終結する兆しが見えないイスラエルとイスラム組織ハマスとの戦闘。イスラエルが戦闘を続ける背景の一つに「大イスラエル主義」の影響があるという。今後の動向を考える。
「焼き天ぷら」という、面倒な揚げ物の工程をすっ飛ばせる商品が、SNSで注目を集めました。 【写真】ホットプレートで、焼きたて天ぷら…家族で楽しめます 「こ、こここここここ、これ!!!話題になってたこれ!めちゃくちゃ!う、うまい!!!!すごい技術だ!!!昭和産業さんすごい!!!!!」 こう紹介したのは「よい(@mccwgs)」さんです。後日、美味しそうに「焼けた」チキンサラダとタラの芽の「天ぷら」の写真もツイートしました。 「試したい!」「こういうの欲しかった!」 ツイートには「買お!」「油高いもんな」「試したい!」「揚げ物するの苦手な僕の味方―!こういうの欲しかった!」「油のハネと処理がめんどいから絶対揚げ物しないマンだけど、これならいいなーやってみたいなー」「これで旦那さんのお弁当に天むす作ろっ」などとコメントが寄せられています。 こちらの「もう揚げない!!焼き天ぷらの素」は、昭和産業(
1. はじめに 新人に悲観ロックによる排他制御を説明する際、実際にPostgreSQLを操作して見せたデモの評判がよかったため、今回Qiitaの記事にしてみました。排他制御は並列実行のイメージが掴めないと知識だけで理解するのは難しいので、体験してみると多少は理解しやすくなるかと思います。 なお、排他制御の説明については、他の方の良い記事やWebサイトがあるのでそちらを参照ください。 排他制御のあれこれ データベースさわったこと無い新人向けトランザクション入門 TERASOLUNA5.xのガイドラインの6.4. 排他制御 2. 悲観ロックを試してみる 2.1. 事前準備 今回は「PostgreSQL 9.3」を利用して悲観ロックを試してみます。 PostgreSQLのインストールについては他の方の記事を参考にしてみてください。 Windows環境でPostgreSQL 新人研修用(DB編)
はじめに マケデコという主に株式関連のマーケットAPIを活用し、分析や予測モデルを構築しているbotterのDiscordコミュニティをJPX総研様、AlpacaJapanの協賛で運営しています。 マケデコの中で、さまざまなイベントを企画する中で、前提知識として、機械学習モデルが生成するスコアについての知識があまり共有されていないと感じていて、この文章を書いた次第です。 過去に作成したものだと、JPX総研様と一緒に作成した株式分析チュートリアルなどはかなり網羅的にいろいろなトピックを扱っているのですが、こちらはSIGNATEで開催された株式分析コンペの内容を踏襲しており、与えられたコンペのお題に対してスコアを生成することを前提に記載されています。(補足: この株式分析コンペの設計の仕方は以前記事にまとめたので、ご興味あればぜひお読みください) システムトレードを行うときも、このスコアを自分
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると: 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
SQLite のデータベースに対して、複数のプロセス、スレッドから同時にアクセスする可能性があるとします。 他のプロセスがトランザクション処理中で排他ロック (EXCLUSIVE LOCK) がかかっていると、SELECT や UPDATE の実行に失敗します。 具体的には SQLITE_BUSY というコードが返って来ます。 このコードが返ってきた場合は、適当な時間だけ wait してリトライするようにします。 あるいは、以下のようなユーティリティ関数を使うこともできます。 sqlite3_busy_timeout() – 対象となる API 呼び出しが BUSY だった場合に、指定したミリ秒だけ内部的に粘るようにする。それでもダメなら SQLITE_BUSY を返すようにする。 → API ドキュメント sqlite3_busy_handler() – 対象となる API 呼び出しが
name,age,state,id Satoh,32,Kanagawa,1021 Takahashi,28,NaN,2152 Egawa,NaN,Ohsaka,1432 Maeda,25,Hiroshima,1104 Satoh,29,Ohsaka,2413 Egawa,32,Kanagawa,NaN あえて値にNaN値を入れました。 今回使用するこのCSVをsample_unique.csvの名前で保存します。以下のリンクから保存することができます。 sample_unique.csv SeriesやIndexのユニークな値を調べる ユニークな値を調べる時はunique関数を使うのが定石です。最初にSeriesとIndexのメンバ関数になっているunique関数の使い方についてみていきます。 APIドキュメントは引数を特に必要としない関数なので省略します。 注意しなければならないのはこれ
2023/3/23 追記: こちら半年以上前に執筆したもので、その後私の理解も進んで内容的に更新したいところが結構あるため、近日中に非公開とさせていただき,更新後に再公開させていただくつもりです。現時点での本記事の内容は、大きく間違ってはいないけどちらほら微妙なところがあるという感じです。 (ざっくり理解するだけでも良いという人にはそれでも良いかもしれませんが、そういう方向けには 今執筆中のこちらの記事 をおすすめします。) −−−− 最近話題のmidjourneyやDALL-E、凄いですよね。中身はディープラーニング(DNN)のようです。DNNといっても色んな技術がありますが、それらにはTransformerという手法が使われています。本記事は、その手法がどんなものであるかを数式を使わずに説明してみよう、という主旨になります。 ※なお本記事は機械学習のプロの研究者ではない私の独自の解釈が
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT(を支えるTransformerという仕組み)をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 (1)大まかな背景と概要:本記事 (2)GPTの能力と可能性:実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 (3)GPTの限界と未来展望:Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い: トークン長とは何か? まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個(850GBの容量を食う)でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
ドローンナビゲーター 編集部 ドローンナビゲーターは「ビジネスにドローンを活用したい方」向けの情報メディアです! ・ビジネスへの活用事例 ・ドローンスクールの情報 ・制度改正の情報 など、ドローンのビジネス活用に役立つあらゆる情報をお伝えします。 「ドローンを飛ばしたいけれど、何か許可は必要?」 「飛ばすときに、『この場合はどこに許可を取ればいいのか』がわからなくて迷う」 そんな疑問や悩みを持っている方は多いでしょう。 ドローンを飛ばす際には、「飛ばす場所」に対する許可と「飛ばす方法」に対する許可の2種があり、その要不要を判断しなければなりません。 許可が必要なケースを簡単にまとめると、以下のようになります。 【飛ばす際に許可が必要な「場所」】 150m以上の高さの上空 空港周辺の空域 人工集中地区(DID地区)の上空 →ただしDIDでは以下の条件が揃っていれば許可なく飛ばすことができる
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