への配当でありますから、本件ゲームの話題においてはいかなる注釈も要りませんし、むしろ注釈をしてはいけません。「ヒストグラムとは」みたいな検索をしないとわからないなんてとんでもないことだと自覚させませう。「データの平均や分散を求めよ」という問題は多いですが「データのヒストグラムを書け」という問題はほとんど見かけません(出題しにくい)。そのため,実際のデータが与えられたときに平均や分散を求めて満足しがちですが,平均や分散などは分布の一つの特徴量にすぎず,かなり情報が少ないです。ヒストグラムを使えば分布の全体的な様子を見ることができるので効果的です。そのため,実際にデータの全体的な様子を把握したいときは,平均や分散などの特徴量のみから考えるのではなく,ヒストグラム(または度数分布表)を使うのがおすすめです。(このフォーラムみたいに面倒で複雑な話をよろこんでする場では)出題されないからどうでもいいという態度の者は最初からお呼びでない。そんな者のために懇切丁寧な説明をしないといけない義理もない。...よっし、これで来週は受講者が減っているはずだ。ヒストグラムを解釈するには、次の手順を実行します。ステップ4:グループの評価と比較1つのマップのヒストグラムだけをじっと眺めていてもしかたがない。複数のマップを比べるときに使うのがヒストグラムなのはもちろんだ。...なにそれ聞いてないんスけど。新規保存だっ」と思えるときのヒストグラムはどうなっているかな:明らかにそうじゃないマップや、判断に迷うマップなどのヒストグラムと比較してみよう・ヒストグラムの出しかたを変えてみよう:山の高さをもっと詳しく扱ってみる、マップを4分割して領域ごとに出してみる、などなど・中心からの長さ(距離)と角度(方角)で点の座標を表わしてみる(極座標もどき):「中心からの長さ」または「中心からの角度」を横軸にとり、縦軸に「標高」をとったプロット(散布図)を描いてみる・「平地」の「重心」を求めてみるそういう「理数探求ごっこ」がおうちで遊びながらできちゃうよ☆たのしいよ。いい感じに8つの数字がありつつ、鉄道の評価額を1としてほかの7つの評価額をだなぁ(略)評価額の合計という数字もあわせて16つの数字が使えるわけですよ。ここから16次元のベクトルにしてコサイン距離でもなんでも使えば「あなたとプレーのスタイルが近いひとはこのひと!」みたいな検索サービスだってつくれちゃうんですよ。このへんからがちょっとした卒研だ。「ぱるはちこんぶ(PAL8-CNV)」で出てくる「6色」に要約されたピクセル数を6つの変量(変数)だと思って、6次元のベクトルとして、ふつうにコサイン距離していけば、マップとマップの(標高のヒストグラムの)類似度を使って、(マップや、それを作ったり選んだりしたプレーヤーを)分類したり検索したりするシステムをつくることができる。情報検索は,情報工学を専攻する学生にとって,決して欠かすことのできない技術となった。本書は,その学部および大学院修士課程向けテキストとして,情報検索の概要と考え方,そこで用いられる各種手法(各種アルゴリズム)を解説する。インターネット,データベースの検索エンジンや構築等のソフトウェア作成業務に携わる技術者にも必要とされる内容である。本書ぜんぶとはいいません、「ベクトル空間モデルに基づく文書検索」だけをいち早く知っておきたい。※「三角関数を使って検索システムがつくれます!(すごいでしょ)」みたいな教材に高校生のうちに出会いたかったとはこのことだよ。いうふうに思っているので、主な読者が16歳くらいかなと思っても、どんどんコサイン距離みたいな話を出してみせるのが「このフォーラム」であります。キーワードファインダーで見つけたキーワードを企画・取材に生かすことができるほぅ。イベント」みたいなキーワードしか自力では考えられないと言い切りました。https://www.daimaru.co.jp/tokyo/teiban_omiyage/images/02-18.jpg東京ねぇ。https://cdn.jalan.jp/jalan/images/pict2L/Y0/Y364940/Y364940832.jpghttps://cdn.jalan.jp/jalan/images/pict2L/Y0/Y332520/Y332520373.jpg...そっちはじゃらんですよぅ。(※2枚の画像は別々の施設のものです。「見えざるキーワード」とでも呼ぶべき語句がある。頻繁に使われるキーワードに隠れてしまって意識されないが実は一意性がより高く、より検索に向いたキーワードのことである。検索対象の分野について予備知識がないと、それがキーワードであるとも気づかない。以前に書いた専門用語の難しさと根は同じだ。ユーザーにとって「見えざる」キーワードはやはり「見えざる」ままである。これではキーワード検索における「見えざるキーワード」と同じ問題が起きてしまう。10年ほど悩んで、悩むのやめました!!「潜在的なキーワード」といって提示されてくるのを「ほほぅ!」といって使いこなしていけるのは、やっぱり(コンテンツやリサーチの)プロだからなんですよね。そこがまったく「ふつうのひと」となると、どうにもならないんですよね。前に仕事で全文検索エンジンを導入する機会があり、いろいろ四苦八苦しながら作業を進めていったのですが、基本的な知識や内部のアルゴリズムに対する理解が曖昧だったため、いろんなトラブルに見舞われました。言ってもしょうがないですが、最初からこの辺の内容を頭に入れておけば、もっとスムーズにできたのではないかと思ったりもします。