SlideShare a Scribd company logo
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料
JavaScript でパックマン!
金子純也
Morning Project Samurai 代表
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
今日の目標
JavaScript (JS) で
ブラウザの画面上に四角形を描く!!
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
要素 (エレメント)
HTML のタグで表される HP の部品を
要素 (エレメント) と呼ぶ
例:
<h1></h1>・・・h1エレメント
<canvas></canvas> ・・・canvasエレメント

<p id=“sample”>・・・id が sampleの p エレメント

id が sampleのエレメント
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
要素 (エレメント)
エレメントは道具箱 !
Canvas

(道具箱)
Context
(道具箱)
メソッド:
• 円を描く機能
• 線を描く機能
• 絵を表示する機能
プロパティ:
• 塗りつぶし色
• 枠線の形式
メソッド:
• context を

取り出す
プロパティ:
• 要素の幅
• 要素の高さ
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
実行結果
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
実行結果
<canvas>要素
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
JS でブラウザ上に絵を描く仕組み
JavaScript
Canvas

(HTML要素)
1. Context の要求
2. Context
Context 3. 線や絵の描画命令
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
JavaScript
Canvas

(HTML要素)
1. Context の要求
2. Context
Context 3. 線や絵の描画命令
線や絵をブラウザ上で
表示するための箱
JS でブラウザ上に絵を描く仕組み
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
JavaScript
Canvas

(HTML要素)
1. Context の要求
2. Context
Context 3. 線や絵の描画命令
線や絵を描くための
紙と道具のセット
JS でブラウザ上に絵を描く仕組み
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
Context のお絵描きツール達
• 四角形を描くツール

context.fillRect(left, top, width, height)
• 円を描くツール

context.arc(cx, cy, r, s_angle, e_angle, c_clockwise)
• 図形の枠線の色を指定するツール

context.strokeStyle = “rgb(255, 0, 0)”

context.strokeStyle = “#FF0000”
• 図形の塗りつぶし色を指定するツール

context.fillStyle = “rgb(255, 0, 0)”

context.fillStyle = “#FF0000”
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
JSでCanvasからContextを取得
JavaScript
Canvas

(HTML要素)
1. Context の要求
2. Context
Context 3. 線や絵の描画命令
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
DOM Tree

(HTML全体)
JSでDOM TreeからCanvasを取得
JavaScript
Canvas

(HTML要素)
1. Context の要求
2. Context
Context 3. 線や絵の描画命令
0-1. Canvas の要求
0-2. Canvas
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
DOM Tree との対話の準備
<html>
<head>
<title>MPS世田谷パックマン</title>
</head>
<body>
<canvas id=“pacman” width="300" height="150">

canvas がサポートされてません。</canvas>
</body>
</html>
ファイル名: mps_setagaya_4.html で保存
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
DOM Treeとの対話の準備
<html>
<head>
<title>MPS世田谷パックマン</title>
</head>
<body>
<canvas id="pacman" width="300" height="150">

canvas がサポートされてません。</canvas>
</body>
</html>
ファイル名: mps_setagaya_4.html で保存
キャンバスのサイズを指定
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
DOM Tree との対話
<body>
<canvas id="pacman" width="300" height="150">

canvas がサポートされてません。</canvas>
<script type="text/javascript">
var cv = document.getElementById("pacman");
</script>
</body>
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
DOM Tree から
idがpackmanのcanvasを取得
document.getElementById("pacman");
プログラム中で
DOM Tree をあらわす
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
document.getElementById("pacman");
DOM Tree に命令を行う
合図

(DOM Tree の持っている

機能を使う合図)
DOM Tree から
idがpackmanのcanvasを取得
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
document.getElementById("pacman");
pacman という id
を持った要素を
取ってこい!
(DOM Tree に

実際にやって

もらうこと)
DOM Tree から
idがpackmanのcanvasを取得
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
document.getElementById("pacman");
プログラム中での
DOM Tree
DOM Tree に命令を行う
(DOM Tree の持っている

