my ($sec, $min, $hour, $mday, $month, $year) = (0, 0, 0, 1, 1, 1970); # Perlでは月は0から数えるので1引く $month -= 1; # Perlでは年は1900年から数えるので1900引く $year -= 1900; my $unixtime = timelocal($sec, $min, $hour, $mday, $month, $year); print localtime($unixtime); # 1970年1月1日 0時0分0秒 を、返すはずだった・・・

非同期プログラミング 非同期プログラミングについて、聞いたことのある人は多いと思います。例えば、フロントエンドで使われているJavaScriptはシングルスレッド言語で、メインスレッドをブロッキングさせないため、様々な関数は非同期処理になるよう実装されています。Node.jsもその性質を受け継ぎ、I/Oバウンドタスクに長けています。しかし、Pythonになると、並列・並行処理に対応しているため、ほとんどの人は自身のプロジェクトで非同期プログラミングを利用した経験がないでしょう。もちろん、Tornado、TwistedやGeventなどの非同期フレームワークが有名で使ったことのある人は少なくないですが、変わったエラーにぶつかった時はなかなか解決できないでしょう。 近年のPyConの傾向から見れば分かりますが、非同期プログラミングは間違いなくPythonエコシステムの次のトレンドになります。ま

デモ 以下のリンクから試せます。 https://crash.jp/apps/crash-editor/ 未圧縮版（5MB） https://crash.jp/apps/crash-editor-br/ Brotli圧縮版（2.1MB） 環境によっては表示まで数秒かかります。二回目以降はキャッシュから読み込まれるので、表示に時間はかかりません。 キャッシュはブラウザの開発ツールから削除可能です。以下はChromeの場合。 開発ツール > Applicationタブ > Cache > Cache Storage ※デモを何度か上げなおしているので、エラーになる場合にはキャッシュを削除してみてください 動作環境 WebAssemblyに対応したブラウザが必要ですが、最近のブラウザであればまず問題ないです。 自分で確認した環境 Windows 10 Pro, Chrome/新Edge/Fire

はじめに 遂に、テクノロジーがここまで来ました。 ＊＊ カメラなしで、姿勢推定できる時代が来ます ＊＊ Wi-Fiの電波を使って、障害物の向こうにいる人の姿勢や動きを高精度で推定する技術 『WiPose』 がニューヨーク州立大学の研究チームから発表されたので、ご紹介します！ この技術で驚くべき点の１つは、市販のWi-Fi電波送信機1台と、受信アンテナ数台だけで、3次元の姿勢推定ができる点です。 また、RGBカメラでは推定が難しかった「暗闇での姿勢推定」ができるのも驚きです。 どんな仕組み？ この技術でベースとなっている原理は「ドップラー効果」です。 救急車が目の前を通り過ぎるときに、サイレンの音の高さが変わるあの現象ですね。 一般に、波が発生している空間内で物体が動くと、波長が長くなったり短くなったりします。 今回の場合、Wi-Fiシグナルが発生している空間内を人が動くことで、波長が"わず

はじめに 恥ずかしながら 5 年目になっても sshトンネルをやったことが無かったのでやってみました。 環境 Windows10 Git Bash sshトンネルとは sshトンネルは sshポートフォワーディングとも言われており、 ポートフォワーディングは主に ssh を使って行われることが多く、 ssh を使ってポートフォワーディングを行うことを 特に sshポートフォワーディング( sshトンネル)と言うらしいです。(伝われ) 実際にやってみる ssh が実際に出来るサーバを用意します。 何でも良かったので今回は AWS の EC2 で安い Amazon Linux サーバを立てました。

(略称多すぎですね。) 0. 忙しい方へ GANにConsistency Regularizationを適用することで性能を大きく改善したよ Improved-CRは「balanced-CR + latent-CR」だよ bCRはリアル画像とフェイク画像両方にCRしたものだよ zCRはノイズ空間のCRをしたものだよ CRもICRも超絶シンプルで強力だよ CRとICRはSNとの相性が良く、他の正則化手法を大きく上回ったよ ICRはCIFAR-10(FID:9.21)とImageNet(FID:5.38)でBigGANにおけるSoTAを達成したよ "Improved Consistency Regularization for GANs", Zhao, Z., Singh, S., Lee, H., Zhang, Z., Odena, A., Zhang, H., (2020)より作成 1.

