macOS 10.13 High Sierraでhtopコマンドを実行するとシステム全体がフリーズする不具合が確認される。
macOS 10.13 High Sierraでhtopコマンドを実行するとシステム全体がフリーズする不具合が確認されています。詳細は以下から。 htopコマンドはリオデジャネイロ・カトリック大学のHisham Muhammadさんが2004年から開発しているシステムのCPU,メモリ,ストレージ使用率やタスクを表示してくれるtopコマンドをグラフィカルに改善したコマンドラインツールですが、このhtopコマンドをmacOS 10.13 High Sierraで利用するとシステム全体がフリーズしてしまうそうです。 DESCRIPTION The top program periodically displays a sorted list of system processes. The default sorting key is pid, but other keys can be use
Microsoftがテキストから本物と見間違うレベルの架空のイメージを自動生成する新AI技術「AttnGAN」を開発
Microsoftが文章からイメージを自動生成できるAI技術を開発しました。「黄色い体で、黒い翼を持ち、短いくちばしの鳥」と入力すれば、まるで実在する鳥であるかのような自然な画像を自動生成できます。 [1711.10485] AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1711.10485 Microsoft researchers build an AI that draws what you tell it to https://blogs.microsoft.com/ai/drawing-ai/ 写真や画像から説明文(キャプション)を自動生成するAIはGoogleなどによって開発されてきました。
画像からHTMLを生成する深層学習とは？AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
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木の重心列挙アルゴリズム - Learning Algorithms
木の重心列挙アルゴリズム English version is available here. 木の重心を列挙するアルゴリズムです。重心の性質をよく知っている方にとっては自明な木$dp$を実装するだけだと思います。 これで $verify$ しています。計算量は $O(n)$ です。 中のアルゴリズムとしては、基本的には各頂点についてその頂点からのびる部分木のサイズがすべて $\cfrac {n}{2}$ 以下であるような頂点を求めているだけです。 では、そのような頂点が $3$ 個以上存在しないことを示しておきます。 まず、重心が $2$ 個あるとき、それらは必ず隣接していることを示します。 仮に以下の画像のように、重心 $u$ と重心 $v$ が存在して、これらが隣接していないと仮定します。すると $u$ と $v$ のパス上には必ず一つ以上の頂点が存在することになります。そのうちの一
グーグル、「Spectre」フィックスによる性能への影響はほぼ無いと強調 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます CPUに影響する3つの「Meltdown」および「Spectre」脆弱性のうち、最も解決が困難な脆弱性に対処するGoogleのフィックスが功を奏したようだ。 「Retpoline」と呼ばれるこのフィックスは、2つのSpectre脆弱性の「Variant 2」（「ブランチターゲットインジェクション」と呼ばれる）に対処する。MicrosoftとGoogleはVariant 2について、修正が最も困難な投機的実行脆弱性と考えている。3つの脆弱性のうち、CPUのパフォーマンスに大きな影響を及ぼすのはVariant 2だからだ。 この脆弱性は、同一CPU上のさまざまなインスタンス間を移動するのに使われる可能性もあるので、クラウド上の仮想化環境にと
インテルのCPU脆弱性対策パッチによる再起動の問題、新世代チップでも
Intelは、「Meltdown」と「Spectre」の影響を受ける旧型チップにパッチを適用すると予期せぬ再起動が発生する問題が、新型チップでも生じていることを明らかにした。 Intelは米国時間1月17日遅くに公開した最新情報で、ファームウェアパッチの適用によって起こる問題が、旧型の「Broadwell」と「Haswell」のチップだけでなく、最新の「Kaby Lake」までのより新しい世代のCPUでも発生していることを認めた。 このファームウェアアップデートは、Spectreなどの問題による影響を緩和するが、「Ivy Bridge」「Sandy Bridge」「Skylake」「Kaby Lake」の各アーキテクチャを採用するプロセッサを搭載するマシンは、ファームウェアを更新した後に通常より頻繁に再起動を引き起こす場合があると同社は述べた。 Intelは、Meltdown/Spectr
