WebRTC を理解するためにカメラ映像を送るだけの最小実装を探る
GW なんも予定がなくてブログ書くかソシャゲやるか昼から酒飲むしかやることがないです。だから予定があったら使っていたであろうお金でソシャゲに課金したらめちゃくちゃ強くなりました。やったー。友達にはドン引きされましたが、GW に予定がある人よりかは節約できていると思います。そんなソシャゲもやることなくなって暇なので酒飲みながらブログを書きます。今日は WebRTC です。 免責 筆者は RFC を読んでいません。これは「そもそも WebRTC それ自体 の RFC なんてものは存在しないもんね〜」という意味でなく、ICE や SDP の RFC すら読んでいないという意味です。そのため WebRTC そのものの解説として読むと良くない表現が含まれるかもしれません。ただし自分が WebRTC でカメラ映像を送る実装を動作させ、そのコードの解説という点では間違ったことは書いていないはずです。動作
MLIR がもたらす新たな中間表現の可能性
はじめに 半導体の微細化が鈍化し、ハードウェアによる高速化が困難になっている現状において、ソフトウェアによる計算の高速化が喫緊の課題となっています。この状況において、特定のドメインの問題を解くことに最適化された言語であるドメイン固有言語と、そのコンパイラであるドメイン固有コンパイラの活用が望まれています。 ドメイン固有コンパイラの構築の際には、開発を容易にするために、既存のコンパイラ基盤であるLLVMを活用することが考えられます。しかし、LLVM はドメイン固有コンパイラの構築にはあまり向きません。この理由は、LLVM の成功と表裏一体の関係にあります。 LLVM が成功した理由は、コンパイラの処理を適切に分割し、独立したモジュールとして機能させたことにあります。このモジュール化において中心的な役割を果たしているのが、LLVM で用いられる中間表現(Intermediate Represe
MLIRでHello, Tensor｜Kai Sasaki
この記事はTensorFlow Advent Calendar 2020、17日目の記事です。この記事ではLLVMコミュニティが中心となって開発しているMLIRという新しいコンパイラ基盤の基本的な使い方を解説します。 MLIRとはMLIRとはコンパイラ基盤となるオープンソースのソフトウェアでその名はMulti-Level Intermediate Representationの頭文字を取ったものです。もともとはGoogleのTensorFlowチームが開発したソフトウェアでLLVM Foundationに2019年に寄贈されました。 コンパイラ基盤としてはLLVMがよく知られていますが、MLIRはLLVMで得られた知見をより抽象的なレベルで実現し、機械学習アプリケーションに代表されるような複雑な数値計算を様々なハードウェア上に最適な形で実行できるようにします。 例えばコンパイラが真に必要な
一言で理解するReact Server Components
この記事はReact公式の内容を翻訳・紹介するものではありません。筆者の解釈や理解を伝えるものであり、Reactの公式見解と一致しているとは限りません。あらかじめご了承ください。 皆さんこんにちは。最近Next.js 13.4がリリースされ、App Routerがstable扱いになりました。App RouterはReact Server Component (RSC) をふんだんに用いて構築されています。 React本体でServer Componentがずっとalpha版なのにNext.jsでbetaとかstableとか言ってるのは何で？ という問題も、React Canaryのアナウンスにより無事に解消されました。 React Canaryってなに？ 先日React公式ブログでアナウンスされた、新しいリリースチャネルです。 筆者の理解による概要をお伝えすると、Canary版のReac
話題の「ChatGPT」誰でもできる目からウロコの使い方【『独学大全』著者が教える】
ブログ「読書猿 Classic: between/beyond readers」主宰。「読書猿」を名乗っているが、幼い頃から読書が大の苦手で、本を読んでも集中が切れるまでに20分かからず、1冊を読み終えるのに5年くらいかかっていた。 自分自身の苦手克服と学びの共有を兼ねて、1997年からインターネットでの発信（メルマガ）を開始。2008年にブログ「読書猿Classic」を開設。ギリシア時代の古典から最新の論文、個人のTwitterの投稿まで、先人たちが残してきたありとあらゆる知を「独学者の道具箱」「語学の道具箱」「探しものの道具箱」などカテゴリごとにまとめ、独自の視点で紹介し、人気を博す。現在も昼間はいち組織人として働きながら、朝夕の通勤時間と土日を利用して独学に励んでいる。 『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）はロングセラーとなっており、主婦から学生、学者まで幅広い層か
マストドンのコード、特にフロントエンドをなんとかしたい、あるいはなんとかしている - このIP網の片隅で
