毎週決まった雑誌を読むとか 金曜の夜に1人で映画見ながらお酒飲むとか 趣味まで届かない、些細なものを教えてほしい 社会人になって毎日退屈だから些細な楽しみを取り入れるために参考にさせてください
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
その他詳細の料金プランページはこちら 今回はホビー用途となっているFreeプランを使います。無料でプロジェクトを2つ作ることができますが、APIを1週間未使用の場合はデータベースが一時停止となるようで再開する場合はダッシュボードから起動し直す必要があるようです。 サービスへの登録 では、早速Supabaseのサービスに登録を行っていきます。 Supabase.io Supabase.ioへの登録はGitHubアカウントを利用するようです。 「New Project」から新規プロジェクトを作成します。 プロジェクト名とデータベースのパスワード、リージョンを指定します。今回は「Tokyo」リージョンを選択しました。 「Create new project」を押下後、数分待つとプロジェクトが作成されます。 完了後に画面に表示されるProject API keyとURLを後ほど利用するのでメモして
クルクル🐾※TL追えてない @krttn78 息子、学校の教科書を全ページ自力でPDF化して、それが保存されてるiPadだけ持って登下校してるんだそう。ITを活用するってのはこういうことだよ。 2021-10-25 09:14:20 クルクル🐾※TL追えてない @krttn78 ちなみに、教科書本体は置き勉してるし、ノートは毎回iPadで写真に収めてるから、授業も自宅学習も何ら支障がない様子。PDF化するのに2時間かかったらしいけど、それでも毎日教科書を運搬する無駄がなくなったメリットの方が遥かに大きいとのこと。スバラシイ。 twitter.com/krttn78/status… 2021-10-25 11:45:07
オゾンホールフロンガスを使うことでオゾン層が破壊されて穴が空いてしまったという問題。 1987年のモントリオール議定書によってフロンガスの使用が禁止された結果、オゾンホールには縮小の兆候が見られている。 とはいえ、オゾンホールはいまだ大きく、本格的な問題解決は21世紀末になるという。 が、とりあえずは打てる手は打ったし、ということで、あまり言われなくなったのだろう。 酸性雨工場の煙などに含まれる汚染物質により、雨が酸性になって木々が枯れ、人体にも悪影響を与えるかもしれないという問題。 普通の雨はpH5.6、狭義の酸性雨はpH4.2〜4.4。 日本では80年代から現在に至るまでずっとpH4.7くらいで変わっていないようだ。 国際条約で二酸化硫黄や窒素酸化物の規制が進んだことで、それらの排出量は減少し、欧米では酸性雨は「解決」扱いになっている。 日本でも排出ガスの規制は進んでいるし、「pH4.
サントリーホールディングスの新浪社長の発言をきっかけに、45歳定年制が話題になり、その賛否の議論が展開している。人事コンサルタントである私の関心は「定年制」という言葉ではなく「45歳」に向いた。なぜ、「45歳」なのかということである。 その背景には、日本企業が長年行ってきた人事制度の慣習があるのではないだろうか。その考察と人材の流動化の可能性について考える。 海外と違う? 「管理職になれる人となれない人」の分岐点 日本の人事の年功化の問題は、かなり前から指摘されている。その年功化の原因には昇格人事があると考えられる。人事制度の運用は主に資格等級制度に基づいて行われるが、その等級が上がることを昇格という。 昇格は人事評価や上司推薦などが反映されて行われるが、重要なのは下記の2つの時期だ。 (1)昇格のスピードに差が表れる時期 (2)ある等級以上に昇格できるか否かの差、つまり昇格の選抜差が生ず
EVの充電問題が「自動バッテリ交換スタンド」で一気に解決してしまった。自動運転でバッテリ交換されるので、ガソリン満タン給油より早いし、安いし、楽。バッテリもレンタルになるから本体価格も安くなる。航続距離がー!充電時間がー!充電スタンドがー!バッテリーが高い!ってアンチEVの意見は完全敗北。バッテリ交換スタンドがガソリンスタンドを置き換え始めた中国ではEVが主流になるのは間違いないし、今後数年で世界にも普及するだろう。マキタとかの電動工具を使ってる人ならわかるが、バッテリは複数持って、バッテリが切れたら充電済のバッテリに交換するのが当たり前の使い方。EVでもそうなるってことだ。内燃機関の時代は終わるよ。油を爆発させて車輪を動かす古い技術にこだわりが強すぎる車マニアの意見を聞きすぎて、トヨタはEVに乗り遅れた。国の安全規制がガチガチすぎて、NIOのようなスタートアップも日本からは全く出てこなか
Lorca+SvelteKitでやってみる! https://github.com/zserge/lorca https://github.com/sveltejs/kit あらかじめ必要なもの go(version 1.17.2以降) nodejs(16.9.0以降),npm(7.21.1以降) Chrome/Chromium/Edgeのいずれか プロジェクトの開始 mkdir sample-gui cd sample-gui go mod init sample-gui npm init svelte@next frontend // Choice "Svelte app template" is "Skelton Project". // Choice "Use TypeScript" is No. // Choice "ESLint" is No. // Choice "Prett
第1 はじめに 自然言語処理技術の発展に伴い、自然言語AIを利用したサービスが大変盛り上がっています。 たとえば、検索、要約、翻訳、チャットボット、文章の自動生成、入力補完などのサービスで、近いところで有名なのは、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」ですかね。これは約45TBにおよぶ大規模なテキストデータを学習し、あたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能な自然言語モデルです。 【参考リンク】 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 進化が止まらない自然言語処理技術ですが、事業者が自然言語AIを利用したサービス(*ここでは、データの処理がクラウド上で自動的に行われるサービスを前提とします)を提供する際に検討しなければならないことは、大きく分けると、学習済みモデルの構築フェーズの問題と、モデルを利用したサービス提供フェーズに関する問題に分かれます。 このうち、モデル
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