「OSS」タグアーカイブ

Gamedetect.io – ゲーム画面の画像からゲーム名を当てるサービス

GameDetect.io のフォームにビデオゲームの画面写真を与えると、JSON でそれがどのゲームに似ているかを返してくれます。

適当な画像をアップロードすると、以下のような形でゲームタイトルとそのゲームである確からしさを戻してきます。


{
"filename":"dragonquest5.jpg",
"predictions":[
{
"label":"stardew valley",
"probability":0.568226
},
{
"label":"the legend of zelda a link to the past",
"probability":0.15813187
},
{
"label":"super mario maker",
"probability":0.031073814
},
{
"label":"factorio",
"probability":0.027034273
},
{
"label":"don t starve together",
"probability":0.020903632
}
],
"speed_ms":1113
}

Tensorflow と Golang によって実装されており、学習データとしてはTwitch のゲーム配信画面をスクレイプしたものを使っています。ゲーム実況にはゲームのタイトル情報とゲーム画面があるので、これを正答として学習させ、モデルを作っているのですね。

そのような作りなので、回答で出てくる候補のゲームはTwitch で今最も多く中継されているゲームトップ100 からだけとなっています。(冒頭で試したドラクエ5 の画面では、Stardew Valley やゼルダなど画面の似ているものが出てしまっていますね。)

ブラウザで動くWindows 95風マインスイーパー

ブラウザで動くマインスイーパーですが、単にマインスイーパーをブラウザ上に実装するのではなく、なぜか Windows 95 を再現しそこでマインスイーパーを動かすというもの。

並んだアイコンから Minesweeper をダブルクリックしないとゲームが始まりません。

ソースコードもGitHubで公開されていて、今後はスタートメニューやウィンドウの移動、他のアプリケーションの追加など、Windows 95の再現度を上げる方向で頑張るそうです。

Windows 10 にはもうマインスイーパーは入ってないんですね。アプリとして”Microsoft Minesweeper”を無料で追加することは可能ですが、こちらはいろいろと今風に改良されたもののようです。

ブラウザを開けばあの懐かしいマインスイーパーが、Windows 95風のランチャーつきで楽しめる、ということで、ノスタルジックな需要があるのかもしれません。

via Hacker News

go-license-detector – オープンソースのライセンスを判定してくれるツール

go-license-detector は、プロジェクトのドキュメントファイルをスキャンして、そのプロジェクトがどんなライセンスかを推定するというツールです。SPDX で400種類近くに分類されている多種多様なライセンスの分類名(identifier)の形でライセンス情報を返します。

従来のツール

Ruby製のLicenseeでは、ライセンスファイルの存在や、既知のライセンスファイルとの一致度を見て、オープンソースのライセンスが何かを判定しています。GitHub 自身も、各リポジトリのライセンスを判定するのに利用しているそうです。

他にもいくつか、Google の licenseclassifier などライセンスを推定するツールはあるのですが、go-license-detector は以下の特徴があるそうです。

  1. 誤判定があっても、「不明」という結果を少なくする方向の検出
  2. Golang による高速な処理
  3. GitHub の人気トップ1000リポジトリ(手動でライセンスが判定されている)をできるだけ当てられることを目指す
  4. SPDX の分類に従う

精度比較

ブログ記事では、既存の各ツールとの判定精度の比較をしています。902のソースコードを判定し、ライセンスがあるものに関して99%という高率の判定結果、また、判定の速度もとても優秀ということ。

現在は LICENSE や READEME など、一定の種類の名前でライセンス情報を探そうとしていますが、それらのファイルについて既存のライセンス文書との一致をみるにしても、単なる一致ではなく単語のゆらぎやミススペルなどまでケアしているようです。

何か一つオープンソースのプロジェクトが有ったとして、そのライセンスが何であるかを当て、それを信じて利用するというよりは、多数のリポジトリをまとめて分析するような用途に向いているのかなと思いました。

via Detecting licenses in code with Go and ML · source{d} blog

Aileen – 周囲のWiFiデバイスをカウントしてその場の人数を記録するツール

Aileen は、WiFi の電波から周囲にあるスマートフォンなどのデバイスを数え、記録するためのツールです。

WiFi がオンになっているデバイスのMACアドレスを使って、周囲にあるデバイスの数を記録し、時系列データなどをダッシュボードでまとめて表示します。(MACアドレスはハッシュ値のみ保存されます)

Aileen は、利用者として NGO による人道的な活動を想定しているということ。たとえば、難民キャンプでの人の出入りや活動を見守る、といった使い方です。キャンプの中にいる難民の数の変化をより正確に計ることで、サービス提供側の人員計画などを立てやすくすることができるのだとか。

先月にはコードがオープンソースで公開されており、WiFi 情報を収集して利用するというセンシティブな目的に対し、正体不明の第三者のツールに頼らずに済むのが利点だということです。

また、難民キャンプなどでは常に安定したインターネット接続が使えるとは限りません。そのような利用シーンを考え、Aileen を動かすPC自体はインターネット接続が無くても動けるようになっています。複数台を設置してデータ収集している場合は、ネットに接続した時点で情報を送信するそうです。(ハッシュ化された個々のMACアドレスを送信するのではなく、集計した結果のみを送るそうです)

