The fastest search engine on cloud storageOptimized file format that reduces the number and size of I/O requestsSmart I/O scheduling that maximizes throughputWritten in Rust, no GC, vectorized processing, and SIMD includedPowered by tantivy, the fastest search engine library A perfect fit for logs and tracesData is stored and searched on unlimited, cost-efficient cloud storageSearch and troublesho
ICLという視力矯正手術を受けた改造人間になって1週間経った。突然あがった視力にも柔軟に対応する視覚システムには感心してしまう。ただ、20年来の習慣というものはなかなか抜けず、未だに朝は眼鏡を探して、遠くを見ようとすると眉間を突いて、目薬を差そうとすると指がこめかみの脇の虚空を捉えてしまう。 久しく視力が悪かったので小町先生のブログ記事などを読んでICL自体に興味自体はあったけれども、眼鏡でも生活に特段困っているわけではない、せいぜい温泉に入るときに不便なくらい、と思って何もしていなかった。しかし、就職をして健康診断を受けた際に、視力だけひっかかってしまい、どうやら社会人として生きていくには視力が足りていないらしい、と気づいた。確かに学会に参加してもスライドやポスターが読みにくい。眼鏡のレンズをさらに分厚くするという選択肢もあったが、とりあえずICLを受けられるか相談だけでもしてみようと、
Important: As I am no longer working at Meta, this repository is not maintained anymore. I've created a fork at github.com/adefossez/demucs. Note that this project is not actively maintained anymore and only important bug fixes will be processed on the new repo. Please do not open issues for feature request or if Demucs doesn't work perfectly for your use case :) This is the 4th release of Demucs
Polymath uses machine learning to convert any music library (e.g from Hard-Drive or YouTube) into a music production sample-library. The tool automatically separates songs into stems (beats, bass, etc.), quantizes them to the same tempo and beat-grid (e.g. 120bpm), analyzes musical structure (e.g. verse, chorus, etc.), key (e.g C4, E3, etc.) and other infos (timbre, loudness, etc.), and converts a
※ChatGPTと言っていますが、正確にはOpenAIの「code-davinci-003」というGPT-3のモデルを使っています。 ChatGPT、すごいですよね! 質問すれば、ある程度のことはいい感じの返答をしてくれますね。 例えば「〜と似た文章を作って。」メッセージをChatGPTに投げることで、似たような文章を生成できます。 入力: import openai openai.api_key = key #keyはopenaiのページから取得してください。 model_engine = "text-davinci-003" prompt = """ 「MatrixFlowは、AIの開発に特化したノーコード開発のプラットフォームです。 画面上でブロックを動かすという視覚的な操作だけでAIを開発できます。 様々な課題や要望に応じたAIモデルのテンプレートが用意されているため、テンプレート
どうも、俺です。 デートで寿司に行きたいと考えてる人は、そこそこいる。 が、寿司は値段が高い上に、一回ミスると数万が軽く飛ぶので、デートで使うには実は難易度が高い。 しかも、一歩間違えれば、「食」が主役になってしまうのも、よろしくない。 デートの主役は、言うまでもなく、2人の「会話」なので。 そんな悩める子羊のために、グルメ×デートのプロの俺が立ち上がった(Macを立ち上げた)。 実際、東京だけでも寿司屋に80店舗以上は訪問し(回転寿司やチェーン店除く)、生涯のデート回数は大小様々なデートを含めれば、たぶん1,000回を超えてる。 グルメ×デートで言えば、東京で俺を超えてくるのは、アンジャッシュの渡部くらいだろうか(冗談)。 そんな俺の知見や経験を980円という破格の値段で買える訳なので、あまりの安さに驚きを隠せない。 しかも、このnoteは不定期で更新していくので、長く使える優れモノ。
「Rust Atomics and Locks」を読んだ #2023-02-05 発売前からすごく楽しみにしていた本で、発売日に買って年末から一生懸命読んでいた。 今なら以下から無料で読める。 https://marabos.nl/atomics/ 内容としては求めるものが分かりやすく書かれており、すでに2023 年に読んで良かった本の1つに入りそう。 目次書籍を通して得たかった知識 #例えば以下のようなコードを書いた際に、println!でどのような数値のペアが表示されるのか。結論から書くと0 0,10 20といった値がまずは思い浮かぶと思うが、0 20というペアで表示される可能性もあるとされており、その際以下のような疑問・不明点があった。 0 20と表示になるのはどのような条件で何が起こった場合なのか強いメモリモデルとされるx86でも0 20というペアは発生するのか本ケースにおいてx8
まえがき 「GPUを持ってないけどAI絵を描いてみたい!」というお悩みを抱えている皆さん、Google Colabで満足していませんか?この記事ではModalを使うことでGoogle Colabより(きっと)優れたAI絵生成体験をGETする方法をご紹介します。 What is Modal? イケメンなランディングページだね みんなが良く知るあの「モーダル」ではありません。名前の由来は謎ですが、「Your end-to-end stack for cloud compute」という謳い文句の通りクラウドコンピューティングツール(?)です。Colabみたいにリモートでプログラムを実行する環境を用意してくれるというわけですね。Colabとは違って対話的ではないのであまり初心者には優しくないですが、Pythonの関数の一部だけをリモートで実行するというような柔軟性があるので汎用性はそこそこ高いと思
https://zenn.dev/link/comments/09280d40f6fa5a で考えていたけどあまりに脇道に逸れ過ぎなので別のスクラップブックにした。 気になること WASIって何? (WASMとの差分) Web用 WASMをパッケージングする上でEmscriptenとwasm-packの違い 純粋JSとのパフォーマンス差をベンチマークしてみたい WASIって何? (WASMとの差分) WASIはBrowser, JS independent なWASM仕様 -> ランタイムのためのインターフェース? BytecodeAllianceが中心となって策定している WASI実装としては wasmtime, wasmer, lucetの3つがメジャーっぽい 結局、WASI/WASMの関係性は何なのか? 一般的にWASMと呼ばれているものはブラウザ向けのWebAssemblyのこと
