Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
READY FOR THE BATTLE? -Introduction to Live Cod...
Search
Amagi
December 01, 2018
Technology
590
1
Share
READY FOR THE BATTLE? -Introduction to Live Coding-
A brief introduction to GLSL and livecoding, presented at TokyoDemoFest 2018.
Amagi
December 01, 2018
More Decks by Amagi
See All by Amagi
Enchant your website with VFX-JS
fand
0
160
How to hack VS Code: evil ways (Japanese)
fand
5
3.7k
GLSL PostEffect in TouchDesigner
fand
2
2.1k
VEDA GLSL Livecoding workshop
fand
2
5.4k
PWA 方法 無料 今すぐ
fand
3
1.6k
Have you ever heard GPUs cry?
fand
2
4k
Real World GLSL
fand
0
310
APIs for VJ-ing
fand
1
7.1k
Style your Components with styled-component!
fand
1
860
Other Decks in Technology
See All in Technology
サイバーセキュリティ概論 / Introduction to Cybersecurity
ks91
PRO
0
130
価格.comをAI駆動で全面刷新する ー 30年分の技術的負債を返し、次の30年の土台をつくる ー / AI Engineering Summit Tokyo 2026
tkyowa
38
40k
Spring AI × MCP 入門〜AIエージェントへのツール公開、境界設計から始める最小構成 〜
yuyamiyamoto
0
210
AI フレンドリーなエラー監視を TypeScript で実現する
shinyaigeek
2
250
AIガバナンス実践 - 生成AIコネクタのデータ漏洩リスクと実務対策
knishioka
0
170
「嘘をつくテスト」の失敗例から学ぶ 良いテストコード #frontend_phpcon_do
asumikam
0
160
コードレビューを制するチームがソフトウェアデリバリーのフローを制す / Beyond Code Review: Distributing Its Responsibilities Across the SDLC
mtx2s
3
910
ChatworkとBPaaS 異なる特性で学んだAI機能開発の ベストプラクティス
kubell_hr
2
2.3k
Ruby::Boxでできること、Refinementsでできること
joker1007
3
380
Claude code Orchestra
ozakiomumkj
3
920
実装は速くなった、レビューはどうする? ― 自身のレビューをAIで再現させるサーヴァントエンジニアリングのすゝめ / Implementation got faster. So what about reviews? — An invitation to Servant Engineering: Recreating your own code reviews with AI
