Linuxの標準シェルであるbashでは、PS1という環境変数によってプロンプトを定義している。従って、exportコマンドでPS1を変更すればいい。 デフォルトでは「[ユーザー名@ホスト名 カレントディレクトリ]」というプロンプトになっている。これを単純に「$」というプロンプトに変更するには、以下のコマンドを実行する。
はじめに この記事は 既にある優れた記事などを読んで、自分で理解したこと&試したことをまとめました。 「手っ取り早く色変えたいんだよ!」という方は参考記事をご覧ください。 動機 毎回新しい環境を作るたびにググってたので、いいかげんちゃんと調べようと… 検証環境 Acer Chromebook 11 CB311-8H-C5DVのcrouton(crosh)とcrostini(標準ターミナル)。どっちもDebian(stretch)。 結論 \[ ... \]とは bashプロンプトで使用できる特殊文字 \[ 非表示文字のシーケンスの開始。 これを使うと、プロンプト中に端末の制御シーケンスを埋め込むことができます。 \] 非表示文字のシーケンスを終了します。 参考: Man page of BASH \033[01;34mとは ANSI escape codeの中でCSI(Control Se
rinna(株)は2023年5月31日、ChatGPTの学習に利用されているGPT言語モデルの人間の評価を利用した強化学習に成功したことを発表した。あわせて、強化学習済みの日本語に特化した対話GPT言語モデルをオープンソースで公開した。 ChatGPTの学習にも用いられている、人間の評価を利用した強化学習を行った日本語に特化したGPT言語モデルを公開しました。 詳しくはこちらをご覧ください。https://t.co/tCAO4J061i — rinna Research (@rinna_research) May 31, 2023 GPT(Generative Pre-trained Transformer)は、OpenAIにより開発された大規模言語モデルで、ChatGPTの学習にも利用されている。多くの研究機関や企業が事前学習した大規模言語モデルをオープンソースで公開しているが、オー
こんにちは、ぐらっとです。 音楽や動画を楽しむとき、気軽に楽しめるか?長時間つけていられるか?そして音はいいか?などいろいろと重視するポイントはありますが、どの点においても高いレベルで満足させてくれたヘッドホンを紹介したいと思います。 そのヘッドホンはBOSEのQuietComfort 45(QC45)です。 ワイヤレスヘッドホン界隈ではSONYのWH1000Xシリーズがよく話題にあがりますが、このQC45もかなりいいデキでした。 この記事ではそんなQC45の使ってみた感じたことをまとめてみましたので、最後までチェックしていただければ幸いです。 BOSE QC45 レビュー|装着感最高のヘッドホン QC45の外観をチェック BOSE QC45を実際に使ってみて感じたこと 軽くて側圧も弱いので装着感は最高 操作系は物理ボタンがいい 音質は低音が少し強い印象|アプリ内でイコライザー利用可 まと
はじめに よくAWSの仕事をするので、開発環境をAWS Cloud9(以下Cloud9)で用意することがある。 IAM Roleが使えるのでAWS内の開発は便利なのだが、そのままPythonで開発しようとすると、2023/05/27時点でこう表示されるので、ちゃんと開発環境作らなくちゃね。という気持ちになる。 久々にLangChainやLlamaIndexやらで盛り上がってるし、Python環境でも作るか! と思い立った筆者。じゃあ何を準備すればいいんだっけ、と軽く調べただけでもpip, venv, pyenv, pipenv, poetryなどの選択肢がありすぎて、もうこの時点でげんなりする。Pythonのパッケージマネージャの周辺事情はずっと混沌としていたんだった…… ただ最近は比較的よさげなプロジェクトのRyeがあるので、今回はこれで環境を整えてみる。 Ryeとは 上で書いたような「
はじめに Double Machine Learning(以下、DML)について、Pythonによる実装を交えてまとめました。内容について誤り等ございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。 DMLの概要 DMLとは、機械学習手法を用いつつ2段階に分けて処置効果を推定する手法です。1段階目で2つの予測タスクを行い、2段階目で処置効果を推定するモデルを作成します。 DMLの利点 DMLを用いる利点はたくさんありますが、次の4つを紹介させていただきます。 処置効果の異質性(HTE: Heterogeneous Treatment Effect)を考慮した推定が可能 処置変数が連続・離散問わず適応可能 あまりに高次元すぎて古典的な統計学的アプローチでは適応できない・パラメトリックな関数で十分にモデル化できない場合にも利用可能 漸近正規性や信頼区間の構築など、望ましい統計的性質を多く維
最初にはっきりさせておこう。「Linux」は、私たちが普段が使っているあらゆるものに使われている。クラウドもLinux、ソーシャルメディアもLinux、GoogleだってLinuxだ。冷蔵庫、温度計、「Android」スマートフォン、ロボット、リモコン、スマートスピーカー、ありとあらゆるものがLinuxで動いていると言っても過言ではない。 Linuxから逃れることはできないし、Linuxやオープンソースソフトウェアがなければ、世界中の企業の競争力が削がれるだろう。これは誰かの意見ではなく、単なる事実だ。 一方で、Linuxは一般消費者やホームユーザーには合わないという考えは、意見の1つに過ぎない。 筆者に言わせれば、この主張は短絡的だ。今のLinuxは、家庭用のパソコンでもまったく問題いなく使えるOSになっているし、ホームネットワークのサーバー用OSとしても大きな価値がある。 これ以上読む
I started programming in Rust several years ago, and it has gradually changed the way I design programs in other programming languages, most notably in Python. Before I started using Rust, I was usually writing Python code in a very dynamic and type-loose way, without type hints, passing and returning dictionaries everywhere, and occasionally falling back to “stringly-typed” interfaces. However, a