はじめに 本投稿は『VSCodeが最強のエディタだ!!』などといったことを伝える記事ではありません。 数あるエディタの中の『VSCode』に焦点を当てて、作業効率化できるための使い方をまとめたものです。 いくつかのテーマに分けて、ご紹介させていただきますので、興味のあるところを拾い読みしていただければと思います。 (スクリーンショットについては、随時更新させていただきますが、古い場合があります。ご容赦ください。) 1.ショートカット ショートカットはかなりの数があるので、今回は『1日の作業の中で登場頻度が多そうな操作』に焦点をあてて、効率化を目指していきます。 ショートカットを覚えることで、ある程度の操作はマウスに触らずにできるようになります。 1つ1つの効果としては微々たるものですが、操作頻度の多いものであればあるほど、効果が期待できるので、覚えることをオススメします！ VSCodeを閉

BGPを通してインターネットが何なのか理解しよう リンク ・Macのオススメな初期設定15選(メールアプリ設定編) ・Macのオススメな初期設定30選　(システム環境設定編) ・Macのオススメな初期設定20選(Finder設定編) ・Chromeのオススメな初期設定10選(Mac) ・Macのオススメなアプリ40選 インターネットってそもそも何？ インターネットの仕組みを知らない人に インターネットってどんな仕組みなの？って言われたらなんて答えますか？ この答えをここで示したいなと思って書きました。 本記事では以下のような 「インターネットは世界中の誰とでも繋がることができるんだよ」 みたいな話はしません。 なるべく専門用語を少なくして、インターネットの仕組みを理解することを目的とします。 書籍では氷山の一角しか書かれないため非常に全体像が分かりにくくなっています。 そして専門用語が多す

動機 前回の記事を投稿したことを某SNSで通知したところ、そのSNSでこんなコメントをいただいた。転記する許可を取ったわけでは無いので私なりに要約させていただくと、 なぜそんなトリッキーな書き方をしてまでforを使うのを避けるのか そんな書き方をして可読性を下げるくらいなら素直にforを使う方が良い ということだと理解している。 なるほど、一理ありそうだ。しかし一方で、前回貼ったStackOverflowのQ&Aはなかなかの人気記事（質問に1243ポイント、回答に最大で1559ポイント）なので「多少トリッキーなことをしてでもforを書きたくない！！」という意見をもつプログラマも一定以上いるのだろう。当然私もその1人だ。 ということで、この記事で「なぜそこまで意固地になってまでforを書きたくないのか」を説明することにする。 尚、今回は前回の記事つながりで言語はJavaScriptを使うが、

本内容は、技術書典7 合同本『機械学習の炊いたん2』収録の、「エッジで機械学習」記事を公開したものです。内容は2019年9月時点の調査等に基づきます。 最近Raspberry Pi 4の検証結果などをみていると、エッジ、かつCPUでもそれなりの速度で動くケースもみられます。またこの後にM5StickV(K210)などを触りましたが、専用チップも使い所があります。今後、それらの動きもできれば補足したいと思います。 9/12-22に開催された技術書典9では、新刊『機械学習の炊いたん3』を頒布しました。私は、「AIエンジニア、データサイエンティストのための経営学、ソフトウェア工学」を寄稿しています。他にも機械学習のビジネス、エンジニアリング、数理までもりだくさん。気になられたら、ぜひご覧ください! 他にも、技術書典9「機械学習、データ分析」系の新刊リスト - Qiitaの通り、たくさんの本が出品

