なるほどTCPソケット ― Rubyで学ぶソケットプログラミングの基礎 | snoozer05.org
ダウンロードPDF（2MB）本書について『Working with TCP Sockets』の翻訳版を、原著者であるJesse Storimerの許可を得て島田浩二が公開するものです。 翻訳版の書名は、同シリーズの先行書『なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 - 達人出版会』に揃えて『なるほどTCPソケット ― Rubyで学ぶソケットプログラミングの基礎』としました。 翻訳版も原書と同様、無料でお読みいただけます。 翻訳版の原稿は、10年ほど前に刊行を目指して翻訳したものとなっています。もし現在のRubyで動かない箇所や注釈が必要な箇所があれば、snoozer.05@gmail.com まで連絡ください。 公式ハッシュタグ：#naruhotcp 改訂履歴2024-09-23: 公開謝辞Jesse Storimer Original Author@takahashim
LLMでマリオをプレイ「Large Language Mario」を作って試してみました
LLMのチャット以外の可能性 ChatGPTなどで話題のLLM（Large Language Model）、用途としてはチャットボットとしての使われ方が多いですが、チャット以外にも使える可能性を秘めています。 具体的には、生成AIでロボット制御をする「RT-1」や、マインクラフトをプレイする「Voyager」などがあります。これらの詳細の解説は以下記事参照ください。 今回は、夏休みの自由研究（と呼べるほど高尚なものではないですが）として、手軽に分かりやすい例として、LLMでマリオをプレイできるか試してみることにしました。 LLMでマリオをプレイ マリオに関しては、以前に深層強化学習で全ステージクリアにチャレンジしたことがあります。 複数人の有志の協力があり、ループを多用する8-4を除いたステージを全てクリアすることができました。ただ、ステージごとにシミュレータで半日以上かけて学習させる必要
大規模言語モデルの仕組みが目で見てわかる「Transformer Explainer」
GPT-4やLlama、Claudeといった大規模言語モデルは、2017年にGoogleの研究者が発表した「Transformer」というフレームワークの上に構築されています。このTransformerをベースにしたAIモデルがどのように機能するのかを視覚化したツール「Transformer Explainer」が、ジョージア工科大学のPolo Club of Data Scienceによって公開されています。 Transformer Explainer https://poloclub.github.io/transformer-explainer/ Transformer Explainerの見方は、以下のムービーを見ると一発でわかります。 Transformer Explainer: Learn How LLM Transformer Models Work - YouTube Tr
『ドメイン駆動設計をはじめよう』がわかりやすすぎた｜ミノ駆動
こんにちは、リファクタリング大好きなミノ駆動です。 2024/07/20に発売された『ドメイン駆動設計をはじめよう ―ソフトウェアの実装と事業戦略を結びつける実践技法』を、訳者の増田亨氏よりご恵贈賜りました。 この記事は、この書籍の感想です。 著者の許可を得た上でのだいたんな意訳総評等の前にいの一番で伝えたいポイントです。 エリック・エヴァンス氏の『ドメイン駆動設計』は大変価値の高い知見が網羅されている一方、「ユビキタス言語」や「境界づけられたコンテキスト」といった独特の用語が登場したり、難しい言い回しをしていたり、読解がかなり難しい書籍です。 独自用語が登場するたびに「ユビキタス言語？なんだこれ？」とつまづきを覚え、内容理解に集中できず、読む手が止まってしまったことがある人も少なくないのではないでしょうか。 本書『ドメイン駆動設計をはじめよう』は『Learning Domain-Driv
ゲームプログラミング研修 - KAYAC Engineers' Blog
こんにちは。技術部平山です。 たぶん15年ぶりくらいに研修の類の講師をやったので、そのことについて書きます。 概要 2D用(github)、 3D用(github) の2つのUnityプロジェクトをテンプレートとして用意して、 そこに「コードだけで」ゲームを作る研修をしました。 どちらも、Hierarchyに何かを足すことは禁止、 足して良いアセットはC#ファイルのみで、 そのC#ファイル内ではUnityEngineの機能を使用禁止、 というレギュレーションです。 いずれも、IMachineなるインターフェイスが存在し、 これを通してゲームを作ります。 例えば2D用のIMachineの主要部分はこんな感じです。 public interface IMachine { public int Width { get; } // スクリーン横解像度 public int Height { get
動画生成AIについて：一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか
Krita の AI Diffusion プラグイン、SD のインターフェースとしてかなり良い。話題の LCM によるライブペイントも便利だし、イラストレーションツールだからレイヤーや選択ツールが使えるのが強い。すでに SD でできたことだが、こんな感じの変換が素早く、気持ちよく行える。https://t.co/bUPOZrKs1n pic.twitter.com/0hn8iMHHms — Naoto Yokoyama (@builtinnya) November 18, 2023 これらを ControlNet8 で入力して AnimateDiff を使えば済むと考えていたが、甘かった。 動画生成 AI に期待しているのは、この2枚の画像の間のフレームを説得力のある形で補間することである。しかし、7秒という長さでは、例えば次の動画1のようになってしまう。 動画1. 図1と図2を使い、パラ
