青猫 @AonekoSS \眼鏡っ娘ばんざい!/ ゲームプログラマで元エロゲのエンジン屋さん。最近は専らUnityのお仕事。 AI絵 (ちちぷい) → aoneko.jp/p 技術記事 (Note) → aoneko.jp/n ツール (GitHub) → aoneko.jp/g aoneko.jp 青猫 @AonekoSS 息子がプログラミング勉強したいってオンラインスクールのサイト見せてきたから、運営会社を調べて採用情報のインストラクター募集欄を見せながら「時給1,080円で必須スキルがワードとエクセルって書いてあるやろ? つまり、ほぼ素人の先生やからここは止めとけ」って情報の追い方を教えてあげた。 2024-09-06 00:26:27
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む(コマンドなし) こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
以下のツイートに反響があったので、どういう感じで作っていったかと感想をメモ 要約 この記事ではAIのChatGPT(GPT-4)を使用して、JavaScriptでぷよぷよを作成する手法について紹介しています。最初の依頼は「JavaScriptで動くぷよぷよのコードを書いて」とされており、最初に生成されたコードは不完全であったとのことです。 その後、AI側からは、1.ぷよの衝突検出、2.プレイヤーの入力によるぷよの操作、3.ぷよの回転の順に実装するように指示があり、徐々に改善を施していきました。 短時間で開発を終えることができるため、エンジニアとしてのスキルや要求、不具合の言語化能力があれば有効だとされています。現時点では優秀なプログラミングのアシスタントとして機能しています。 エンジニアが直面するストレスや不安を軽減できる可能性があります。一例として、短期間で開発を終えることができるため、
はじめに 1992 年に POSIX でシェルが標準化されて以来、シェルスクリプトの数値計算に expr コマンドは使いません。expr コマンドを使って計算していたのは Bourne シェル(古い UNIX の sh)時代の話で、現在の POSIX sh (dash、bash、ksh 等)時代では数値計算に expr コマンドは不要です。今どきはシェルの機能だけで整数の計算を行うことができます。「今どき」って一体いつからだって話なわけですが……。 注意 シェルスクリプトでパフォーマンスの話をするとすぐに「他の言語で〜」という方がいますが、私はどんなことにでもシェルスクリプトを使えなんて一言も言っていません。パフォーマンスを気にしている理由は、そこが実際にシェルスクリプトのボトルネックになるポイントだからです。そもそもシェルスクリプトと一般的な言語は言語設計レベルで得意なことが違います。ユ
はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記事では筆者が自信を持っておすすめするMicrosoftのオープン教材を紹介するのでぜひ自身の勉強や人材育成に生かしてもらえれば本記事を執筆した甲斐があります。(もちろん僕がお勧めしているだけでなくてGitHubのスター数も多く世界的に認められています!) こ
Raspberry Piにもラインナップがいろいろあるのですが、今回はその中でも小さくて安い!Raspberry Pi Zero WHを使ってみましょう。 Raspberry Pi Zero WHとは? もともとRaspberry Piシリーズはコンピュータを学ぶ学生さんや子供たちに、安くて使いやすいコンピュータを提供するために始まったプロジェクトです。 その取り組みの一環で、機能をそぎ落として、子供のお小遣いでも買いやすい5ドル*1のコンピュータとしてRaspberry Pi Zeroが誕生しました。Raspberry Pi のラインナップの中でも最安です。しかし、これでは利益が出ないためか?、1人1個までの購入制限がついています。 このRaspberry Pi Zeroに無線機能を追加したり、ピンヘッダを実装したりして、購入制限のないバージョンがRaspberry Pi Zero WH
動画マニュアルを扱うメリット 指導員の負担が減少 育成用資料の作成や指導に時間を割く時間が少なくなる 指導員が自分の業務に集中して作業ができる時間の増加 教育の質を一定にすることができる 指導者のスキルや性格によって教育の質が左右されてしまう問題の解決 不慣れな指導担当者に対する対応 教育の体系化が可能 実際の業務に合わせて教育を行うため、指導したい内容の業務がなかなか発生しない場合があります。 動画マニュアルを用いることで順序立てて教育を行うことが可能になる 業務ノウハウの可視化 熟練作業員のカン・コツなど目に見えない細かな動きを可視化 新人がわからない初歩的な内容などを質問せずに自分で解決できる ネット環境と端末があれば、いつでもどこでも学習することが可能 反復学習が可能 EduNoteと他社製品との違い 一般的な編集方法 一般的な動画編集ではタイムラインと呼ばれる作業スペースからトラ
適当な RTMP サーバ YouTube Live など、RTMP に対応したライブ配信サーバを用意する。 自前で構築するなら、Nginx の RTMP モジュールや、SRS (Simple Realtime Server) の使用が候補に挙がる。 構築手順 まず Raspberry Pi に OS をインストールする。今回は Raspbian 10 (32bit) を使用する。 $ head -1 /etc/os-release PRETTY_NAME="Raspbian GNU/Linux 10 (buster)" $ getconf LONG_BIT 32 ffmpeg をインストールする。apt でインストールしたものがうまく動かなければ、下記のようにして ffmpeg-build-script を使わせてもらうと良い。 $ git clone https://github.com
