私は「野菜炒め」がヘタだ。 レシピを見ないレパートリーが沢山ある。クックドゥに頼らずとも、冷蔵庫のありあわせでそれらしい何か作れる。自分のための一皿を手早く作ったり、家族のためのごちそうを丁寧に作ることができる。料理はできるほうだと思っている。 だが、野菜炒めが上手にできない。 だいたい冷蔵庫の残り物―――半分だけ残った人参とか、中途半端なキャベツとか、ちょっとしなびたほうれん草と豚コマ―――を適当に炒めるのだが、これが上手くできない。べちゃっと水っぽくなる。 もちろん、素材の大きさを切りそろえたり、火の通りを考えて投入しているが、安定しない。上手くいくときも（たまに）あるけれど、中華屋さんの野菜炒めにはならない。youtubeの料理指南を見ると、デカい中華鍋＋強い火力でねじ伏せているけれど、我が家にそんなものはない。 やっぱり道具かな、と思っていたが、ウー・ウェンさんのこの本で、目が開い

A new PostgreSQL extension is now available in Supabase: pgvector, an open-source vector similarity search. The exponential progress of AI functionality over the past year has inspired many new real world applications. One specific challenge has been the ability to store and query embeddings at scale. In this post we'll explain what embeddings are, why we might want to use them, and how we can sto

「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」献本いただきました 出版社様より「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」を献本いただきました。 Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書) 作者:小嵜 耕平,秋葉 拓哉,林 孝紀,石原 祥太郎講談社Amazon もともと著者の1人である u++ (id:upura)さんがブログで紹介していたときから、絶対読みたかった本だったので、献本素直に嬉しかったです。 今のところ、興味のあった1〜3章まで手を動かしながら読んで、4章、5章はざっと目を通したといったところですが、凄い良い本という手応えを得ていますので、紹介したいと思います。 「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」レビュー 最初に、自分自身のレベル感を書いておくと、AIはほぼ趣味で勉強しています（仕事でも、一応最近ちょっとだけ使った経験あり

招待講演: 第22回音声言語シンポジウム兼第7回自然言語処理シンポジウム https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/nl246slp134.html

とりあえず僕(TwitterID @bioshok3)がAIトレンド（現状から長期まで）を追うのに参考にしている人やサイトを随時ここに書いていきます。 （※個人的に追っている方orリンクなので情報の正確性は保証しません。それと分類も主観的なものです。） AI論文系発信