はい。 このブログをわざわざ読んでいる方なら既にご存知かもしれませんが、マストドンをご存知でしょうか。 いわゆる分散型マイクロブログの一種で、2017年ごろのTwitter社による日本人イラストレーターの大規模凍結あたりで一時期話題になり、 最近またイーロンマスクによるTwitter社買収から始まった一連の混乱で再度少し話題にもなりました。 で、まあ僕としてもマストドンに小改造をしたうえで自分で運用しているんですが、マストドンのコードは今となってはだいぶ厳しい。 厳しい部分を挙げると割とキリがないんですが、ざっくり書くと フロントエンドがWebpackerにべったり、かつ独自configを書きまくっている デフォルトが隠蔽されているWebpackerと合わさり最終的にどういうconfigでwebpackerが動いてるのかたぶん誰も把握できてない Typescriptじゃない 動いてるからヨ
Mojoは「C言語のように速いPython」なのか - k0kubun's blog
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
Releasing 3B and 7B RedPajama-INCITE family of models including base, instruction-tuned & chat models
Releasing 3B and 7B RedPajama-INCITE family of models including base, instruction-tuned & chat models The RedPajama project aims to create a set of leading open-source models and to rigorously understand the ingredients that yield good performance. A few weeks ago we released the RedPajama base dataset based on the LLaMA paper, which has galvanized the open-source community. The 5 terabyte datase
第33回世界コンピュータ将棋選手権 結果報告 - TadaoYamaokaの開発日記
5/3～5/5に開催された第33回世界コンピュータ将棋選手権に参加しました。 HEROZチームとして、「dlshogi with HEROZ」というプログラム名でエントリしました。 大会の概要 世界コンピュータ将棋選手権は、1990年より毎年開催されている歴史のあるコンピュータ将棋の大会です。 今回は33回目の開催で、46チームが参加しました。 第1予選、第2予選を通過した上位8チームで総当たりのリーグ戦で決勝戦が行われました。 大会の結果 決勝リーグでは最終戦で上位3チームが1敗で並び優勝を争う展開になりました。 dlshogiは最終戦で勝って、同じく最終戦で勝ったやねうら王とはSBの差で、優勝（二連覇）という結果になりました。 優勝につながったポイント 今大会では、二次予選の結果で、上位ほど強い相手に先手番であたることができるというルールでしたので、二次予選を1位で通過したことが有利に
公文書管理システムの大量ファイル消失事故についてまとめてみた - piyolog
2023年4月21日、新潟県は公文書管理システム上に登録された文書の添付ファイル約10万件が消失する事故が発生したことを公表しました。ここでは関連する情報をまとめます。 大量ファイル消失も県民への影響限定的と見解 2023年4月9日にファイルの消失事故が発生したのは県が運用していた公文書管理システム。2023年3月24日21時から2023年3月31日23時59分までにシステムに登録されたファイル10万3,389件が消失したことを事業者が確認した。新潟県は今回のファイルの大量消失は、庁内業務（庁内の意思決定手続きにかかるもの）で処理が既に行われたものであって、県民や事業者などへ直ちに大きな影響が及ぶことは想定していないと見解を示している。また事業者によれば、今回の事故は新潟県の公文書管理システムでのみ生じたもので、他の地方公共団体では発生していないとしている。 新潟県は行政DXの一環で庁内の
高校時代に数学の成績が割と良かった人でも、大学の数学系の授業を受けたときに「何を言っているのか、式の意味が全く分からない。。」となることが多いです（私もしかり）。どうしてこのような事象が起きるのでしょうか？また理解度を高めるためにまずやるべきことはなんでしょうか？ | mond
高校時代に数学の成績が割と良かった人でも、大学の数学系の授業を受けたときに「何を言っているのか、式の意味が全く分からない。。」となることが多いです（私もしかり）。どうしてこのような事象が起きるのでしょうか？また理解度を高めるためにまずやるべきことはなんでしょうか？ 大学の数学を学ぶときに引っかかることや引っかかる場所は人によって違うと思いますが、私がもっとも重要だと思うことを簡単にですが書きたいと思います。なお「高校までの数学」と「大学の数学」と便宜上書きますが、あくまで便宜的な表現と思ってください。 高校までの数学は、数学的な対象物というものはすでにあるものとして、その性質を学ぶことが多いと思います。それに対して大学の数学では、数学的な対象物をすでにあるものとして扱うのではなく、これこれの条件を満たすものが「それ」であるとして定義するところから始めます。 これは些細な違いではなくてものす
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広島大学の学生が丸木位里らについての研究成果を発表
Introducing MPT-7B: A New Standard for Open-Source, Commercially Usable LLMs
