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PDFMathTranslate は、数式や図表を含む論文 PDF の翻訳において、レイアウトの維持に強みを持つツールとして注目を集めています。本記事ではローカル LLM である Ollama を用いた利用方法に焦点を当てて解説します。 PDFMathTranslate PDFMathTranslateは、学術論文の翻訳における課題を解決するために開発されたツールです。主な特徴は以下のとおりです。 数式・図表の完全保持: 論文中の数式、グラフ、図表を元のレイアウトのまま保持します。目次や注釈も維持されるため、原文の構造を損なうことなく翻訳が可能 多言語対応: 複数の言語間の翻訳をサポート 各種 API 対応: OpenAI, Claude, Gemini, Ollama など、様々な LLM に対応（本記事は Ollama について説明） 例：Transformer が発表された論文より

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Cursor の Pro 版でサポートされる AI 機能は非常に強力であり、無料版と比較して多くのメリットがあります。しかし、個人開発者や学生など予算に限りがある人にとっては、Pro 版の利用は難しい場合があります。 本記事では、無料で利用できる Gemini, Roo Code, Cody を設定することで、Cursor の無料版で少しでも Pro の使用感に近付ける方法を紹介します。 概要 Cursor の無料版でも最低限の基本機能は利用できます。 AI Chat でのメンション：Codebase (RAG)、Git、ファイル指定 RAG を構築する手間が不要 Git 機能は、コミットメッセージを生成するのに便利（特に英語でコミットメッセージを書く場合） ファイル内容をブラウザの AI にコピペして質問して、その回答をまたコピペで持って来るような手間が省ける [Ctrl]+[K] によ

v0 は Next.js の開発元 Vercel 社が提供する AI ベースのウェブデザイン特化型のプロトタイピングサービスです。Cursor は AI による支援機能を搭載したコードエディタです。 本記事では v0 でプロトタイピングしたコードをローカルに移し、続きを Cursor エディタで開発するという一連の流れで、使用感をレビューします。また、Next.js の初心者として、AI のサポートを受けながら進めていく上での最低限必要な知識についてもまとめます。 v0 v0 の主要機能は v0.dev/chat と呼ばれる AI チャットインターフェースです。このチャットを通じて、ユーザーは自然言語でデザインの指示を行うことができます。AI がこの指示を解釈し、対応する Next.js のコードを自動生成します。 デザインを開始すると、画面が左右に二分割され、右側にデザインが表示されます

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 量子コンピューターの初歩の初歩を説明します。数学的準備を最低限に留めるため、簡略化した表記法を採用して、基本原理の直観的理解を目指します。前提とするのは 2 進数のビット演算と中学数学で、量子力学の知識は前提としません。blueqat ライブラリによる検証法も説明します。 シリーズの記事です。 量子コンピューター超入門 ← この記事 量子コンピューター超入門2 一般的な表記法 はじめに 量子コンピューターは革新の可能性を秘めた分野です。しかしながら、量子力学に基づくため、その動作原理を理解するのは容易なことではありません。 量子力学では

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Github Copilot と同じようなタイミングで反応しますが、やや反応が鈍いようです。期待したタイミングで反応しないときは [Alt]+[C] で反応させられるのが地味に便利です。Github Copilot では [Ctrl]+[Enter] がありますが、別フレームが開かれるなど挙動が異なります。 私の環境では Github Copilot はしばらく使っているとぐるぐる回ったまま反応しなくなることがありますが、Amazon CodeWhisperer では今の所そのような現象は起きていません。 今回はかなり手直しが必要でしたが、AWS と関係ない題材だったことを踏まえれば贅沢は言えません。最初から完成品を期待しないで叩き台だと割り切れば十分です。個人用途では無料で使えますから、使わない手はないと感じました。 Github Copilot との共存 Github Copilot

HTML の Element を画像に変換するライブラリ html2canvas を試しました。Chrome では良好ですが、Firefox では文字のサイズが変わってレイアウトが崩れるようです。 See the Pen Test: html2canvas by 七誌 (@7shi) on CodePen. ↑ 左が撮影元の Element、右がそれを画像化したものです。内容はデザインでよく使われる lorem ipsum と呼ばれるダミーテキストで、意味はありません。 シリーズの記事です。 dom-to-imageを試す html2canvasを試す ← 今回の記事 複数の画像を生成してローカルに保存 公式: http://html2canvas.hertzen.com/ 驚異的な力技で実装されているようです。 動的コンテンツを画像化できるJSライブラリ "html2canvas" を使