みなさん、Pythonは好きですか? この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない(型ヒント付きの)コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう(ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
この本は、「GPT-4」「ChatGPT」「LangChain」を活用して「チャットAI」を開発するための入門書です。 対象読者は、 ・チャットAIのしくみを知りたい人 ・チャットAIに知識や計算の能力を与えて仕事を自動化したい人 ・会話ロボットやAITuberなどの会話エンジンとして使いたい人 ・自分のアプリケーションにチャットUIを組み込みたい人 になります。 「ChatGPT」は、OpenAIが開発した最新のチャットAIです。ログインして会話を入力するだけで使える手軽さはもちろん、人間のような自然な会話ができることから世界中で人気となり、2022年11月にリリースされてからわずか2ヶ月で1億人のアクティブユーザー数を達成しました。同年にリリースされた画像生成AI「Stable Diffusion」とともに、研究者や専門家ではない一般の人が人工知能を活用しはじめる、ターニングポイントと
はじめに 予測モデル(機械学習モデル)を解釈するのに有用なSHAPを用いて因果関係を説明することができるか、についてPythonによるシミュレーションを交えてまとめました。内容に誤り等ございましたら、ご指摘いただけますと幸いです。 結論 基本的に、SHAPで因果関係は説明できません。これは、SHAPが予測モデルの因果ではなく相関を明らかにするものであるからです。 そこで今回は、予測モデルをSHAPで解釈する上でありがちなミスリーディングや、それに関連する因果効果を推定するためのアプローチについて記載しています。 そもそもSHAPとは SHAPとはSHapley Additive exPlanationsの略で、協力ゲーム理論のShapley Valueを機械学習に応用した手法です。「その予測モデルがなぜ、その予測値を算出しているか」を解釈するためのツールとしてオープンソースのライブラリが開
メタは、音声データと付随するテキストデータを納めたデータセットがなくても、わずかなデータから音声認識・生成可能なAIモデルを構築した。多くの言語に対応した音声アプリの開発に役立つ可能性がある。 by Rhiannon Williams2023.05.25 6 15 メタ(Meta)は1000以上の言語について、音声認識・生成が可能な人工知能(AI)モデルを構築した。対応可能な言語の数はこれまでの10倍となる。この取り組みは、消滅の危機に瀕している数々の言語の保存に向けた重要な一歩であると同社は述べている。 メタは、コード・ホスティング・ サービス「ギットハブ(GitHub)」を通じてモデルを公開した。同社は、モデルをオープンソース化することで、異なる言語を使う開発者が、すべての人が理解できるメッセージングサービスや、あらゆる言語で利用可能な実質現実(VR)システムといった新しい音声アプリケ
OpenAIは新しいフレームワーク「PRM」を発表しました。これは、大規模言語モデル(LLM)の数学能力を向上させるためのもので、AIが問題を解く際の誤りをプロセスベースで特定・修正する能力を強化します。このフレームワークで訓練した大規模言語モデルは、DeepMind社の作成した数学問題集(MTAHデータセット)において他のモデルを凌駕し最も優れたパフォーマンスを見せました。 また、この手法は数学だけでなく推論能力を必要とする広範な問題の解決にも応用できる可能性があり、注目を集めています。 参照論文情報 タイトル:Let’s Verify Step by Step 著者:Hunter Lightman, Vineet Kosaraju, Yura Burda, Harri Edwards, Bowen Baker, Teddy Lee, Jan Leike, John Schulman,
仕様 ゼンハイザーの有線ヘッドホンで、ミドルクラスに位置するHD500シリーズ。そのトップモデルがHD599SEです。中の上。 SEが付くこのモデルは、Amazonの専売品です。SE無しがAmazon以外の量販店などで売られています。 以下よくある質問と答え。 HD599SEのセールって? HD599SEは、Amazonのセールで買うとお得です。 Amazonプライムデーなど、Amazonのセール中にHD599SEはセール対象品になります。値段はその時によってまちまちですが、大体15,000円ほどになります。 HD599SEと、HD599(SE無し)との違いは? HD599SEと、HD599。違うのは色だけです。 音質は同じです。無印は個性的なカラーで通称プリンと呼ばれています。
HZSOUND Heart Mirror Proの技術仕様インピーダンス:32Ω感度:110dBTHD+N:<1%周波数特性:10Hz-40kHz終端プラグ:2.5mm/3.5mm/4.4mm使用機材Xiaomi Mi 9T (3.5mm SE and USB Port)Sony Xperia X Compact (3.5mm SE and USB Port)Windows 10 with Native USB DriversHiBy Audio Player USB Exclusive Mode with FLAC filesCEntrance DACport HDCayin RU6Ovidius B1VE Abigail 4.4NotByVE AvaniVE MegatronMUSE HiFi M1MUSE HiFi M3デザインとビルドクオリティとても印象的です。HM Proの箱を開
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