Linuxカーネル解読室 再び - VA Linux エンジニアブログ
Linuxカーネルコード解析プロジェクト立ち上げ Linuxカーネル成長の歴史 カーネルの大きさ バージョン番号 SCM導入 カーネル機能の変遷 執筆者 : 高橋 浩和 ※ 「新Linuxカーネル解読室」連載記事一覧はこちら Linuxカーネルコード解析プロジェクト立ち上げ 弊社内にて若手技術者が中心となり、最新のLinuxカーネルコード全体を読み解くプロジェクトが進行中です。 解析したコードのうち興味を惹かれたもの、重要そうなものを中心にブログ記事にまとめていく予定です。 詳解LinuxカーネルやLinuxカーネル2.6解読室を執筆していたころよりLinuxカーネルは大きく膨れ上がっています。 どこまで辿り着けるかは分かりませんが、気長にお待ちください。 対象Linuxカーネルのバージョンは6.8 ブログ執筆中に興味深い機能が取り込まれたら、より新しいバージョンのカーネルについて解説する
Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か？「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調べました。 Kenn Ejima @ke
React 19の新機能まるわかり
2024年4月にリリースされたReact 19 Betaの新機能について、細かい点やポイントを解説します。
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
GWに徹底理解！GPTの仕組みをめちゃくちゃ分かりやすく解説する無料動画公開 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
MySQLのインデックスの貼っていいとき悪いときを原理から理解したいよ😭
今回答えを出したい問いはこちら！！ インデックスはどのような仕組みを以て、何を実現したいものなのか それを踏まえたとき、インデックスはどういう場合になぜ貼る方が良いのか。また、どういう場合になぜ貼らない方が良いのか 大体分かっているよって人はサヨナラって感じのおさらい記事だぜ！！！！それじゃいってみよー🎉 あと、おれは今回MySQLにしぼっていくぜ👶 ってわけでOracleとかに興味があるやつは引き返しな！ indexの概要 公式の見解としては「where句を使ったselectクエリの実行速度を向上させるために実装されている、各行へのポインターのような振る舞いをする仕組み」って感じ👶 The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one or more of t
Node.js + TypeScriptのモジュールを整理してみる
はじめにlink 最近受けるNode.js + TypeScript環境の相談の中で、CommonJSやECMAScript Modulesのあたりで落とし穴にはまっている人が多いという事に気づいた。 Node.jsは歴史的にCommonJSとECMAScript Modules（以後ESMと表記）がどうしても入り乱れる環境にあり、これにTypeScriptのモジュールが加わると組み合わせでさらに複雑度が増すのが現状である。 説明する際に口頭より整理した文章が欲しいと思ったので記事にする。 以下のリポジトリで検証コードを管理している。 https://github.com/koh110/module_test Node.jsモジュールチェックシートlink まず最初にNode.jsにおけるCommonJSとESMの挙動について整理する。 いきなり書かれても把握できないかもしれないが、一旦こ
レベルアップしたい人必見 Qiita記事43選 - Qiita
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
BitNetから始める量子化入門
はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション（ReLUとか通した後）、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる
半導体技術がどれだけの進化を遂げているのかが一目でよくわかる「Inside the miracle of modern chip manufacturing」
by Pierre Lecourt スマートフォンから自動車まで、さまざまなものに搭載されている半導体部品は現代人の生活には欠かせない存在であり、性能向上を目指して半導体の製造技術は日進月歩で進化しています。半導体技術がどのように進化しているのかを視覚化してわかりやすくまとめたコラム「Inside the miracle of modern chip manufacturing」をFinancial Timesが公開しています。 Inside the miracle of modern chip manufacturing https://ig.ft.com/microchips/ スマートフォンやPC、家電製品に搭載されている半導体部品は、基本的に電気の流れをコントロールする「トランジスタ」で構成されています。最小のトランジスタは約50nmという大きさで、細菌(約1μm)やウイルス(約3
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
実践データベース設計
TypeScript入門 2024
React 19を概念から理解する
