シーケンス図をWeb上で簡単に描けるツールの紹介です。 画面 左ペインに入力をすると、右ペインにシーケンス図が描画されます。 入力補完も効いていて便利です。 基本的な入力の仕方 タイトル titleに続けてタイトルを入力します。
新規導入したPCにUbuntu22.04を入れ、nvidia-smiを使用するためにUbuntu-driversでドライバをダウンロードしようとしたところ次のようなエラーが発生した。 $ ubuntu-drivers devices ~~ここに導入可能なドライバ一覧が表示 $ ubuntu-drivers autoinstall Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/ubuntu-drivers", line 513, in <module> greet() File "/usr/lib/python3/dist-packages/click/core.py", line 1128, in __call__ return self.main(*args, **kwargs) File "/usr/lib/python3/dist
概要 本記事は Ubuntu22.04 LTS 上でのDeepLearning環境の構築方法について記載します。 nvidia-driverのインストール方法や、UbuntuとNvidiaGPUの相性などが改善されてきており 困ることが少なくなってきましたが、良く行う作業のため、設定方法を記事とします。 以前の記事や Ubuntu 20.04 LTS との影響のある変更点 Ubuntu の Desktop System が X11 から Wayland がデフォルト設定となりました。 (が、設定をする途中で、X11に切り替わります。) pyenv の Path の設定が変わりました (2021/05 あたりからPathの通し方が変わっています。) 関連記事 Install USB の作成 iso イメージを利用して Install USB を作成してください http://www.ubun
定期的に調べては忘れているので覚書です。 結論 MIT、BSD、Apacheライセンスなどの非コピーレフトライセンスを使いましょう。 企業として使うなら、特許条項のあるApacheライセンスが一番安心ですかね。 BSDの場合、バージョン確認は行いましょう。 GPL系ライセンスは注意しましょう。 参考サイト http://ounziw.com/2013/05/17/agpl/ http://www.catch.jp/oss-license/2013/09/10/github/ https://www.sbbit.jp/article/cont1/34811 https://jp.linux.com/linux-community/blog/236-mirainoitsuka/411872 ライセンスごとの違い ほとんどのライセンスに共通しているのは、 自己責任で使ってね 商用利用可 修正・配
1.はじめに ・上の記事で、YOLO v1の仕組みについて簡単にまとめたので、今回はYOLO v6までの各バージョンの違いをざっくりまとめてみたいと思います。 1.2.どの視点から違いを見分けるか 1.2.1.物体検出の「精度」 ・如何に「正確」に「画像の細かい(小さい)部分」まで物体を検出できるかどうか。 1.2.2.物体検出の「速さ」 ・如何に「速く」物体を検出できるかどうか。 2.YOLO v2 YOLO v2は、、、 ・v1と比べて物体検出の「精度」も「速度」も上がりました。 ・検出できる種類の数がかなり増えました。(9000種類) ・犬や猫といった大枠の分類だけではなく、「犬種」や「猫種」といったさらに細かい分類までできるようになりました。
先日、異物検査システム構築案件でADFIを使って異物検出AIを作成した時の手順メモ。 概要 異物混入対策 食品製造現場においては異物混入対策は非常に重要視されています。 もちろん、食品工場や物流の現場では異物混入を防ぐ様々な対策が導入されていますが、最終的には異物検査(商品に異物が混入していないかのチェック)が必要です。 異物検査を人間が目視で行うのは大変なので、異物検査システムのニーズは大きいようです。 異物検査AI 近年、ディープラーニングなどのAI技術が進展したため、高精度の異物検出AIが作成できるようになってきました。 今回は、無料で利用できる異常検知AIプラットフォームのADFIを使って異物検出AIを作成してみたので、その時の手順を掲載します。 ADFIの詳細については、以前の記事で紹介しているので、そちらを参照ください。 やりたいこと カメラで撮影した画像の中に、異物が混入して
驚くべき結果でした! かなり学習データ数を少なくしたのに、ほぼ100%の正解率。 しかも、こんなに 学習時間が短い(20秒~10分!) とは! ADFIの得意・不得意や限界を知るためにも、次回の記事では、もっと難しいデータセットで検証してみたいと思います! ADFIを使ってみる!(手順解説) ADFIの画面は英語表記なので、ちょっと心理的ハードルが高いですが、誰でも異常検知モデルを作成できるように手順を解説します。 大まかな流れ アカウント作成&ログイン プロジェクト作成&データセット作成 画像アップロード 検査対象範囲を設定 異常検知モデル作成 閾値の設定 テスト&性能検証結果の確認 1. アカウント作成&ログイン ①ADFIのWEBサイト( https://adfi.jp/ )の右上の「Sign In/Sign Up」を押す。 ②「Create a new account」を押す。 ③
2020/6/10追記 2020/6/9のGlitchメンテナンスにより、本記事のやり方でGitLabと同期できなくなった模様です...T^T 配備されたコンテナが載っているホストのせいかなぁ...。ホストガチャだったら勘弁してほしい...。 はじめに glitchのgitにローカルリポジトリを反映する この記事にも書いた通り、GlitchはなぜかGitLabからインポートすることができない。しかし、無理やりインポートする方法を見つけたので、備忘として残す。また、インポートするだけでなく、GitLab側のPushをHookしてGlitchに自動デプロイする方法も記載。 GitLabリポジトリのインポート 1. アクセストークン取得(GitLab) GitLabのSettings-> Access Tokensからトークンを取得する。この時に指定するScopesはread repositor
Placeholder.com Placeholder.comとは 瞬時にシンプルなダミー画像を用意することができるwebサービスとなっています。また、手元に画像を用意しなくても使用することができるのが大きな特徴となっております。 使い方 使い方は至って簡単 普段の画像挿入と同じように<img src="◯◯◯">のURL部分にテンプレートに沿った任意のURLを入れてあげるだけで使うことができます。 1. サイズの指定
