一石楠耳 @isikusu 明日からスタートの仙台から弘前まで330キロ散歩、ウメハラの理由がなかなか良くって、「思い出作り。あとは昔に比べたらバカやることが減ったから、昔みたいにバカなことが出来るのかやってみたいと思って。変わってないのか試したい」っていう。それで誘った相手が20年前に一緒に歩きまくったアール 一石楠耳 @isikusu この企画に誘った相手が、ウメハラ漫画の原作でウメハラが前から一緒にバカやってる友人の折笠、ひき逃げにあってウーバーできなくなったKSK、チームを離れて仕事のないえいた、誘われてないのに前ステしてきた若手のシュート。そんな中で参加理由を「忠誠心」の一言で済ませたクロカフェが最高だった 坦々麺 @tanmengen ウメ散歩スペシャルの情報全然追えてないからコメント等からまとめも ・メンバーは、【ウメ・アール・KSK・ハンサム・だんご・Shuto・カフェ・え

おいおいまたかよ、驚き屋かお前はと言われそうですが、またゲームチェンジャーなんですよ。ほんとすいません。全部AIが悪いんです。 AI関連はちょっと目を離すと取り残されてしまいます。後から来たのに追い越され、泣くのが嫌なら歩いていくしかないのです。今回、それが再びAI音声合成で起きました。 筆者はAIアートグランプリを受賞したおかげでいろいろなところから取材を受けたり自分でも解説記事を書いたりしていますが、その中で、Diffusion（拡散）モデルを使ったDiff-SVCというAI声質変換によってリアルな元音声を再現できると説明してきました。ですが、これからは「実は今は新しいAI技術を使っているんですよ」と付け加えなければいけません。 妻の歌声を合成するのに使っていたDiff-SVCから別の新しい技術に乗り換えてしまったのです。 Diff-SVCが出た後に、So-VITS-SVC（SoftV

文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor

また Linux カーネルの話です。 Linux では fork によるマルチプロセスと、pthread によるマルチスレッドでの並行処理を比較した場合、後者の方がコストが低く高速と言われます。「スレッドはメモリ空間を共有するので、マルチプロセスとは異なりコンテキストスイッチ時にメモリ空間の切り替えを省略できる。切り替えに伴うオーバーヘッドが少ない。」というのが FAQ の答えかと思います。 が「オーバーヘッドが少ない」と一言にいわれても具体的にどういうことなのかがイメージできません。そこで Linux のスレッド周りの実装を見て見ようじゃないか、というのが今回のテーマです。 3分でわかる(?) マルチプロセスとマルチスレッド まずはうんちく。マルチプロセスとマルチスレッドの違いの図。以前に社内で勉強会をしたときに作った資料にちょうど良いのがあったので掲載します。Pthreadsプログラミ

このBOOTHページを見て「あれ、0円でダウンロードできる？」と気づいた人は鋭いです。 VMMには有料版が別途あって、こちらは2,500円です(※ブースト機能でさらに高額を払うのも可能です)。 BOOTHの売上累計額を構成しているのは大部分がこの有料版で、一部は無料版のブースト枠も含まれています。 「なるほど、じゃあ無料のは体験版か～」と思った人は鋭いけどハズレです。VMMでは重要な機能も含めて、ほぼ全機能が0円版で利用できます。コードも一部を除き公開しています。 https://github.com/malaybaku/VmagicMirror 要はドネーションウェア的な公開方式になっていて、その状態で実質的にVMMだけを公開して売上額が1000万円に到達した、という次第です。 ぶっちゃけ額面が載ってるツイートをするのは怖いんですが、ドネーション的なお金なのでキリが良いタイミングで報告す