bate's blog

調べたこと実装したことなどを取りとめもなく書きます。

chromedriverをインストール

独り言 
> brew install chromedriver

Error: No available formula with the name "chromedriver" 
It was migrated from homebrew/core to homebrew/cask.
You can access it again by running:
  brew tap homebrew/cask
And then you can install it by running:
  brew cask install chromedriver

> brew cask install chromedriver

Linking Binary 'chromedriver' to '/usr/local/bin/chromedriver'.

コサイン類似度の計算

Go

これをGoで書いてみたテスト。
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita

ベクトルにできれば内積でどのくらい類似しているか分かるのは便利。

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

type Comedian struct {
	Name   string
	Values map[string]float64
}

//デバッグ用.
func (comedian Comedian) Dump() {
	fmt.Println(comedian.Name)
	fmt.Println(comedian.Values)
}

func Dot(m, n map[string]float64) (ret float64) {
	for mkey, mvalue := range m {
		nvalue, ok := n[mkey]
		if ok {
			ret += mvalue * nvalue
		}
	}
	return
}

func Length(m map[string]float64) (ret float64) {
	for _, mvalue := range m {
		ret += mvalue * mvalue
	}
	ret = math.Sqrt(ret)
	return
}

func CosineSimilarity(values1, values2 map[string]float64) (ret float64) {
	dot := Dot(values1, values2)
	length := Length(values1) * Length(values2)
	ret = dot / length
	return
}

func main() {
	m := map[string]float64{
		"京都":   0.131578947369,
		"漫才":   0.122807017544,
		"お笑い":  0.122807017544,
		"ラジオ":  0.105263157894,
		"吉本興業": 0.09649122807,
		"芸人":   0.09649122807,
		"いくよ":  0.0701754385966,
		"コンビ":  0.0701754385966,
		"大阪":   0.0526315789474,
		"名人":   0.0438596491229,
		"上方":   0.0438596491229,
		"花王":   0.0438596491229,
	}
	var ikuyo_kuruyo Comedian = Comedian{Name: "今いくよ・くるよ", Values: m}

	m = map[string]float64{
		"お笑い": 0.169014084507,
		"西野":  0.12676056338,
		"大阪":  0.112676056338,
		"ナダル": 0.0845070422536,
		"コンビ": 0.0845070422536,
		"優勝":  0.0704225352114,
		"コロコロチキチキペッパーズ": 0.0704225352114,
		"ネタ":       0.0704225352114,
		"芸人":       0.056338028169,
		"吉本興業":     0.056338028169,
		"漫才":       0.056338028169,
		"キングオブコント": 0.0422535211267,
	}
	var korochiki Comedian = Comedian{Name: "コロコロチキチキペッパーズ", Values: m}

	var similarity = CosineSimilarity(ikuyo_kuruyo.Values, korochiki.Values)
	fmt.Println(similarity)
}

macOS環境でMagicaVoxel -> blender -> Unityの流れでモデルとモーション再生

unity

完全にメモ

参考

環境

フロー

  1. MagicaVoxelでTポーズモデルを作成してobjを出力
  2. https://github.dev7.jp/b/2015/12/15/precureadv20151213/にあるリンクからBaseArmature.blendをDLする
  3. blenderにBaseArmature.blendをドラック&ドロップする
  4. blenderに出力したobjをインポートして、モデルのサイズをBaseAmatureに合わせる
  5. meshを整理して、モデルのサイズをBaseAmatureを親子にする
  6. fbxで出力して、Unityにインポートする
  7. Unityのインポートオプションを変更する
    1. モデルの不要なデータのインポートをしない
    2. Rigはhumanoidにする