アメリカから日本への国際郵便～USPS(米国郵便公社)2: ぴあの・ふぉるて returned to OSAKA
USPS＝United States Postal Service、つまりアメリカの郵便局です 日本向けの国際郵便についてだいぶわかってきたので覚書として記事にさせていただきます。 少しややこしいので興味のない方はパスしてください。 ☆1インチ＝2.54cm 1オンス＝28.35g 1ポンド=454gで計算しています。 ☆2010年8月現在(料金は近年頻繁に上がっているようです。日本への料金です。） 詳細はUSPSの公式HPをご覧ください → http://pe.usps.com/text/Imm/il_010.htm 日本向国際郵便には4種類あります。 １．ファーストクラスメール(First Class Mail) ２．プライオリティメール(Priority Mail) ３．エクスプレスメール(Express Mail) ４．グローバルエクスプレスメール(Grobal Express M
木の半径、直径、中心、重心
最近よく見聞きする木の用語を整理しておく。 離心数（eccentricity） 節点vから最も離れた節点をwとする。 このときパス(v, w)の長さをvの離心数と呼ぶ。 記号で表すときは、ε(v)と書く。 木の半径（radius） 離心数の最小値。つまりmin_(v ∈ V) ε(v)。 木の中心から最も遠い節点までの距離とも言える。 木の直径（diameter） 離心数の最大値。つまりmax_(v ∈ V) ε(v)。 最も遠い2点間の距離と言える。 木の中心（center） 離心数が最小の節点。 最も離れたところにある節点までの距離が最小の節点なので、なんとなくグラフの中心にありそうなイメージと合致する。 木の重心（centroid） 節点vを根とした木を考える。 vの直接の子以下の最大部分木の節点数が最小となる場合、vを木の重心と呼ぶ。 木を再帰的に分割して何か処理をしたい場合、木の
高見泰地五段と増田康宏四段が本当に似てるのかAIに聞いてみた – きふろぐ
観る将の界隈では「高見泰地五段と増田康宏四段がそっくりだ」という話題をたまに見かけます。 二人とも若手ながら対局に解説にと活躍している棋士なので、見る機会が増えた今でこそそんなこともなくなりましたが、かくいう自分も以前はよく混乱していたものです・・・。 毎日新聞にこんな記事も掲載されたほどなので、きっと世間一般的に見てもよく似てるレベルの二人なんでしょうね。 高見と増田は「ひょっとして兄弟？」と思わせるほど顔のイメージが似ているが、どちらかと言えば高見が猫顔、増田が犬顔に近いだろうか。 将棋：第７６期名人戦順位戦 増田康宏四段－高見泰地五段 第２譜 – 毎日新聞 さてそんなお二人ですが、漠然とではなくはたして本当に顔が似てると言えるのか？白黒はっきりつけるため、AI の力を借りて検証してみることにしました。 Face APIについて 今回検証に使った AI は、MicroSoft が提供し
ダンボール製自作キット「Nintendo Labo(ニンテンドーラボ) 」は何が凄いのか : 市況かぶ全力２階建
NYカジノ(NY証券取引所)、東証カジノが5時間半営業とする一方で6時間延長して22時間営業(1時半～23時半)へ
名人を破った将棋プログラマー語る、「AIが人を超えても人は楽しく暮らせる」 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
―山本さんが開発した将棋プログラム「Ｐｏｎａｎｚａ（ポナンザ）」は、どうしてプロ棋士トップの“名人”に勝つまで強くなれたのでしょうか。 「機械学習の利用で大きく変わった。以前の人工知能（ＡＩ）開発は、人の知識をプログラムに落とし込む方法だった。例えば、コップを判別する場合、透明や円筒といった特徴を覚えさせる。ただ、似たものとの区別や例外は難しく、人が説明できなければＡＩは正しく判断できない。一方、機械学習は無数のコップ画像を学習させて、ＡＩが自分で本質を理解し、判別する。判別基準はブラックボックスになるが、人の説明の限界を超えられる。著書『人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか？』ではまず、なぜ最近のＡＩの急速な進化が起きたか伝えたかった」 ―人の役割は何ですか。 「人はＡＩが勉強しやすい環境をつくるコーチになる。億を超える判断のパラメーター調整は人にはできない。ＡＩの判断は人が理解
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