機能を使う)
pacman という id
を持った要素を
取ってこい!
(DOM Tree に

実際にやって

もらうこと)
DOM Tree から
idがpackmanのcanvasを取得
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
document.getElementById("pacman");
Canvas

(HTML要素)
Context
DOM Tree から
idがpackmanのcanvasを取得
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
document.getElementById("pacman");
Canvas

(HTML要素)
Context
こいつを
どこかに保存して
おく必要がある
DOM Tree から
idがpackmanのcanvasを取得
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
<body>
<canvas id="pacman" width="300" height="150">

canvas がサポートされてません。</canvas>
<script type="text/javascript">
var cv = document.getElementById("pacman");
cv という名前の入れ物を作って、
= の右側の実行結果 (今回は canvas要素) を保存
DOM Tree から
idがpackmanのcanvasを取得
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
DOM Tree

(HTML全体)
JSでDOM TreeからCanvasを取得
JavaScript
Canvas

(HTML要素)
1. Context の要求
2. Context
Context 3. 線や絵の描画命令
0-1. Canvas の要求
0-2. Canvas
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
Canvas との対話
<body>
<canvas id="pacman" width="300" height="150">

canvas がサポートされてません。</canvas>
<script type="text/javascript">
var cv = document.getElementById(“pacman");
var ctx = cv.getContext("2d");
</script>
</body>
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
DOM Tree

(HTML全体)
JSでDOM TreeからCanvasを取得
JavaScript
Canvas

(HTML要素)
1. Context の要求
2. Context
Context 3. 線や絵の描画命令
0-1. Canvas の要求
0-2. Canvas
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
context との対話
<body>
<canvas id="pacman" width="300" height="150">

canvas がサポートされてません。</canvas>
<script type="text/javascript">
var cv = document.getElementById(“pacman");
var ctx = cv.getContext(“2d");
ctx.fillStyle="#FF0000";
ctx.fillRect(20, 20, 150, 100);
</script>
</body>
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
Context の”紙”の構造
(0, 0) (12, 0)
(12, 12)
ピクセル

(r, g, b) = (255, 0, 0)
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
実行結果
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
なぜかうまく動かない?
Developer Tools
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko
選択 エラーの数
エラーの場所選択
エラーの詳細
MPS 世田谷 第4回(2015/08/23)資料 (c) Junya Kaneko

More Related Content

What's hot

Icp3.2 takmin
Icp3.2 takminIcp3.2 takmin
Icp3.2 takmin
Takuya Minagawa
 
CuPyでAx=bを解きたかった話
CuPyでAx=bを解きたかった話CuPyでAx=bを解きたかった話
CuPyでAx=bを解きたかった話
kiyoshiiriemon
 
Hello, DirectCompute
Hello, DirectComputeHello, DirectCompute
Hello, DirectCompute
dasyprocta
 
Active Object
Active ObjectActive Object
Active Object
y-uti
 
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
京大 マイコンクラブ
 
[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning
[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning
[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning
Yamato OKAMOTO
 
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
harmonylab
 
異常検知とGAN: Efficient GAN
異常検知とGAN: Efficient GAN異常検知とGAN: Efficient GAN
異常検知とGAN: Efficient GAN
Koichiro tamura
 
From IA-32 to avx-512
From IA-32 to avx-512From IA-32 to avx-512
From IA-32 to avx-512
MITSUNARI Shigeo
 
インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!
インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!
インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!
Kurata Takeshi
 
【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
ARISE analytics
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール
2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール
2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール
智啓 出川
 
Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu)
Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu) Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu)
Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu)
Tomoki Tanimura
 
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
yukihiro domae
 
DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...
DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...
DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...
harmonylab
 
