![結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11677f77f75715bf32f10a54979aa12a37a92e62/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fipw%2Flist%2F1589%2F204%2Fh10.jpg)
「はっぴいえんど」は、日本のロック界に大きな影響を及ぼしたバンドのひとつだ。英語で歌うべきものとされていたジャンルで、母国語である日本語の歌詞を作った彼らに、世界的なロックバンド「ビートルズ」を生んだ英国の「ガーディアン」紙が取材した。 「歌詞を翻訳すれば、意味が変わってしまう」 1969年、松本隆と細野晴臣がロックバンドをはじめようとしたとき、二人はある選択を迫られた──当時のロックの共通語である英語で歌うか、日本語で歌うか。議論の末に二人は母語を選択し、そうすることで、日本の音楽の流れを完全に変えたのだった。 松本、細野、そして鈴木茂と大瀧詠一によって結成されたバンド「はっぴいえんど」は、西洋風のフォークロックと日本語のボーカルを融合させた。この決断は、近年ネット上で人気がある80年代のシティ・ポップ・ファンクから、現代のJポップに至るまで、日本のあらゆる音楽に影響を与えている。 「僕
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
昨年から量子コンピュータ業界は大きな転換期に入りました。これまで人類には難しすぎるという量子コンピュータはみんなで四苦八苦しながら開発をしてきたと思います。具体的な沿革としては、 1、2012年に簡易型量子コンピュータみたいな量子アニーリングマシンが出る。 2、量子アニーリングマシンは2016年をピークに2018年ごろに廃れる。(デスクトップパソコンと大差ないことがわかる) 3...
Example Gallery# This gallery contains a collection of best practice code snippets together with their corresponding video/image output, illustrating different functionalities all across the library. These are all under the MIT license, so feel free to copy & paste them to your projects. Enjoy this taste of Manim! Tip This gallery is not the only place in our documentation where you can see explic
オルト @oooooooorrt 友人から教えて貰った名大消化器外科作成の名古屋飯ガイドのクオリティが高過ぎて笑った。外科学会に合わせて1回限りになるのもなんなので、勝手ながら有効活用しよう jp.jssoc.or.jp/jss124/kodelin…
メモ代わりに使っていきます。 https://www2-kawakami.ct.osakafu-u.ac.jp/lecture/ キャパシタとコイルの式 コイルの式 L’i(t)=V(t) 電流(t)をtで微分した後にLをかけるとV(t)となる import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, labe
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1.目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
ぎーち(ブレイク兄) @BREAK_BROTHER 小型衛星の電源屋さんでヤンス。趣味でも衛星開発やっとります。衛星に携わってる方はぜひ仲良くしてクレメンス… 東方サークル(ネタタイトル萌えジャケットガチクラシック人工衛星サークル)"Windbreaker"のネタタイトル人工衛星担当です。アイコンはかじつおひま様、ヘッダーは人間猫様に描いていただきました! twpf.jp/BREAK_BROTHER リンク Yahoo!ニュース お願い「致します」漢字はNG? - Yahoo!ニュース 「よろしくお願いいたします」ビジネスメールでは常套句ともいえる一文に注目が集まっている。きっかけはX上のあるユーザーの投稿。そのユーザーは「よろしくお願いいたします」の「いたします」部分について、ひ 3 users
0. はじめに 0.1 まえがき 今までは偏微分方程式の数値解析を研究していたのだが、突然FDTD法を利用する必要が出てきた。 これまではどちらかというと静電界で現れる方程式の研究だったため、FDTD法のような(動)電磁界解析は触れていなかった。 これまでの研究のおかげで、数値解析の部分はすんなりと理解できるのだが、電磁気学の知識が若干乏しいのもあって、結構詰まったりもする。 そこで、今回は自分のための知識整理、という意味で、ここにFDTD法の基礎を書き留めようと思う。 0.2 アウトライン この記事では、1次元FDTD法の実装を目標とする。 2次元や3次元のほうがグラフで可視化したときにグラフィカルで面白いかもしれないが、 1次元のほうが、可視化したときにどんな電界や磁界の動きが見やすくてイメージしやすいため、1次元を選んだ。 といっても、実際に利用するときは3次元がほとんどだと思うため
