【特集】 ミニPCの熱い戦いが始まる。今選ぶべきおすすめモデルはどれだ！
DuckDB-Wasm + DuckDB-Spatial = Webブラウザ上で完結する地理空間情報分析
本日のデモ： 本日のソースコード： おっと、待たせたねぇ！今日は「DuckDB-Wasm」と「DuckDB-Spatial」についてご案内いたしやすよ！ この記事を読めば、ブラウザだけで地理空間情報の分析をサクッとこなせすための環境構築や、便利な関数を使った地理空間情報分析の基本がバッチリわかるって寸法よ！これを知っときゃ、サーバーいらずで本格的な地理空間情報分析ができちまうし、つまずきやすいポイントもスッキリ解消！あんたもいますぐ地理空間情報分析の達人になれるこたぁ間違いなしだ！さぁ、江戸っ子の心意気で、いますぐその手で試してみな！ Vite.js + React でやんでぇ！まず、Vite.js + React + TypeScriptを開発環境の基板とするってのは、問答無用で決まりだ！ほかにゃ選択肢はねぇってわけよ。Viteの速さ、Reactの使いやすさと豊富なライブラリのエコシステ
Behind AWS S3’s Massive Scale
This is a guest article by Stanislav Kozlovski, an Apache Kafka Committer. If you would like to connect with Stanislav, you can do so on Twitter and LinkedIn.AWS S3 is a service every engineer is familiar with. It’s the service that popularized the notion of cold-storage to the world of cloud. In essence - a scalable multi-tenant storage service which provides interfaces to store and retrieve obje
Annotated history of modern AI and deep neural networks
For a while, DanNet enjoyed a monopoly. From 2011 to 2012 it won every contest it entered, winning four of them in a row (15 May 2011, 6 Aug 2011, 1 Mar 2012, 10 Sep 2012).[GPUCNN5] In particular, at IJCNN 2011 in Silicon Valley, DanNet blew away the competition and achieved the first superhuman visual pattern recognition[DAN1] in an international contest. DanNet was also the first deep CNN to win
How 3 Turing Awardees Republished Key Methods and Ideas Whose Creators They Failed to Credit
LBH also have participated in other PR work that has misled many. For example, the narrator of a popular 2018 Bloomberg video[VID2] is thanking Hinton for speech recognition and machine translation, although both were actually done (at production time of the video) on billions of smartphones by deep learning methods developed in my labs in Germany and Switzerland (LSTM & CTC) long before Hinton's
ConfigMap/Secret の修正が Pod に反映されるまでには 1 分以上かかる
はじめに kubernetes の ConfigMap/Secret を Pod に Volume としてマウントしている場合、ConfigMap/Secret を修正すると Pod の Volume に自動的に反映される事は良く知られている。 しかし、その反映に 1 分以上かかる事はあまり知られていないのではないだろうか？[1] すみません、ちょっとだけ（？）盛りました。必ず 1 分以上かかるわけでは無く、運が良ければ 1 分切る事もある。が、運が悪いと 1 分半かかることもある。 と言うわけで、まずは実際反映に 1 分以上かかったりすることを確認するちょっとした実験を行い、その後遅い理由を解説する。また、併せて簡単な対処方法も紹介したいと思う。 ホントにそんなに遅いの？ 遅いことを確認するために以下のようなマニフェストを用意する。 apiVersion: v1 kind: Config
AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント2024年10月10日 一般社団法人 人工知能学会 会長 栗原 聡 今回のノーベル物理学賞において，ジョン・ホップフィールド，ジェフリー・ヒントン両先生が受賞され，翌日の化学賞においてデミス・ハサビス氏が受賞したことについて，まずはAIコミュニティにとってとても喜ばしく，この流れが今後も続くことが期待されることは，基礎研究の重要性の今更の再認識においても強い説得力がある出来事であったことは間違いない．ホップフィールド氏、ヒントン氏、お二人の物理学賞受賞を知った時は正直驚いた，というか意表を突かれた感覚であった．自然科学や宇宙についての発見やその人類への貢献に対する物理学賞というのが一般的な認識である中，情報処理に関する研究が受賞したのであるから驚いたのは当然であろう．確かに，我々の脳の機能をコンピュータ上で再現した，すなわ