Python でクラス変数をインスタンス変数と取り違えたため、思ったように動かなくてハマりました。参考までにメモしておきます。 概要 よくあるミスのようで、同じ話題を扱った記事があります。 Pythonではインスタンス変数をクラス定義直下に書いてはいけない(戒め) ポイントはこのコメントに集約されています。 pythonの挙動は、self.odds を参照するとき、まずインスタンス変数を参照して、なければクラス変数を参照します。 別の記事でも注意喚起されています。 Pythonのクラス変数とインスタンス変数 | UX MILK クラス変数にアクセスする場合は、特別な理由がない限り「インスタンス.クラス変数」や「self.クラス変数」のようにアクセスすることは避けるべきです。Python ではインスタンス変数をインスタンスオブジェクトから生成することができ、意図せずクラス変数をインスタンス変

Wikipedia は全ページのダンプを提供しています。巨大なデータですが圧縮したまま扱えるようにインデックスが用意されています。実際にデータを取り出してみます。 準備 ダンプデータについての説明は以下にあります。 Wikipedia:データベースダウンロード - Wikipedia ファイルサイズが巨大なため、解凍したXMLを通常のエディタやブラウザで開かないようにご注意ください。 Wikipedia 日本語版のデータは以下にあります。 https://dumps.wikimedia.org/jawiki/ 記事執筆時点で入手可能な2020年5月1日版より、以下の2つのファイルを使用します。 jawiki-20200501-pages-articles-multistream.xml.bz2 3.0 GB jawiki-20200501-pages-articles-multistrea

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ジェネレーターを DSL のように使って関数モナドと State モナドを模倣してみました。記述をそれっぽく見せることに重点を置いたため、bind や return を正確に実装したわけではありません。 この記事は次の記事の Python 版です。同じことが出来るはずなので確認したくなりました。 ジェネレーターで関数モナドとStateモナドを模倣してみた 結果的に、ジェネレーターの return の仕様の変遷や、デコレーターが有用なことなどが分かりました。 実装 実装を並べると、関数モナドと State モナドの差分が分かりやすいです。 def function_monad(g): def f(state): it = g() value = None try: while True: value = it.send(value)(state) except StopIteration a

ジェネレーターを DSL のように使って関数モナドと State モナドを模倣してみました。記述をそれっぽく見せることに重点を置いたため、bind や return を正確に実装したわけではありません。 関数モナド（のようなもの） See the Pen Function Monad by 七誌 (@7shi) on CodePen. State モナド（のようなもの） See the Pen State Monad by 七誌 (@7shi) on CodePen. この記事には Python 版があります。 Pythonでもジェネレーターで関数モナドとStateモナドを模倣してみた 実装 実装を並べると、関数モナドと State モナドの差分が分かりやすいです。 function functionMonad(g) { return state => { let it = g(), re

setTimeout と Web Speech API を Promise でラップする例を示します。 Promise とメソッドチェーンだけでは何がやりたいのか分かりにくいかもしれませんが、async/await もセットで考えることで狙いが分かりやすくなると思います。 ※ Web Speech API の例は単純なので、触れたことがなくても分かると思います。 C# との比較については以下の記事を参照してください。 PromiseとTaskCompletionSource setTimeout Promise の例としては定番です。 コールバック 非同期 API にコールバックを渡す処理をネストすると、いわゆるコールバック地獄になります。 setTimeout によって1秒後に1、その2秒後に2、その更に3秒後に3を表示する例です。 setTimeout(() => { console.

Haskellではモナドと呼ばれる部品を組み合わせてプログラムを作ります。関数の評価に失敗したときにエラーを起こさずに処理する方法の初歩を説明します。Maybeモナドを手っ取り早く使うことを目的としているため、モナドの作り方や圏論には言及しません。 シリーズの記事です。 Haskell 超入門 Haskell 代数的データ型 超入門 Haskell アクション 超入門 Haskell ラムダ 超入門 Haskell アクションとラムダ 超入門 Haskell IOモナド 超入門 Haskell リストモナド 超入門 Haskell Maybeモナド 超入門 ← この記事 Haskell 状態系モナド 超入門 Haskell モナド変換子 超入門 Haskell 例外処理 超入門 Haskell 構文解析 超入門 【予定】Haskell 継続モナド 超入門 【予定】Haskell 型クラス