「伝えることは具体的に」。これがビジネスコミュニケーションの鉄則です。 ところが、日々の仕事では、それは真逆の「抽象的」で「不明瞭」なやりとりが、そこかしこで展開されます。 上司から「『きちんと』やって」と指示されたり、「『ほとんど』できています」と報告して叱られたり。きっと皆さんも経験があることでしょう。 そして、こんな“言葉遣いで認識の齟齬が生まれる場面”に必ずと言っていいほど登場するのが「きちんと」「ほとんど」などの副詞です。 伝えることを曖昧(あいまい)にしてしまう副詞。でも、使わないわけにはいかない……。そんな状況があるなかで、私たちは副詞とどう付き合っていけばいいのでしょうか? 今回は『コミュ力は「副詞」で決まる』(光文社新書、2023年)を執筆された、日本語研究者の石黒圭さんとともに、ビジネスコミュニケーションと副詞の関係性を深掘りしました。 副詞を使いこなすとコミュニケーシ
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ(@karaage0703)です。松尾研究所では、機械学習(ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います)を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか? 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
OneDriveは要らないので、スッパリと手を切りたい。そんなユーザーは思い切ってアンインストールしよう。ただし、間違って大事なファイルを失わないように正しい手順で実行しなくてはならない(図1)。 図1 OneDriveを使いたくないなら、アンインストールすればよい。ただし、大事なファイルを間違って失わないように、正しい手順を踏むことが大切だ ファイルをなくすのは最悪 正しい手順で慎重に まずバックアップ機能がオンになっている場合は、オフにする。 次に、「ドキュメント」「ピクチャ」「デスクトップ」のファイルを漏れなく新しい標準保存先に移動する。さらに「OneDrive」フォルダーの直下にあるフォルダーやファイルを「ドキュメント」などに移動する(図2)。「個人用Vault」を使っているなら、そこにあるファイルも忘れずに移動しよう。
統計的因果推論と言えばすっかり統計学分野ではお馴染みのアプローチになった感があり、また機械学習分野でも扱うテーマが複雑化するにつれて注目が高まり続けているトピックスという印象があります。 このブログでも2016年ぐらいから因果推論に関する記事をちらほら書くようになり、僕個人にとってもまた因果推論と言えば馴染み深い概念になってきたという感があります。 一方で、ビジネス実務の現場においても「因果推論」という言葉は使われないにせよ、かなりはっきりと「因果」についての知見もしくは説明可能性が求められるようになってきた、という印象が個人的にはあります。それは良くも悪くもDXブームでありとあらゆるビジネスに関わる事由がデータ化され、「相関」だけなら簡単に見つけられるようになったことで、相関だけからは見えてこない「因果」をはっきりさせたいという願望が浮かび上がってきた、ということなのかもしれません。 そ
はじめに この記事では、Streamlitの概要を説明し、Streamlitを使ってデータ分析Webアプリを実際に開発する中でStreamlitの機能をいろいろと紹介していきます。最終的に以下のようなApacheやTomcatなどのアクセスログを解析するWebアプリをつくります。 Streamlitとは Streamlitは、Pythonで実装されたオープンソースのWebアプリケーションのフレームワークであり、機械学習やデータサイエンス向けのグラフィカルなWebアプリを簡単に作成して全世界に公開(クラウドサービスにデプロイ)できます。 主な特徴 Pythonのみで実装可能(HTMLやCSS、JavaScriptなどフロントエンドのコードを書かなくていい) 豊富なウィジェットが利用可能 Google ColabやJypter Notebookで作成したPythonのコードがほぼそのまま利用で
みなさんは隙間時間に何をしていますか? 私はアプリで英語を勉強することで「英語を勉強している時間が一番幸せ」と思えるほど英語が大好きになりました。私が愛用している、隙間時間に最適な英語学習アプリを4つ紹介します。(高校生記者・さぼてん=2年) 英語の記事で読解力を鍛える「News in Levels」 「News in Levels」は、自分のレベルに合った英語の記事を読んだり、聞いたりできるアプリです。 記事は3段階のレベルに分かれています。一つの記事がそれほど長くないため、短時間で英文読解、リスニングができます。記事によっては問題が3問ほどついているので、内容が理解できたかどうか確かめることもできます。毎日少しずつ取り組むことで、試験の直前に焦って長文、リスニングの対策をする必要がなくなります。 動画でリスニング力UP「VoiceTube」 「VoiceTube」は、英語のYouTub
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