こんにちは、NTTの藤田です。 Dockerfileを書くのに疲れた?イメージサイズの縮小で1日が終わった?コンテナの起動が遅すぎる?コンテナ技術と悪戦苦闘する皆様のための新技術、アーキテクチャに依存しないポータブルなバイナリフォーマットと数十μsで起動するsandbox環境を実現する、WebAssembly System Interface(WASI)を試してみました。 WebAssembly System InterfaceとはWASIは、 WebAssembly(WASM)をウェブブラウザ以外の環境で実行するため、 ホストのファイルやネットワークなどの資源に安全にアクセスさせるための仕様です。 具体的には、POSIXに似たAPIが定義されており、WASMのバイナリが、OSが管理する資源にアクセスできるようになります。 WASMは、ネイティブコードなみの速度で動作する、ポータブルなバイ
こんにちは。ZOZO研究所の平川とML・データ部のデータサイエンスブロック2の荒木です。私たち2022年度の新卒入社メンバーは有志で社内マッチングアプリ「CLUB ZOZO」を運営しています。この記事では、興味関心が近い社員同士を自動でマッチングするアルゴリズムについてご紹介します。マッチング時のバッチ処理については推薦基盤ブロックの関口が解説していますので、興味のある方は併せてご覧ください。 qiita.com 目次 目次 CLUB ZOZOとは CLUB ZOZOを運営するにあたり解決すべき課題 ユーザ間の類似度を計るアプローチ 数理最適化を用いた偏りのないマッチング生成 ダミーデータでの推論結果 まとめ 最後に CLUB ZOZOとは CLUB ZOZOは、興味関心が近い社員同士をマッチングし、週に1回15分間のChat Timeをセッティングするサービスです。Chat Timeとは
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (言語モデルにおける推論と行動の相乗効果) 1. はじめに近年、思考の連鎖 (CoT: Chain of Thought) を促した言語モデルは、さまざまな算術、常識推論タスクに優れ、創発的な能力を発揮します。ただし、独自の内部表現を使用するため、リアクティブに探索・推論したり、知識を更新したりする能力が制限されます。 一方、最近の研究では、事前学習済み言語モデルで「テキストコンテキスト」を「テキスト行動」にマッピングすることで、さまざまなインタラクティブ環境 (例: テキストゲーム、Webナビゲーション、ロボティクス) で行動を決定しています。ただし、それらは多段階の目標について抽象的に推論したり、作業記憶を維持したりしません。 「ReAct: Synergizing R
「Google Colab」で「TEXTure」 (Text-Guided Texturing of 3D Shapes) によるテキストとメッシュからのテクスチャ生成を試したのでまとめました。 1. TEXTure「TEXTure」は、メッシュとテキストを入力として渡すことで、高品質のテクスチャでメッシュをペイントする手法です。事前学習したDepth-to-ImageのDiffusionモデルを使用しています。 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) MiniCondaのインストール。 Python 3.9のものを利用しました。 # MiniCondaのインストール %%bash MINICONDA_INSTALLER=Miniconda3-py39_4.
To perform a search, we intersect the results of multiple lookups to give us the list of documents where the string appears. With a trigram index you need four lookups: lim, imi, mit, and its in order to fulfill the query for limits. Unlike a hashmap though, these indices are too big to fit in memory, so instead, we build iterators for each index we need to access. These lazily return sorted docum
Webの将来はサーバサイドレンダリング(SSR)に回帰していく。Denoが主張するIsomorphic JavaScript(もしくはUniversal JavaScript)とは何か? 静的なHTMLファイルをWebサーバが配信する仕組みから始まったWebは、サーバ側で動的にHTMLを生成するCGIの仕組みや、Webブラウザ上でJavaScriptを実行してインタラクティブな操作を実現するなどの仕組みを得たことでWebアプリケーション基盤へと発展しています。 現在、Webアプリケーションの仕組みとして代表的なものがSPA(Single Page Application)でしょう。 SPAはWebブラウザ上で多くの処理が行われるためユーザーの操作に対する反応が速く、インタラクティブ性の高い快適なWebアプリケーションを実現できる利点があります。 しかし、これからのWebはサーバサイドレンダ
The Future (and the Past) of the Web is Server Side Rendering When servers were in Swiss basements, all they had to serve was static HTML. Maybe, if you were lucky, you got an image. Now, a webpage can be a full-blown app, pulling in data from multiple sources, doing on the fly manipulations, and allowing an end-user full interactivity. This has greatly improved the utility of the web, but at the
一昨日くらいに 「DIP してもどうせ辛くなるよね」的なことを適当にツイートしたら引用 RT や RT 後言及やエアリプで言及された上に「こいつは設計を何も理解しとらん」みたいなことを言われた。「俺は本当に何も理解していないのか?」と不安になったので、自分の考えをちゃんと書いておこうと思った。先に自分の立場を言うと、なんたらアーキテクチャとか SOLID 原則は有用だし自分も使うが、それを厳守しようとは思っていないと言う立場だ。 DIP とはなんだったか DIP(依存性逆転の原則)は SOLID 原則の一つで、一言で言うと「抽象に依存させると依存関係が逆転する」といったものだ。何のことやらという風になるので例だけ挙げると、UserRepository と UserService があってこのように定義すると class UserRepository { get() { return dat
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