大矢勝 1957年、神戸市生まれ。大阪市立大学大学院生活科学研究科(修士)修了。泡で洗う洗濯機の開発研究で学術博士の学位を取得。短期大学講師を経て1990年より横浜国立大学助教授、2008年より同大学教授となり、2023年現在は名誉教授。洗浄技術・試験法、洗剤の環境影響・安全性、消費者情報などの分野の研究に従事し、洗浄技術や洗剤に関する多数の著書の執筆も行う。
![「汚れの落とし方」を科学で分析。「洗浄技術の研究者」に教わる、汚れとの戦い方 | となりのカインズさん](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df07fad5e48945e856f3067fde3dad81befbc307/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd2tzd06cwmvahj.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F09%2F09224003%2Fyogoreotoshi_ogp-min.jpg)
ワイ29歳女 顔面チー牛、整形のタイミング失った 勤めは堅い、年収は平均よりはある、学歴もある、家事は一通りやる 正直自分と同スペの男ならこれでも結婚難易度低いと思う、男はある程度のスペックあれば顔面多少アレでもなんとかなるから でも私は結婚したければ自分より収入・学歴・家事スキルの点で低スペ狙いするしかない、もちろん容姿にワガママなど言えない 正直低スペ狙えばまだ結婚できなくはないと思う、でもこの感じだと一生ひとりで生きてった方がメリット大きいだろう 最近ちょっと子供が欲しいなと思い始めているが、気の迷いだ、気の迷いだと抑え込んでいる 低スペ夫との間に顔面頭脳性格全方位低スペキッズが生まれても誰も幸せにはなれない でも本気で婚活するなら今が最後だ 40代や50代になった時、私は今の私が下した決断を呪うのだろう 結婚してもしなくても、子供を産んでも産まなくても、私はなんにせよ今の私の決断を
Joy Watson Taniguchi @JoyTaniguchi 🇺🇸🇯🇵 Sociolinguist. Endangered Languages and Dialects. Shizuoka Institute of Science and Technology. 社会言語学/危機言語・方言 Yokohama DeNA Baystars. Posts are my own. joytaniguchi.com Joy Watson Taniguchi @JoyTaniguchi この論文、おもしろい! アルツハイマーになった英作家の文章がどのように変化していくのかを定量的に示したもの。語彙の多様性や文章の複雑性が減少するのは予想できそうだけど、他にもさまざまな特徴が、しかも40代からそれは始まっている、と。academic.oup.com/dsh/article/26… 202
この記事はx86-64の機械語を書けるようになるためのガイドとなることを目指します。読者はアセンブリー言語について既にある程度知っていることを想定します。 情報源 x86-64の機械語のオフィシャルなガイドはIntelのSoftware Developer ManualまたはAMDのAMD64 Architecture Programmer's Manualです。 Intel SDM: Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals AMD64 Architecture Programmer's Manual, Volumes 1-5 このほか、Cから呼び出される関数を定義したり、Cの関数を呼び出すためには、呼び出し規約の知識も必要です。使用される呼び出し規約はOSに依存し、Unix系では主にSystem V ABI
1. はじめよう! 要件定義 ~ビギナーからベテランまで(難度:★☆☆) 1-1. 本のポイント 要件定義のプロセスが平易な言葉で解説されている 内容がコンパクトで図解も多いため読みやすい 中級~上級エンジニアが初心に帰るためにも最適 1-2. 本の特徴 本書は、初学者向けにざっくりとした内容を具体的なアウトプットとともに学ぶことができる。 184ページとボリュームに物足りなさを感じそうだが、要件定義のプロセスと、プロセスごとの勘所がコンパクトにまとまっている。 ちなみに、本書は「要件定義のプロセスと勘所を知れる」という点で独立した書籍だが、著者が書いた下記2冊と合わせると、理解をより深められる。 ・はじめよう! プロセス設計 ~要件定義のその前に ・はじめよう! システム設計 ~要件定義のその後に 本書が有益だと感じた読者は、ぜひ上記2冊にも目を通していただきたい。 1-3. 本を書いた
SPAやモバイルアプリから利用するAPIを開発する際の、トークン認証のお話です。 どの認証ライブラリを使うべきという話ではなく、トークン認証の論理的な設計について考察します。 私自身も結論が出ていないので、色んな意見が聞けると嬉しいです。 出発点 ユーザテーブルにアクセストークンを持つのが最も安直な発想だと思います。 ログイン成功時にアクセストークンを発行し、該当ユーザレコードにセット。 同時に有効期限もセットします。 認証時には、アクセストークンが存在し有効期限内であれば、認証を通過させ、 そうでなければ認証失敗とします。 ログアウト時には、該当ユーザレコードのアクセストークンを空にします。 発行日時を持ち、システム内に定義された有効期間をもとに、認証時に計算する方法もあると思います。 Laravel Sanctum 等はそういう実装です(しかもデフォルトでは有効期限なし)。 有効かどう
「エントロピー」という概念がよくわかりません。 - Mond https://mond.how/ja/topics/25cvmio3xol00zd/t242v2yde410hdy https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mond.how/ja/topics/25cvmio3xol00zd/t242v2yde410hdy 「エントロピー」は名前自体は比較的よく知られているものの、「何を意味しているのか今一つ分からない」という人の多い概念である。その理由の一つは、きちんと理解するためには一定レベルの数学的概念(特に、微積分と対数)の理解が必要とされるからであろう。これらを避けて説明しようとしても、「結局何を言いたいのかすっきりしない」という印象になってしまいやすい。 「エントロピー」を理解し難いものにしているもう一つの理由は、「エントロピー」という概念が生まれた歴史的経緯