2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ

1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム　～企業・研究者に

この例に関する質問への回答を補足の項に記載しましたので、より良い理解のためにご参照ください。 1.3 モデル構造 トランスダクションモデル(ある文章を他の文章に変換するモデル(翻訳など))において主流なのは以下のようなエンコーダ-デコーダモデルである。 エンコーダ: 入力の文 $(x_1,\ldots,x_n)$ を $\boldsymbol{z}=(z_1,\ldots,z_n)$ へ変換 デコーダ: $\boldsymbol{z}$ から単語 $(y_1,\ldots,y_m)$ を出力。 ただし、1時刻に1単語のみで、前時刻のデコーダの出力を現時刻のデコーダの入力として使う。 Transformerは基本的な大枠はエンコーダ-デコーダモデルでself-attention層とPosition-wise全結合層を使用していることが特徴。 つまり、以下の3つ(+2つ)のことが分かればモデル

08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ

はじめに 2020年8月に開催されたUnity1week(お題:ふえる)で、私はDSのグラフィック（主にポケ〇ン）を再現したアクションゲーム【がんばれ！ソラコくん】を制作しました。本記事では、再現までの過程（？）を備忘録的な意味も少し込めてまとめています。 こんな感じのゲームです がんばれ！ソラコくん | フリーゲーム投稿サイト #unityroom https://t.co/nAMC54lTYd #unity1week #がんばれソラコくん Unityを使って、一週間でDSのポケ〇ンのグラフィックを再現したゲームを作ってみました！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/kiCbeueY8I — フィズ🐬(Yoshi3110) (@FizDv) August 16, 2020 たのしい！！！！！！ 目次 1.素材の準備 ┣ 1-1　主人公 ┣ 1-2　マップチップ、

みなさんは GitHub でオープソースソフトウェア(OSS)を開発して公開する時、README をどのように書いているでしょうか？ GitHub が自動で作ってくれる README に含まれるのはタイトルだけですし、OSS 開発初心者の場合、そもそも README に何を含めるべきかわからないという方もいらっしゃるのではないでしょうか？OSS 開発に慣れている方でも、コードを書くのはいいけれど README を書くのは面倒だと思ったことはありませんか？今回はそんな README 難民の方々向けの Web サービスを作ってみました。 LEADYOU - README Generator Web サイトへ 使い方 使い方は簡単です。トップページで GitHub の Public リポジトリの URL を入力してNext Stepボタンを押すと、README に書くべき内容ごとにフィールドが設

PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、**『GUIで入出力できたら便利なのに…』**と思うときはありませんか？ 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか？ PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2～1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 impo

Pythonおよび機械学習勉強用のRaspberryPiの構築 (RaspberryPi4 & Buster版 (RaspberryPi3も可))PythonTensorFlowJupyterLabEdgeTPURaspberryPi4 【内容】 2020/02/19 一部内容を見直し、Raspberry Pi 3 model Bでも動作確認しました。 Node-REDの環境構築を追加しました。 ついにRaspberry Pi 4 model Bが日本で発売を開始しました。 早速使って見るべく、以前投稿した【Pythonおよび機械学習勉強用のRaspberryPiの構築】をラズパイ4版に書き直してみました。 ハードウェア以外にもRaspbianのバージョンを最新(Buster 20200213)にしてあります。 また、Raspberry Pi 3 model Bでも同じ手順で環境構築できる

はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい　デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ

最後に、17 章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18 章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。 競プロをやっている方向け 扱っている題材の難易度については、こんな感じのイメージです！ チーター本　<　本書　=　螺旋本　<　蟻本 難易度が近い螺旋本は、スタンスが異なる部分もありますので、よい形で共存できたら、という想いです。 螺旋本と比べると、「動的計画法」「貪欲法」「二分探索法」などの設計技法に関する話題をより重視しています 螺旋本は「ライブラリを揃えていく」という思想なので、設計技法よりもライブラリになるものを重視する立場です 本書では、紙面の都合で「計算幾何学」と「整数論」には触れられませんでしたが、これらは螺旋本には載っています 2-2. 本書の対象読者 本書は、「アルゴリ