UWSCはRPAと同様にパソコン上の画面操作を保存/再現することで知られています。とはいえ、両者には「動作環境」や「認識方法」に違いがみられ、自動化操作にプログラミング知識が必要かどうかの問題が大きく関わってきます。そこで今回はUWSCとRPAの違いについて解説し、それぞれのメリット・デメリットからおすすめの選び方を紹介していきます。 UWSCとはUWSCとは、Windows上で実際に行ったマウス・キーボード操作をスクリプトに保存し、再現することができる自動化ソフトです。保存した動作は繰り返し実行することができ、タイマーを使って指定時間に動作させることができるなど、プログラミング初心者にも使いやすい自動化ツールといえます。操作設定には「余分な時間、マウス移動は記録しない」や「マウス座標を相対座標で記録する」といった選択タブが用意されているため、必要に応じて保存方法を切り替えることもできます
AWS、ローコード開発ツール「AWS Step Functions Workflow Studio」リリース。サーバレスアプリをビジュアルプログラミング AWSは、AWS Lambda関数やAWSのサービスなどをフローチャートのようにアイコンを組み合わせることでプログラミングを行える、ローコードビジュアル開発ツール「AWS Step Functions Workflow Studio」(以下、Workflow Studio)をリリースしました。 Workflow StudioはWebブラウザから利用する開発環境です。左側にAWS Lambda関数の呼び出しやAWSのさまざまなサービスがアイコンとして並んでいます。 Workflow Studioで開発された内容は、最終的にJSONベースのコード「Amazon States Language」( ASL)として出力されます。 Amazon S
未経験で社会人である筆者がPythonと機械学習を学びました。 「今回の勉強方法はかなり実用的かつ効率的!」と強く実感した内容でしたので紹介します。 UdemyがPythonと機械学習の始め方に最適! 結論から言いますとUdemy の講座を受けました。 未経験・初心者だった筆者がPythonを触れるようになり、機械学習のプログラムを作っています。 筆者が受けた講座はこちら!おススメ! Python 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを学ぶオンライン講座 時間がない社会人が「Python」「機械学習」を効率良く身に付く勉強方法です。 下手な参考書買うより圧倒的に安く、効率良く隙間時間でスキルを身につけれます。 次章から経緯を説明していきます なぜ「Python」「機械学習」の勉強を始めたか 筆者が「Python」「機械学習」の勉強を始めようとしたきっかけは、このA
はじめに これは深層学習以外の機械学習と応用技術 by QuantumCore Advent Calendar 2019の第1日目の記事です。 こんにちは。QuantumCoreのリサーチャーの@ryoppippiです。 今年、弊社ではアドベントカレンダーを企画しています。 その名も 『深層学習以外の機械学習と応用技術』 近年話題になることが多い深層学習 ではない 機械学習技術にフォーカスを当てた、ユニークなものとなっております。 古典的アルゴリズムの応用でも良いですし、もちろん弊社のQoreを使ってもらっても構いません。 皆さんの投稿を是非とも楽しみにしています! それで、この記事は? アドベントカレンダーの概要欄にあるQoreとはなんぞや どう使えばいいのだ といったことを中心に書いていきます。 Qoreについて QoreとはQuantumCoreが開発した機械学習の仕組みです。 リザ
tl;dr 筋トレ推定アプリを作った Qoreはリザーバコンピューティングというアルゴリズムを使っている スマホで取得できる加速度データから時系列データの分類タスクを行った コード 精度はかなりいい テストデータで、精度 99.6% これで筋肉エンジニアになれる っはず 戦略 スマホ(iphone)で加速度センサーデータを収集 x, y, z軸3つの成分をもつ時系列データが手に入る 腕立て、腹筋、スクワット、腹筋ローラーの4種目の筋トレで学習 スマホだけで、どんな筋トレをしたかがわかる データの収集 スマホを、ズボンのポケットに入れたまま筋トレする 今回は、いずれの筋トレにおいても、同じ向きでスマホをポッケに入れる 違う向きにしたりすると、より推定は難しくなると思われる 加速度測定には、以下のアプリを使わせて頂いた 「加速度・ジャイロスコープ・磁力センサーロガー」 測定間隔は 0.1 se
私は文系学部の出身で、大学卒業後も事務職などの文系の仕事を続けていて。エンジニアは私には関係のない仕事だとずっと思っていました。 ところが教授と出会ったことで「哲学的な問い」と「テクノロジー」が繋がるということに初めて気が付いたんです。 文系と理系で分けて物事を考えていたのが、文理を分ける必要なんて無いということを知りました。 実は私はもともと通訳を目指していて、通訳学校に1年通った経験があります。 そして通訳学校から紹介してもらった英語の仕事が、石黒教授の事務補佐の仕事でした。 まずは英語を使う事務などの仕事を経て、通訳へと転身するというのが一般的な通訳のキャリアの積み方なんです。 ところが研究室で、日常的に最新の技術に触れるうちに「いずれ、通訳の仕事は無くなってしまうのではないだろうか」という気持ちが湧いてきたんです。 通訳は人工知能に完全に代替されるか、もしくは本当にトップの通訳だけ
ゆかりねっと単語 関連するニコニコ動画 2175件を見に行く ユカリネット 20 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要関連動画関連項目掲示板ゆかりねっととは、投稿者「おかゆぅ」が作成したリアルタイム音声認識ソフトである。 概要 このゆかりねっとというソフトは新しい認識精度を用いた最新版の音声認識ソフトでその認識精度は 【 J 】である。これは(たぶん)かなりの認識精度であり、再現できるのは今のところこのソフトの 【プレズィー認識型】と呼ばれるこのソフト独特の認識プロセスをもって実現している 素人目にもかなり高精度の認識をしていて、個人的にもこのソフトが流行ることが予測される。というかしろ 以下本文抜粋 ---------------------------------- 追記:1月24日 完成しましたので公開いたします。 公開先 2016年10月22日に移転した模様 ---------
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