nrslib
6
3.1k
GoとSIMDとWasmの今。
askua
3
490
Featured
See All Featured
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
320
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.2k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
10k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
820
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
390
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
23k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.5k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.4k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
390
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
470
Transcript
BNBHJUBLBZPTJ READY FOR THE BA TTLE READY FOR THE BA
TTLE READY FOR THE BA TTLE
@amagitakayosi
None
VEDA (GLSLϥΠϒίʔσΟϯάڥ) ͷ࡞ऀͰ͢
ϥΠϒίʔσΟϯάVJͯ͠·͢
ࠓͷϝχϡʔ w ϥΠϒίʔσΟϯάJTԿ w (-4-ͷجૅ w ͕ΜΖ͏
8IBUJT -JWF$PEJOH
None
ϥΠϒίʔσΟϯά w ϥΠϒͰίʔσΟϯά͢Δ͜ͱ w ٕज़ܥΧϯϑΝϨϯεͷσϞͱͯ͠ w ઌਐతͳԻָө૾ύϑΥʔϚϯεͱͯ͠
ϥΠϒίʔσΟϯάจԽ w 501-"1DPNNVOJUZ ʙ w *$-$ ʙ w
"MHPSBWF
None
None
-JWF$PEJOHJO %FNPTDFOF
EFNPTDFOFʹ͓͚ΔϥΠϒίʔσΟϯά w 3FWJTJPOͳͲͷσϞύʔςΟͰ ότϧ͕ߦΘΕΔΑ͏ʹ w ٕज़ྗॏࢹ w ڥΛଗ͑ͯɺ੍ݶ࣌ؒʹ ͲΕ͚ͩੌ͍ϏδϡΞϧΛ࡞ΕΔ͔ڝ͏ w
উഊථPSͰܾ·Δ
3FWJTJPOͷΑ͏͢ IUUQTXXXZPVUVCFDPNXBUDI W0[&P%%X
සग़ωλ w ϨΠϚʔνϯά w ڑؔͰਤܗΛඳը w ϑϥΫλϧ w ਤܗΛ࠶ؼతʹมܗ͍ͯ͘͜͠ͱͰ ϝνϟϝνϟෳࡶͳਤܗΛඳ͚Δ
සग़ωλ w ϨΠϚʔνϯά w ڑؔͰਤܗΛඳը w ϑϥΫλϧ w ਤܗΛ࠶ؼతʹมܗ͍ͯ͘͜͠ͱͰ ϝνϟϝνϟෳࡶͳਤܗΛඳ͚Δ
レイマーチングこわ…… 難しそう……
ϨΠϚʔνϯάແ͠ͰউͯΔͧʂ w ڈ(-4-(SBQIJDTҐͷ࡞ ϨΠϚʔνϯάͰͳ͍ w ΞΠσΞɺ͢͝͞ɺ͔ͬ͜Α͕͞େࣄ
(-4- JOUSPEVDUJPO
͜ͷষͷඪ w ϑϥάϝϯτγΣʔμʔ͚ͩͰਤܗΛඳ͘ w (-4-ͷجૅจ๏ΛֶͿ
(-4-JTԿ w γΣʔμʔݴޠͷҰͭ w %$(ͰɺӄӨςΫενϟͷॲཧΛ͢Δҝʹ ࡞ΒΕͨݴޠ w ʁʁʁʮ୯ମͰΞχϝʔγϣϯ࡞ΕΔ͡ΌΜʯ ˠσϞΞʔτք۾ͰΘΕΔΑ͏ʹ