ニューラルネットワークによる手書き数字認識について、各ノードへの元画像の影響を視覚化します。 アルゴリズム 【注】適当に思い付いたアルゴリズムです。どの程度正確に影響度が測れるかは未検証です。 比較の基準としてピクセルがすべて0のソースで各ノードの値を計算します。 評価対象とする画像を用意します。1ピクセルだけソースに入れて各ノードの値を計算して、すべて0のときと値を比較します。これをすべてのピクセルに対して行ったものを、ノードごとに特定のピクセルが与える影響とします。 これを画像化することで、視覚的に影響を見ることができます。 準備 『ゼロから作るDeep Learning』のサンプルを使います。 https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch 初回実行時にMNIST（手書き数字のデータ）をダウンロードするようになっ

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Haskellと比較しながらF#を説明します。練習では再帰に慣れることに重点を置きます。再帰によるリスト処理の例として各種ソート（挿入ソート、バブルソート、マージソート、クイックソート）を紹介します。 ※ 一応、Haskellは飛ばしてF#だけでも読めるようには配慮したつもりです。Haskellがよく分からなければ飛ばして読んでみてください。 この記事はHaskellの記事をベースにしています。 Haskell 超入門 2014.08.20 練習の解答例は別記事に掲載します。 【解答例】Haskellで学ぶF#入門 この記事には姉妹編があります。 C#/JavaScriptで学ぶF#入門 2017.01.04 この記事には関連記事があります。 doブロックとコンピュテーション式 2016.07.01 functionのインデント 2016.12.14 F#を手っ取り早く試すために、私が常用

C#やJavaScript（ES2015）と比較しながらF#の文法を説明します。手続型の延長線上で取っ掛かりをつかむことを目的とします。関数型については深追いしません。 とりあえず手続型的な発想でも構わないので、F#を使ってみます。 関数型特有の概念の説明には重点を置きませんが、その導入になるようには意識します。 一気に関数型に飛ばないで、ベターC#として慣れていくような入り方を目指します。 関数型の理解を深めるのは慣れてからでも遅くないというスタンスです。 この記事は以前開催していたF#入門のテキストを改訂したものです。 この記事には姉妹編があります。 Haskellで学ぶF#入門 2017.01.11 F#を手っ取り早く試すために、私が常用している環境を紹介します。 F#開発環境の紹介 2016.12.30 F#について F#の構文は見慣れないものだと思います。この記事ではC#/Jav

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 私が常用している F# スクリプトの開発環境を紹介します。個人的には、小規模なプログラミングでは最強の使い勝手だと感じています。これが便利で F# を使っていると言っても過言ではありません。 【2018.07.31】記事を全面的に書き直しました。以前の内容は非推奨です。 F# を試してみたい方は、入門記事を参照してください。 2017.01.04 C#/JavaScriptで学ぶF#入門 2017.01.11 Haskellで学ぶF#入門 Visual Studio Code の拡張機能では Markown+Math もお勧めです。 V

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C#を学習すると共変と反変という用語がでてきます。難しそうな用語ですが、その取っ掛かりとして戻り値と引数に的を絞って図によるイメージで説明します。数学的な知識は前提としませんし、コードも簡単なものしか出て来ません。型周りの知識を整理するのにも役立つでしょう。 この記事で最終的に説明したいことは、次のようにデリゲートから参照するメソッドの戻り値や引数の型を変える規則についてです。 C Foo(A a) { return new C(); } // 戻り値はBの派生クラスC、引数はBの基底クラスA delegate B Delg(B b); // 戻り値と引数ともにB Delg d = Foo; // 型が一致しないのに、なぜ許されるのか？ この規則はイメージしにくく混乱を招きがちですが、図による直感的な説明を試みます。 ※ 具体例で用語に慣れることも目的としています。なるべく話を単純にするた

ベクトルの外積と呼ばれる演算には3種類あります。 テンソル積 $\otimes$ ウェッジ積 $\wedge$（楔積） ベクトル積 $\times$（クロス積） これらについて簡単に紹介します。 ※ 外積と言えばベクトル積を指すことが一般的です。ここでは使用頻度ではなく、説明の都合で番号を振っています。 内積と外積を同時に扱えるクリフォード代数の幾何積も紹介します。 最後に、代数式・テンソル積・ウェッジ積・ベクトル積・幾何積・四元数を計算するプログラムを掲載します。 シリーズの記事です。 多項式の積を計算 外積と愉快な仲間たち ← この記事 ユークリッド空間のホッジ双対とバブルソート 四元数を作ろう 四元数と行列で見る内積と外積の「内」と「外」 八元数を作ろう 八元数の積をプログラムで確認 外積の成分をプログラムで確認 多元数の積の構成 十六元数を作ろう 関連するコードをまとめたリポジトリ