はじめに 2023/4/13に、AWSが新しい生成AIプラットフォームである「Amazon Bedrock」を発表しました。 この「Amazon Bedrock」を通じて、ビジネスやアプリケーションに最適な生成AIモデルを見つけるための幅広いFoundation Model (FM)を提供するとの発表がされています。 この記事では、Amazon Bedrockがどのように機能し、どのようにしてビジネスに価値をもたらす可能性を秘めているのかを解説します。 1. Amazon Bedrockの仕組み 簡単にまとめると、次のような機能や特徴を持つようです。 AIスタートアップやAmazonが開発した幅広いFMから選択できます。 サーバレスでプライベートにカスタマイズでき、独自のデータを使ってFMを調整できます。 AWSの既存サービスや機能(Amazon SageMakerおよびSageMaker
それほどDBに詳しくないアプリエンジニアが何かトラブった時にすぐさま行動して問題把握できるようになる情報を列挙しておきます。 開発時、障害時の対処療法やちょっとした定期監視方法などを対象にしています。 抜本的な対策などはインフラエンジニアさんにお任せしたほうがいいと思います。 DBはいろんな意味でこわいんでできれば触りたくないです>< 事前確認 MySQLサーバーのシステム設定値を確認しておく 以下のようにサーバーのシステム設定値を確認できます。 mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES; # ワイルドカード(%)を用いた絞り込み mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'performance_schema%'
「GPT Index」を試したので、まとめました。 1. GPT Index「GPT Index」は、専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単に作成できるライブラリです。 同様のチャットボットは「LangChain」でも作成できますが、「GPT Index」は、コード数行で完成してお手軽なのが特徴になります。 2. ドキュメントの準備はじめに、チャットボットに教える専門知識を記述したドキュメントを用意します。 今回は、マンガペディアの「ぼっち・ざ・ろっく!」のあらすじのドキュメントを用意しました。 ・bocchi.txt 【注意】ドキュメントが大きいと、OpenAI APIの呼び出しも多くなるので、コストを注意する必要があります。 3. Colabでの実行Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !p
この記事を読むと嬉しいこと 言語の壁を越えた、グローバルAIを作れます! = GPTに英語と日本語、中国語、フランス語…の情報をまとめてインプットし、質問に答えさせることが出来ます! """「Harry Potter(英語)」と「ぼっち・ざ・ろっく!」の情報をまとめて与えた後で質問をした時の回答""" # before index.query("ハリーの学校では、何を教えている?日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、何を教えているかは不明です。 # after index.query("ハリーの学校では、何を教えている?日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、魔法と魔法使いの学問を教えています。 背景・課題 今大人気のGPTに、外部情報を繋ぐGPT Indexが物凄い勢いで使われています。一方で、この仕組みを無邪気に使おうとすると、OpenAIに課金しまくることになり、お
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @lead.json --user "user:password" https://post-url.com function sendPost(){ const auth_data = Utilities.base64Encode(`${USER}:${PASSWORD}`); /* POSTするBODYを設定 */ const data = { "A": "AAA", "B": "BBB" }; /* POSTするためのOPTIONを設定 */ const options = { "method": "post", "contentType": "application/json", "payload": JSON.stringify(data), "headers": {"Auth
はじめに MSE/PSNR に比べて SSIM の方が見た目の差分をよく反映する典型的なケースを集めたドキュメントを紹介します。 Mean Squared Error:Love It or Leave It? A New Look at Signal Fidelity Measures https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/SPM09_figures.pdf Fig.4 まで注釈します。(参照先のドキュメントでは Fig.15 まであります) 前提知識 2つの画像がどの程度似ているかの定量化、画像類似度指標として特に有名なものとして、MSE/PSNR と SSIM があります。 MSE/PSNR まず、2枚の画像の同じ位置同士のピクセル輝度差に abs をとって集計するのを思いつくでしょう。AE (Absolute Error) と呼
論文まとめ:Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural SimilarityImageProcessingComputerVisionMachineLearningDeepLearning はじめに depth系の論文読んでるとlossのところで何かと出てくる以下の論文 [1] Z. Wang, et. al. "Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity". IEEE transactions on image processing. vol.13, no.4, april 2004. のまとめ IEEE: https://ieeexplore.ieee.org/document/1284395 pdfも転が
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