デジタル庁が手がけるデータ標準「政府相互運用性フレームワーク(Government Interoperability Framework; GIF)」およびオープンデータ施策についての紹介資料です。 風音屋TeckTalk #3「デジタル庁のデータ標準やオープンデータの民間活用を考えよう」にて発表…
PolarsというPandasを100倍くらい高性能にしたライブラリがとても良いので布教します1。PolarsはRustベースのDataFrameライブラリですが、本記事ではPythonでのそれについて語ります。 ちなみにpolarsは白熊の意です。そりゃあまあ、白熊と大熊猫比べたら白熊のほうが速いし強いよねってことです2。 何がいいの? 推しポイントは3つあります 高速! お手軽! 書きやすい! 1. 高速 画像はTPCHのBenchmark(紫がPolars)3。 日本語でも色々記事があるので割愛しますが、RustやApach Arrowなどにお世話になっており、非常に速いです。MemoryErrorに悩まされる問題も解決されます。開発者のRitchieがしゃれおつなツイートをしてるので、そちらも参考にどうぞ ↓ 4。 抄訳: (ひとつ目)Pandasは黄色くした部分でDataFram
アパレル大手のユナイテッドアローズが、2022年3月に自社EC(電子商取引)サイトを刷新した。顧客データをどう生かし、OMO(オンラインとオフラインの融合)をどう実現させるのか。同社で21年4月からECを含むOMOの推進を担う藤原義昭氏に、IT評論家の尾原和啓氏が迫った。 2022年3月にリニューアルしたECサイト「UNITED ARROWS ONLINE(ユナイテッドアローズ オンライン)」。すっきりとしたシンプルなデザインになっている 22年3月にリニューアルしたECサイト「UNITED ARROWS ONLINE(ユナイテッドアローズ オンライン)」では、システム自体を刷新して表示速度を向上させたほか、検索機能や店頭で利用できるバーコードスキャナー機能など商品情報を見つけやすくするための操作性を向上させた。同社では、この新生ECサイトを基点に、店舗とECを連係させるOMOを推進してい
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。(自己責任) これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません. このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります. さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
前提条件 actを実行するためには、Dockerが必要です。 M1 Macの場合は、--container-architecture linux/amd64のオプションを付けて実行する必要があります。 使い方 # コマンドの構造: act [<イベント>] [オプション] イベント名が指定されない場合は、デフォルトで "on: push" になります アクションが1つのイベントだけを処理する場合は、デフォルトでは "on: push" の代わりに使用されます # すべてのイベントのすべてのアクションを一覧表示: act -l # 特定のイベントのアクションを一覧表示: act workflow_dispatch -l # 特定のジョブのアクションを一覧表示: act -j test -l # デフォルト(`push`)イベントを実行: act # 特定のイベントを実行: act pull_
Microsoftは自社の製品やサービスに対話型AIのChatGPTや画像生成AIのDALL-E2を組み込むことを想定し、ChatGPTやDall-E2を開発しているAI研究団体・OpenAIにすでに30億ドル(約3900億円)を投資し、さらに100億ドル(約1兆3000億円)の投資を検討していると報じられています。そんなOpenAIが今後どのように利益を配分していくのかについて、アメリカのビジネス誌であるFortuneが解説しています。 Inside the structure of OpenAI’s looming new investment from Microsoft and VCs | Fortune https://fortune.com/2023/01/11/structure-openai-investment-microsoft/ OpenAIは当初は非営利団体として設
「10年後、エンジニアとしてどうなっていたい?」 ビジネス・テクノロジー・エンジニアリングの軸から見る、技術職のキャリアパス Meets Professional #1 「やりたいことをやる」と「エンジニアキャリアパス」 #1/2 エンジニアとして「やりたいことをできる」環境を作っていくためには、どうキャリアの道をつくっていけばいいのか? 何を考え、何を学習し、日々どういうコードを書いていけばよいのか? 「Meets Professional #1」に登壇したのは、元DMM、現デジタルハーツCTOの城倉和孝氏。今の開発現場と、これまでの経験からの気づきを共有しました。全2回。前半は、エンジニアのキャリアの行き先について。 始まりは受託開発 デジタルハーツホールディングスCTO・城倉氏のキャリア 城倉和孝氏(以下、城倉):たぶん長いこといろいろ一緒にやっている方もいれば、今日初めましての方も
エンジニアの組織づくりについて、さまざまなテーマでパネルディスカッションを行う「【CADDi x Retty】エンジニアリング組織の悩み相談」。ここでRetty株式会社の常松氏、キャディ株式会社の猿田氏が登壇。最後に、1on1についてと、視聴者からの質問について話します。前回はこちらから。 1on1の頻度 猿田貴之氏(以下、猿田):「1on1を毎週全員やるとメチャクチャ大変なんですが、効率化の工夫などありますか?」なるほど。常松さん、1on1はメンバーというか、どれぐらいやっていますか? 常松祐一氏(以下、常松):1週間に1回、30分。今はVPoEになったので少し減ったんですけれども、9月までは社員のメンバーが16人ぐらいいたのかな。 猿田:16人を1週間に1回だと、週8時間ぐらいやっていたということ? 常松:1日に4回とか5回とか、1on1でずっと話していて。1日の半分というか、週の半分
コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全
株式会社レアゾン・ホールディングス(本社:東京都新宿区、代表取締役:渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 2023年1月18日 株式会社レアゾン・ホールディングス(本社:東京都新宿区、代表取締役:渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 ※音声コーパス: 音声データとテキストデータを発話単位で対応付けて集めたもの。音声認識モデルを作成する材料として使用され、その規模と品質が音声認識の精度を大きく左右する。 ※2「ReazonSpeech」を用いた文字起こしサービスをプロジェクトwebサイトにて実際に試すことができます。 プロジェクトwebサイト:https://
とある事情でJ.C.Licklider の"Man-Computer Symbiosis"(人間とコンピュータの共生)を久々に読み返してみた。Bushの"As We May Think"と並ぶ、HCI論文の古典中の古典です。1960年に公表されている。これが今読んでみてもいろんな意味で面白い: Man-Computer Symbiosis (J. C. R. Licklider, IRE Transactions on Human Factors in Electronics, volume HFE-1, pages 4-11, March 1960) 当時の時代背景はというと、AIという用語が1956年に登場して、すでにコンピュータチェスやGPS (general problem solver)は発表されていた。初期のAIの成功事例から、かなり楽観的に人工知能の実現は可能だと思われていた
年の瀬の12月21日、すかいらーくは『2100店のファミレスに3000台のネコ型ロボットを導入しきった!!』というプレスリリースを出しました。 導入宣言をしたのが2021年10月だったので、1年ちょっとでファミレスで動く3000台のロボットが導入されたことになります。ザックリ計算すると、『1日10台ずつ』のロボットが、全国のガスト、バーミヤンなどで増えていったことになります。少なくとも私の知る範囲では最大規模かつ最高ペースです。 今回は、このビックな取組みがどのようなプロセスで進んだのかを、すかいらーくのIR資料などの公式情報をもとにまとめてみます。 導入したロボットは? すかいらーくグループに納品されたのは、2016年に中国深圳で設立されたPudu Robotics社の「BellaBot(ベラボット)」。すかいらーくやメディアなどでは、その見た目から「ネコ型配膳ロボット」などと呼ばれてい
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く