taichi

API
 http://develop.github.com/p/gist.html

emacs向け
 http://github.com/defunkt/gist.el/blob/master/gist.el

リクエスト処理
(defun* gist-request (url callback &optional params)
  "Makes a request to `url' asynchronously, notifying `callback' when
complete. The github parameters are included in the request. Optionally

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まずココ。

http://www.geocities.jp/masax_mh/logic/index.html

まとめる

頑シミュでは検索前に全ての装飾品をハメてしまって、
可能性のあるポイントが一致するものをまとめています。
頑シミュでは検索後に、具体的には検索結果をクリックした時点で計算しなおしています。

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http://www7b.biglobe.ne.jp/~yumedori/monhankue.html

素材基準で選べるといいかもしれぬ。

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内部処理に関するメモ
400の5乗で、10兆以上のデータが最大では存在しうるとあるが、スキルが全く発生し得ないデータはどの程度あるだろうか？
そもそも、ガンナー装備と剣士装備は混ぜられないのだから、それよりも遥かに少ないデータ件数じゃね？
実行のたびに全件探索はありえないが、扱い易い形に一度だけ丸めるんなら、やっても良い気がする。

装備は半分ずつ存在するとして、1レコードが200バイトとすると、

(200 * 200 * 200 * 200 * 200 * 2  * 200)  / (1024 * 1024 * 1024 * 1024) = 116.415322

116テラバイト。

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/* callback.h START*/
#ifndef _CALLBACK_H_
#define _CALLBACK_H_

typedef int (*op)(int,int);

int binary_op(int a, int b, op func);

#endif
/* callback.h END*/

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<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<result type_id="opencv-haar-classifier">
  <size>
    24 24</size>
  <stages>
    <_>
      <!-- stage 0 -->
      <trees>
        <_>

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opencv_createsamplesd.exe -img arrow.bmp -vec data.vec -num 3 -bgcolor 255

opencv_haartrainingd.exe -data result -vec data.vec -bg ngfiles.txt -npos 3 -nneg 11

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import java.util.regex.Pattern;

import junit.framework.Assert;

import org.junit.Test;

/**
 * 
 * @author taichi
 * @see <a href="http://tools.ietf.org/html/rfc4291">IP Version 6 Addressing

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(
	((?=(?>.*?::)(?!.*::)))
	(::)?
	([0-9a-f]{1,4}::?){0,5}|([0-9a-f]{1,4}:){6}
)
(
	\2([0-9a-f]{1,4}(::?|$)){0,2}
	|(
		(25[0-5]|(2[0-4]|1[0-9]|[1-9])?[0-9])(\.|$)
	){4}

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	static void brace() {
		String regex = "((?=\\[.+\\])\\[?[a-z]+\\]?)";
		Pattern p = Pattern.compile(regex);
		String[] datas = { "[aaaa]", "[aaaa", "aaaa]", "aaaa" };
		for (String s : datas) {
			System.out.println(s);
			System.out.println(p.matcher(s).matches());
			System.out.println("********");
		}
	}