ジャニーズ事務所は7日、都内で故・ジャニー喜多川氏による性加害問題についての会見を行った。代表取締役社長・藤島ジュリー景子氏が出席し、ジャニー氏の性加害を事実と正式に認め、謝罪。ジュリー氏は社長を退任し、新社長として所属タレントである東山紀之が就任した。これを受け、在京の民放テレビ局が同日までに声明を発表するなどし、それぞれの報道姿勢を示した。 ジャニーズ事務所の再発防止特別チームの調査報告書では、「マスメディアからの批判を受けることがないことから、ジャニーズ事務所が自浄能力を発揮することもなく隠蔽体質を強化し、その結果、被害が拡大した」などと指摘しています。この問題をめぐっては、これまでも週刊誌等でたびたび報じられ、性加害の事実を認定した東京高等裁判所の判決が2004年に確定するなどしましたが、NHK は、当時、この問題について認識が薄く、その後も、取材を深めてニュースや番組で取り上げる
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
広島県内の7つの公立高校の寮で、今月1日の昼ご飯から、納入業者による食事の提供が突然停止し、このうち、県立三次高校では教職員が生徒の弁当を買って対応する事態になっています。 同じ納入業者をめぐっては静岡県内でも、高校や特別支援学校の給食が提供できていないことが明らかになりました。 広島県教育委員会によりますと、いずれも県立で、庄原市の庄原格致高校、西城紫水高校、庄原実業高校、三次市の三次高校、東広島市の西条農業高校、神石高原町の油木高校、それに広島市の市立沼田高校の寮で、食事を提供していた広島市中区に本社がある「ホーユー」と連絡が取れなくなり、今月1日の昼ご飯から寮の食事が出せなくなりました。 このうち三次高校では緊急対応として、平日は3食とも教職員が弁当などを購入し、60人の寮生に提供しています。 寮ではこれまで「ホーユー」から雇われている調理員が生徒の食事を作っていましたが、本社と連絡
はじめに 「React で再レンダリングを抑えたい...」となった場合、多くの人が React.memo や useMemo、useCallback などのいわゆる 「メモ化」 を思い浮かべることでしょう。 しかし、そういった「メモ化」を用いなくても再レンダリングを抑える方法が実は存在しています。 今回はその代表的な例を2つ紹介していきたいと思います。 よくある例 まず例として、以下のような 「パフォーマンスに問題を抱えたコンポーネント」 を考えてみましょう。 import { useState } from "react"; export default function App() { let [color, setColor] = useState("red"); return ( <div> <input value={color} onChange={(e) => setColo
Sansan株式会社が提供するキャリアプロフィール「Eight」、朝日インタラクティブ株式会社が運営する中小企業向けウェブメディア「ツギノジダイ」の共催イベント「日本を変える 中小企業リーダーズサミット2023」より、日本ハッカー協会の代表理事・杉浦隆幸氏の講演の模様をお届けします。本記事では、中小企業が取るべきセキュリティ戦略の基本や、中小企業で大企業並みの「ゼロトラスト」を実現する方法などが語られました。 中小企業のセキュリティ年間予算は「100万円以下」 司会者:「ハッカーが教える、妥協しない高コスパなセキュリティ対策」と題し、一般社団法人日本ハッカー協会代表理事・杉浦隆幸さんよりご講演いただきます。それでは杉浦さん、よろしくお願いいたします。みなさん盛大な拍手でお迎えください。 (会場拍手) 杉浦隆幸氏:今日は「ハッカーが教える、妥協しない高コスパなセキュリティ対策」ということで、
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涼やかで清潔感のある白Tシャツは夏に人気です。しかし、夏は汗をかきやすく黄ばみがどうしても気になりがち。白Tシャツが黄ばむ問題の解決策を教えてくれるのは、掃除や夫婦円満に関する情報を発信しているぴえーる (pierre_life_style)さん。早速、白Tシャツの黄ばみを落とす方法を見ていきましょう。 白Tシャツの黄ばみを落とす特製アワアワ洗剤の作り方 夏の暑い日に白Tシャツを着ると、汗に含まれる皮脂が原因で、黄ばみやすくなります。黄ばみは、ぴえーるさんおすすめの特製アワアワ洗剤を作って効率的に落としましょう。
河野太郎デジタル相は8月25日、デジタル庁が作成した「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」をX(旧Twitter)にポストした。 デジタル庁で公開している「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」。 ぜひ、参考にしてください。https://t.co/zgC9j4eKGm — 河野太郎 (@konotarogomame) August 24, 2023 同資料は、デジタル庁が中央省庁向けに開催したワークショップの資料を8月4日に一般公開した物。テキスト生成AIへの入出力の設計方法を学ぶ内容で、OpenAIの「GPTモデル」に関する基礎知識に始まり、同モデルの特性や注意点、「GPT API」の仕組みなど、学習に必要とされる情報を全46ページに渡って扱っている。
音楽制作ツールには、Cubase、Studio One、FL Studio…のように汎用性の高いDAWソフトのほかにも、マスタリングに特化したソフトや波形編集に特化したもの、最近ではAI作曲機能が強力なものなどがあります。そうした中、それらとはまたちょっと異なるアプローチで、、作曲という部分に特化した音楽制作ツールもあります。その一つが、ハンガリーのソフトウェアメーカーであるMusicDevelopmentsのRapidComposerというWindowsでもMacでも使えるソフトです。 もともと2010年に誕生したこのソフトは、コード進行の作成やフレーズの生成にフォーカスしており、作曲における作業を効率よくこなせて、アイディア出しにも使えるツールとして進化してきた歴史があります。最新バージョンは4.7となっていますが、RapidComposerは国内に代理店がないこともあり、日本のDTM
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
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