事件はGPUで起きているんじゃない メモリで起きているんだ
「AI処理のボトルネックは演算ではなく、メモリアクセスにある」。そんなタイトルでインテル主催の「Intel Connection 2024」で講演を行なったのは、東京大学 特別教授の黒田忠広氏だ。AIの課題である電力消費とボトルネックを解消すべく、インテルのような北米企業と日本の企業、アカデミアはいま何をすべきか。黒田氏は持論を展開した。 GDP比0.6％の第三期成長期に向かうAI時代の半導体産業 Intel Connection 2024のセッションにおいて、スーパーコンピューター富岳プロジェクトのリーダーである松岡聡センター長からマイクを引き継いだのは、東京大学教授で半導体研究者でもある黒田忠広氏だ。最初に説明したのは、半導体産業の成長について。家電で用いられていた程度だった半導体の市場は1990年代はGDP比0.2％程度だったが、PC市場やインターネットが勃興した1995年頃に0.4
トランスフォーマーは RNN である - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
拙著『深層ニューラルネットワークの高速化』が重版して第 2 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 深層ニューラルネットワークの高速化 (ML Systems) 作者:佐藤 竜馬技術評論社Amazon もはや恒例、重版に感謝して書き下ろし専門記事をお届けします。 本稿では、SNS などでもたびたび話題になるトランスフォーマーは RNN であるという話をします。本稿では単に形式的に包含性を指摘するだけでなく、トランスフォーマーと RNN はどの程度似ているのかや、そこから導かれる応用上の意味についても詳しくご紹介します。 本稿は『深層ニューラルネットワークの高速化』の第 6.3 節と第 7.2 節に基づいています。 過去回 拡散モデルと最適輸送（最適輸送第 5 刷） GNN の最新動向（グラフニューラルネットワーク第 3 刷） 深層学習で部分空間を扱うときは射影行列を考えるとよい（グラ
素材カタログ | 株式会社Nansei
『ぶらりおきなわ』の写真の著作権は沖縄タイムス社にあります。 著作物への利用に関しては沖縄タイムス社か弊社Nanseiまでご連絡下さい。
Tips on naming boolean variables - Cleaner Code
Michael Z Posted on Oct 3, 2019 • Updated on Jan 9, 2022 • Originally published at michaelzanggl.com Originally posted at michaelzanggl.com. Subscribe to my newsletter to never miss out on new content. There is a convention to prefix boolean variables and function names with "is" or "has". You know, something like isLoggedIn, hasAccess or things like that. But throughout my career I have seen and
スタッフエンジニアの道: The Staff Engineer’s Path
スタッフエンジニアの道 - Forkwell Library #66 での発表資料です https://forkwell.connpass.com/event/323138/ #Forkwell_Library
AWS Athenaの安価な代替手段：Lambda x DuckDB - Qiita
Athena Amazon Athenaは、標準SQLを使用してAmazon S3に保存されたデータを分析することができる、強力でサーバーレス、インタラクティブなクエリサービスです。複雑なETLパイプラインやデータウェアハウスを設定して管理する必要がなく、大量のデータを処理する組織にとって魅力的なオプションです。ただし、Athenaの価格設定は、予算が厳しい場合など、すべてのユーザーに適しているわけではありません。このブログ投稿では、Athenaの代替となる、低コストで同等の機能を提供できるアルティメットを紹介します。 利点: Athenaの主な利点の1つは、Amazon S3のデータを、複雑なETLプロセスや専用のデータウェアハウスなしに、標準SQLクエリを使用して分析できることです。 Athenaはサーバーレスでもあり、データ量やクエリの複雑さに基づいて自動的にスケールされるため、事前
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GitHub - spiraldb/vortex: "The LLVM of columnar file formats". A toolkit for working with compressed Arrow on-disk, in-memory, and over-the-wire.
【笠原一輝のユビキタス情報局】 NVIDIAを迎撃するAMDの策。AI向けGPU「Instinct MI325X」の強みとは？
GitHub - sourcebot-dev/sourcebot: Blazingly fast code search 🏎️ Deployed as a single Docker image 📦 Search million+ lines of code in your GitHub and GitLab repositories 🪄 MIT licensed ✅
LLMの効率化を支えるアルゴリズム
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Streamlitで結合テスト工数の削減に成功した話
DuckDB雑紹介