What's New in ANSYS RedHawk 2014
What's New in ANSYS RedHawk 2014What's New in ANSYS RedHawk 2014
What's New in ANSYS RedHawk 2014
Ansys
 
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
NVIDIA Japan
 
Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)
Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)
Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)MITSUNARI Shigeo
 
時系列問題に対するCNNの有用性検証
時系列問題に対するCNNの有用性検証時系列問題に対するCNNの有用性検証
時系列問題に対するCNNの有用性検証
Masaharu Kinoshita
 
【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門
【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門 【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門
【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門
sandai
 

What's hot (20)

Icp3.2 takmin
Icp3.2 takminIcp3.2 takmin
Icp3.2 takmin
 
CuPyでAx=bを解きたかった話
CuPyでAx=bを解きたかった話CuPyでAx=bを解きたかった話
CuPyでAx=bを解きたかった話
 
Hello, DirectCompute
Hello, DirectComputeHello, DirectCompute
Hello, DirectCompute
 
Active Object
Active ObjectActive Object
Active Object
 
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
 
[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning
[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning
[ICML2019読み会in京都] Agnostic Federated Learning
 
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
 
異常検知とGAN: Efficient GAN
異常検知とGAN: Efficient GAN異常検知とGAN: Efficient GAN
異常検知とGAN: Efficient GAN
 
From IA-32 to avx-512
From IA-32 to avx-512From IA-32 to avx-512
From IA-32 to avx-512
 
インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!
インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!
インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!
 
【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
【論文読み会】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール
2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール
2015年度GPGPU実践プログラミング 第6回 パフォーマンス解析ツール
 
Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu)
Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu) Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu)
Generative Image Inpainting with Contextual Attention (by Jiahui Yu)
 
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
 
DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...
DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...
DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry ...
 
What's New in ANSYS RedHawk 2014
What's New in ANSYS RedHawk 2014What's New in ANSYS RedHawk 2014
What's New in ANSYS RedHawk 2014
 
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
 
Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)
Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)
Xeon PhiとN体計算コーディング x86/x64最適化勉強会6(@k_nitadoriさんの代理アップ)
 
時系列問題に対するCNNの有用性検証
時系列問題に対するCNNの有用性検証時系列問題に対するCNNの有用性検証
時系列問題に対するCNNの有用性検証
 
【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門
【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門 【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門
【学習メモ#7th】12ステップで作る組込みOS自作入門
 

Viewers also liked

JavaScript でパックマン!第4回
JavaScript でパックマン!第4回JavaScript でパックマン!第4回
JavaScript でパックマン!第4回
Project Samurai
 
JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)
JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)
JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)
Project Samurai
 
Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2
Project Samurai
 
Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1
Project Samurai
 
Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -
Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -
Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12
Project Samurai
 

Viewers also liked (8)

JavaScript でパックマン!第4回
JavaScript でパックマン!第4回JavaScript でパックマン!第4回
JavaScript でパックマン!第4回
 
JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)
JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)
JavaScript でパックマン!第7回 (一旦最終回)
 
Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第7回 - Scale-space 第6回 -
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 2
 
Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第8回 - Scale-space 第7回 -
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1
 
Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -
Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -
Pythonで画像処理をやってみよう! 第1回 - ヒストグラムと濃度変換 -
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 12
 

Similar to JavaScript でパックマン!第1回

JavaScript でパックマン! 第2回
JavaScript でパックマン! 第2回JavaScript でパックマン! 第2回
JavaScript でパックマン! 第2回
Project Samurai
 
concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)
concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)
concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)
Katz Ueno
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
Project Samurai
 
PayPayでのk8s活用事例
PayPayでのk8s活用事例PayPayでのk8s活用事例
PayPayでのk8s活用事例
PayPay Corporation
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
Project Samurai
 
JavaScript で パックマン! 第5回
JavaScript で パックマン! 第5回JavaScript で パックマン! 第5回
JavaScript で パックマン! 第5回
Project Samurai
 
QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会
QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会
QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会Jumpei Ogawa
 
Bridging between Vision and Language
Bridging between Vision and LanguageBridging between Vision and Language
Bridging between Vision and Language
Shion Honda
 

Similar to JavaScript でパックマン!第1回 (8)

JavaScript でパックマン! 第2回
JavaScript でパックマン! 第2回JavaScript でパックマン! 第2回
JavaScript でパックマン! 第2回
 
concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)
concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)
concrete5 テーマ作成ハンズオン (Ver5.6 まで)
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第4回
 
PayPayでのk8s活用事例
PayPayでのk8s活用事例PayPayでのk8s活用事例
PayPayでのk8s活用事例
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第2回
 
JavaScript で パックマン! 第5回
JavaScript で パックマン! 第5回JavaScript で パックマン! 第5回
JavaScript で パックマン! 第5回
 
QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会
QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会
QML を用いた YouTube クライアントの作成 - 関東 Qt 勉強会
 
Bridging between Vision and Language
Bridging between Vision and LanguageBridging between Vision and Language
Bridging between Vision and Language
 

More from Project Samurai

Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9
Project Samurai
 
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7
Project Samurai
 
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6
Project Samurai
 
Mpsy20160423
Mpsy20160423Mpsy20160423
Mpsy20160423
Project Samurai
 
Make your Artificial Intelligence
Make your Artificial IntelligenceMake your Artificial Intelligence
Make your Artificial Intelligence
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4
Project Samurai
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3
Project Samurai
 
Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -
Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -
Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -
Project Samurai
 
Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!
Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!
Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!
Project Samurai
 
JavaScript でパックマン!第6回
JavaScript でパックマン!第6回JavaScript でパックマン!第6回
JavaScript でパックマン!第6回
Project Samurai
 
Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -
Project Samurai
 
JavaScript でパックマン!第3回
JavaScript でパックマン!第3回JavaScript でパックマン!第3回
JavaScript でパックマン!第3回
Project Samurai
 
Python で OAuth2 をつかってみよう!
Python で OAuth2 をつかってみよう!Python で OAuth2 をつかってみよう!
Python で OAuth2 をつかってみよう!
Project Samurai
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
Project Samurai
 
安全なWebアプリ構築1回
安全なWebアプリ構築1回安全なWebアプリ構築1回
安全なWebアプリ構築1回
Project Samurai
 

More from Project Samurai (19)

Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第7回-
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 9
 
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第6回-
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 8
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 7
 
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-
Python で画像処理をやってみよう! -SIFT 第5回-
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 6
 
Mpsy20160423
Mpsy20160423Mpsy20160423
Mpsy20160423
 
Make your Artificial Intelligence
Make your Artificial IntelligenceMake your Artificial Intelligence
Make your Artificial Intelligence
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 4
 
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3
数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 3
 
Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -
Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -
Python で画像処理をやってみよう!第11回 - SIFT Vol.1 キーポイント候補 -
 
Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!
Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!
Instagram API を使ってウェブアプリを作ろう!
 
JavaScript でパックマン!第6回
JavaScript でパックマン!第6回JavaScript でパックマン!第6回
JavaScript でパックマン!第6回
 
Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -
Pythonで画像処理をやってみよう!第6回 - Scale-space 第3回 -
 
JavaScript でパックマン!第3回
JavaScript でパックマン!第3回JavaScript でパックマン!第3回
JavaScript でパックマン!第3回
 
Python で OAuth2 をつかってみよう!
Python で OAuth2 をつかってみよう!Python で OAuth2 をつかってみよう!
Python で OAuth2 をつかってみよう!
 
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
(Pythonで作って学ぶ) Youtube の動画リストを作るアプリの開発 
第1回
 
安全なWebアプリ構築1回
安全なWebアプリ構築1回安全なWebアプリ構築1回
安全なWebアプリ構築1回
 

JavaScript でパックマン!第1回