γΣʔμʔͷछྨ w γΣʔμʔ w ϑϥάϝϯτγΣʔμʔ w ίϯϐϡʔτγΣʔμʔ w δΦϝτϦʔγΣʔμʔ
ৄ͘͠ʮϨϯμϦϯάύΠϓϥϯʯͰάάͬͯ͘Ε ˡࠓճ͜Ε͚ͩ
ϑϥάϝϯτγΣʔμʔͷྲྀΕ w γΣʔμʔϐΫηϧຖʹ࣮ߦ͞ΕΔ w HM@'SBH$PMPSʹɺͦͷϐΫηϧͷ৭Λ WFD S H C B
ܗࣜͰೖΕͯ͋͛Δ
None
None
ԁΛඳ͍ͯΈΑ͏
ԁΛඳ͍ͯΈΑ͏ ݪ͔Βͷ ڑ͕Ұఆ ݪ͔Βͷ ڑ͕Ұఆ ݪ͔Βͷ ڑ͕Ұఆ
WFD MFOHUI Q
WFD TUFQ MFOHUI Q
ͷछྨ w JOU w qPBUුಈখ w WFDdWFDϕΫτϧ
JOU w $ݴޠͳͲͰ͓ͳ͡Έ w AJOUBAͱॻ͘ w ͋Μ·ΘΜ w GPSϧʔϓͷΠϯσοΫε͘Β͍
qPBUුಈখ w AqPBUBAຢɹɹɹɹɹɹͱͱॻ͘ w খΛΕΔͱΤϥʔʹͳΔͷͰҙʂ w ϑΝΠϧઌ಄ͷɹɹɹɹɹ qPBUͷਫ਼Λࢦఆ͍ͯ͠Δ w MPXQ
NFEJVNQ IJHIQͷॱʹਫ਼͕ߴ͘ͳΔ w ͍͍ͩͨNFEJVNQͰे
WFD WFD WFDϕΫλʔ w AqPBUBɹɹɹɹPS w ͱॻ͍ͯ0, ʢத͕JOUʹͳΔ༁Ͱͳ͍ʣ w ɹɹɹɹɹɹɹɹͱ͢Δͱ
CWFD ʹͳΔ TXJ[[MF
جຊςΫ w ܁Γฦ͠ w ϊΠζ w CBDLCV⒎FSΛ༻͍ͨදݱ w ΦʔσΟΦϦΞΫςΟϒͳԿ͔
܁Γฦ͠ w UJNFΛͬͯɺಈ͖ΤϑΣΫτΛ܁Γฦ͠ w TJO DPT ͳͲͷࡾ֯ؔ w GSBDU NPE
Ͱ w ࠲ඪΛ܁Γฦ͢ͱɺਤܗΛίϐʔͰ͖Δͧʂ
܁Γฦ͠ಈ͖ͷϧʔϓ
܁Γฦ͠ਤܗͷίϐʔ
ϊΠζ w ཚΛݩʹɺ༗ػతͳಈ͖ςΫενϟΛදݱ w ΤϑΣΫτಈ͖ͷ੍ޚʹ͏ͱ ܁Γฦ͠ײΛݮΒͤͯΦεεϝʂ
ϊΠζΏ͕Έ
ϊΠζಈ͖
ϊΠζϒϩοΫϊΠζ
CBDLCVGGFSΛ༻͍ͨදݱ w CBDLCV⒎FSʹϑϨʔϜલͷ݁Ռ͕ೖͬͯΔ w ૾͕ΔΑ͏ʹͨ͠Γʜʜ w 3(#ΛͣΒͨ͠Γʜʜ
CBDLCVGGFS૾
CBDLCVGGFS3(#ͣΒ͠
ΦʔσΟΦϦΞΫςΟϒͳԿ͔ w 7&%" #PO[PNBUJDͷڥͰ ԻೖྗΛར༻Ͱ͖Δ w 7+ͬΆ͍ࣄ͢Δ࣌΄΅ඞਢ
%&.0ʜ
ҰาਐΜͩදݱςΫ w TFUDIJ͞ΜͷࢿྉΦεεϝͰ͢ w IUUQTEPDTHPPHMFDPNQSFTFOUBUJPOE 3SRZ"L'BO,NG-;)WI%$P[& @S,'1M6:7XFK@CD
7+ -*7&$0%*/(
ϥΠϒίʔσΟϯάύʔςΟ w "MHPSBWF w Γ্͛ॏࢹ w 7+ͬͯݴ͏ͱౖΒΕΔ͔
7+γʔϯʹ͓͚Δ(-4- w δΣωϥςΟϒͳ7+ڥͰେମରԠͯ͠Δ ʢ5PVDI%FTJHOFS WWWW FUDʣ w 7%.9 $P(FͳͲͷ7+ιϑτରԠ w
7%.9*4'ͱ͍͏ಠࣗن֨·Ͱ࡞ͬͯΔ
5PVDI%FTJHOFS w ࠷ۙྲྀߦͬͯΔɺϦΞϧλΠϜॲཧ͚ ΦʔσΟΦϏδϡΞϧڥ w (-4-ͷόʔδϣϯΛࣗ༝ʹબΜͩΓɺ ඳըύεΛ؆୯ʹՃͰ͖Δ w ίϯϐϡʔτγΣʔμʔͬ͘͞ͱॻ͚Δ
ԻָϥΠϒίʔσΟϯά w 5JEBM$ZDMFT 4POJD1JͳͲ w 4IBEFSUPZ 7&%"Ͱ (-4-ͰԻָΛԋͰ͖Δʢʁʁʁʁʣ
None
࠷ޙʹ w (-4-ΊͬͪΌָ͍͠ͷͰ օνϟϨϯδͯ͘͠ΕΔͱ͍͍ͳʙ w ࣭ײɺ͜ͷ͋ͱͷۭ͖࣌ؒ 5XJUUFSͰ͓ؾܰʹͲ͏ͧʂ
(-4-ͷࢀߟϦϯΫ w 5IF#PPL0G4IBEFST IUUQTUIFCPPLPGTIBEFSTDPN MBOKQ w XHMEPSHc(-4- IUUQTXHMEPSHEHMTM w 7&%"
IUUQTWFEBHM
@amagitakayosi