今月には、ギリシアのレスボス島にある実際の難民キャンプで、2セットが試験運用を開始しているそう。

難民といえども、今は普通にスマートフォンを持っているのだろうと思います。むしろ情報収集等のために無いと困るぐらいかもしれません。デバイスを持たない人もいますが、スマートフォンの存在から人数を計るというのは、人手を掛けずにすむ効率的な方法なのかもしれないですね。

日本に今難民キャンプはありませんが、プライバシーへの配慮がされていることや、オープンソースとして動作の仕組みが公開されていることから、NGO などで他の人道的な運営に転用したりすることもできるかもしれません。

invaderz – 遺伝的アルゴリズムで動きを変えるインベーダー風ゲーム

victorqribeiro/invaderzは、上から襲い掛かるインベーダーを砲台で撃ち落とす JavaScript のゲームです。

一回に6匹降りてくるインベーダーを、地上に近づけないように撃ち落とす必要があります。合計で5匹が地上にたどり着いたら、ゲームオーバーとなります。また、6匹の攻撃が終わると、新たに次の6匹が登場します。

攻めてくるインベーダーの形はランダムに打たれたドットのパターンなのですが、このドットの形に応じて、どのように動くのかが表されています。

設定によると、撃ち落とされた瞬間のインベーダーは、母船に対して「どこまで侵攻できたか」の情報をアップロードし、次の世代では、優秀な結果を残したインベーダーの形を掛け合わせた攻撃隊が編成されます。

この次の世代を生産する時に、優秀だった個体からランダムに上下半分ずつや左右半分ずつの形をコピーしたりして新しい世代を作ることで、これまで良い結果を出したインベーダーの特徴を併せ持つ世代が作られる、ということになります。(この際に、10%の割合で突然変異も起こります) この当たりはソースコードの Genetics.js を見るとなんとなくわかります。

動くデモも公開されていますが、今はアクセスしづらくなっているようです。ソースコードを持ってくれば手元で簡単に動かすことはできました。

30世代ほど遊んでみましたが、後半になると確かにインベーダーの動きが左右に大きくなり、狙った弾を避けている(避けているように見える、だけですが)ことは増えます。ただ、進化の度合いはかなりゆっくりかなと。何百世代とやるととても優秀になるかもしれませんが、5回失敗すると終わりなのでそこまでもっていくのは大変そうです。

いろんな人が育てた結果が共有されたりすると、面白い避け方をするインベーダーがたくさん作られるかもしれないですね。

シューティングゲームなんて、結局のところコンピューターはいくらでも反応速度を上げられるため、本気でやられたら人間が勝てるものではないのですけど、こちらの打った手を学習して相手の攻撃が変わる、というギミックで、プレイするユーザー毎に違うゲーム体験を作ったりできるということはあるのかも、と思いました。

via Hacker News

Toodles – ソースコード内コメント中の ToDo を集めてやるべきTodoリストを一覧、更新できるwebツール

Toodles は、ソースコード中に書かれたコメントの ToDo を収集し、次やるべきことを可視化してくれるというオープンソースのwebアプリです。

ツール自身への入力として、Toodles 自体のソースコードを使いましたが、それとは別に適当なソースコードに ToDo コメントを仕込んで、一緒に読ませてみました。


var MAX_HEIGHT = 320;
var SQUARE_SIZE = 150;
var thumbnailBucket = process.env.DESTINATION_BUCKET_NAME;

// TODO (hoge|p=8|#js|#test|#newTag) - アレをナニしないといけない
exports.handler = function(event, context, callback) {
var originalBucket = event.Records[0].s3.bucket.name;
var key = event.Records[0].s3.object.key;

ソースコードとして指定したディレクトリ以下で、対応しているプログラミング言語(readme に一覧が載っていますが、主要なプログラミング言語やシェルスクリプト、yamlファイルなどをサポートしています)のファイルをすべて解析して、ToDo リストを更新してくれます。

また、Webアプリ側からもToDo を消したり、優先度やタグなどを更新したりでき、その結果は元のソースコード側にもちゃんと反映されます。

コメント内の ToDo の表記で、担当者、タグ、優先度などとコメントを書くことができ、webアプリ上ではそれらを使って ToDo を絞り込んだり、ソートしたりもできます。

Toodles は Haskell で書かれていて、GitHub でソースコードが公開されています。

# Haskell の環境が無かったので、Docker で動かしましたが、Stack でのアプリのインストールにかなりメモリが必要で、Docker が使えるメモリを2Gb→3Gbにしてやっと動きました。

巨大なプロジェクトの ToDo をこれで管理するのはさすがに難しいかと思いますが、個人レベルのちょっとしたのプロジェクトなんかだと、別管理することでむしろソースコードと issues の対応が取れなくなってしまうこともあるし、ソースコード内で ToDo 管理してしまうというこういうアプローチも、回る場合もあるのかもしれません。

via Hacker News