Parsing Protobuf at 2+GB/s: How I Learned To Love Tail Calls in C
An exciting feature just landed in the main branch of the Clang compiler. Using the [[clang::musttail]] or __attribute__((musttail)) statement attributes, you can now get guaranteed tail calls in C, C++, and Objective-C. While tail calls are usually associated with a functional programming style, I am interested in them purely for performance reasons. It turns out that in some cases we can use tai
深層学習で部分空間を扱うときは射影行列を考えるとよい - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
拙著『グラフニューラルネットワーク』が重版して第 5 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 【重版速報🎉🎉🎉🎉】 機械学習プロフェッショナルシリーズの重版が決まりました😆ご愛読ありがとうございます‼️ 松井孝太・熊谷亘『転移学習』【4刷】 https://t.co/Qic24KAwxD 佐藤竜馬『グラフニューラルネットワーク』【5刷】 https://t.co/Peqn1ZQavo pic.twitter.com/VBkNp2Uwjj— 講談社サイエンティフィク🖋️📔 (@kspub_kodansha) 2024年8月1日 グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤竜馬講談社Amazon 拡散モデルと最適輸送（最適輸送第 5 刷）や GNN の最新動向（グラフニューラルネットワーク第 3 刷）でもやりましたが、重版感謝に感謝して書
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編）
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命
エンジニアからマネージャになったときにあるだろうなぁってことを想像して遊ぶ - Mitsuyuki.Shiiba
ソフトウェアエンジニアの話ね。想像して遊んでるだけね。 スキルは高い まず、マネージャになってほしいって言われる時点で「仕事を任せられる」というエンジニアなんだろうな。それは、つまりコードを書くことに加えて、プロダクトをなんとかしてリリースする力と責任感をもっていて、それが会社にとってプラスになっている。 だから、チームを任せて同じようなエンジニアを育てて欲しいと期待されている。自分自身も、自分のスキルをもっと会社の役に立てるぞー！とやる気になっている。 任せたい そういう人がマネージャになって、あるだろうなぁと思うのは「どう任せたらいいんだろう？」という悩み。 自分が手を動かせばプロジェクトがなんとかなるのは分かっている。でも、自分はマネージャの仕事があるし、そこは自分の役割ではないし、実際のところ手を動かす時間なんてない。それはメンバーにやってもらわないといけない。 ただ、だいたいの場
わずか40秒の運動で身体に起こる劇的変化 – 早稲田大学 研究活動
― 強度の工夫で短時間でも大きな運動効果 ― 発表のポイント わずか40秒の高強度間欠的運動で、全身および筋肉の酸素消費量ならびに大腿部（太もも）の主要な筋肉の活動が大きく増加することを発見した。 高強度運動の反復回数と、酸素消費量の増加は必ずしも比例しないことが判明した。 本研究をきっかけに、トレーニング効果をもたらす『最少量』の解明が進み、日本のみならず、世界の運動実施率の向上に繋がることが期待される。 概要 早稲田大学スポーツ科学学術院の川上 泰雄（かわかみ やすお）教授、国立スポーツ科学センターの山岸 卓樹（やまぎし たかき）研究員らの研究グループは、トレーニング効果を生み出す『最少量』のメカニズムについて、強度の工夫によって、短時間であっても大きな運動効果をもたらし得ることを発見しました。健康増進や疾病予防のための運動の重要性は、これまでもメディアなどでたびたび取り上げられていま
拡散モデルと最適輸送 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
『最適輸送の理論とアルゴリズム』が重版して第 5 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 漫画家さんやイラストレーターさんが重版したときに重版感謝の描き下ろしイラストを投稿しているのを見ていいなと思ったので、僕も専門書が重版したときに重版感謝の書き下ろし専門記事を投稿します。 本稿では、最近話題の拡散モデルと最適輸送の関係を直観的に解説します。 拡散モデルは画像の生成によく用いられる生成モデルです。モデルはノイズ入りの画像を受け取り、ノイズを除去することを目指します。生成時には、完全なノイズ画像からはじめて、モデルによりノイズを除去することと、微小なノイズを加えることを繰り返して洗練させていき、自然画像を得ます。 拡散モデルの動作の図示 このように、ノイズ から自然画像 までゆらぎながら変化する過程をブラウン橋 (Brownian bridge) と言います。ブラウン運動 (Brow
実践Immutable Data Model - 紙箱
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
アンチパターンを理解して package by feature へ
はじめに ニコニコ生放送でフロントエンドを担当している misuken です。 今回は関心が分散してしまう理由やその原理、この問題に対する適切な対処法を通して、package by feature の合理性や、そこで重要になってくる関心の単位などについて解説していきます。 規模の大きなものを扱っている方、分類が苦手な方、分類に関して悩みを感じている方には特に有用です。 前提 Reactでコンポーネントを管理する例で説明します 当然React以外の様々なディレクトリ構成でも応用できます BCD Design の概念も覚えておくとより体系的に理解できます 精度の高い明名ができれば、分類の効率も精度も上がります 現実世界で捉える関心の分散 通常、自宅や職場でトイレに行くとき、同じフロアや同じ建物内のトイレに行きます。 もしもトイレだけの建物が隣に建っていて、そこに行かなければならないとなったらと
.NET の文字列比較でカルチャー未指定を検知する
先日の C# 配信で、 「これはブログに書いておくと助かる人がいるんじゃないか」と言われたものをブログ化。 背景: カルチャー依存問題再び うちのブログでも何回か書いてるんですが、 .NET の文字列比較は、カルチャー依存比較するものと Ordinal (文字コード通り)比較するものが混在していて、なかなかにやばいです。 .NET のカルチャー依存 API 問題 忘れがちなカルチャー依存問題 例えば以下のようなやつ。 using static System.Console; // 正規化すると同じ文字になる、文字コード的には別の文字。 var s1 = "a\u0301"; // á = a + ́ var s2 = "\u00e1"; // á // これは false。Ordinal 比較。 WriteLine(new Dictionary<string, int> { { s1,
SQLiteでベクトル検索ができる拡張sqlite-vssを試す｜mah_lab / 西見 公宏
SQLiteでベクトル検索を可能にするsqlite-vssそんなポータブルで便利なSQLiteですが、そのSQLiteでベクトル検索ができるとなるとより夢が広がります。 SQLite自体はファイルベースなので、あらかじめベクトルデータを設定したSQLiteデータベースファイルをアプリに組み込んで配布しても良いわけです。そうすればデータベースサーバを用意しなくて済む分コストも圧縮されますし、組み込みなのでアプリからは軽量に動作します。 ホスティングする場合でもFly.ioのようにボリュームイメージを利用できるPaaSを利用すれば、問題なく運用が可能です。 前置きが長くなりましたが、このような夢を叶えてくれる拡張がsqlite-vssです。ベクトル検索はFaissベースで実装されています。 とっても良さげではあるのですが、実際に組み込んでみた場合のコード例が見つからなかったので、手を動かして試
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス
エンジニアの稼働率を上げれば上げるほど機能リリースが遅くなっていく｜mtx2s
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
GPTとfMRIを使って脳から言葉を読み取ることに成功、テキサス大が論文発表 | Ledge.ai
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フリーWi-Fiを使ったら秘密情報を抜かれる経路にはどのようなものがあるか - Qiita
ゴールデンウィークのはじめ（4月29日）に投稿された以下のツイートですが、5月7日20時において、1,938.8万件の表示ということで、非常に注目されていることが分かります。 我が名はアシタカ！スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた。どうすればよい！ pic.twitter.com/e26L1Bj32Z — スタバでMacを開くエンジニア (@MacopeninSUTABA) April 29, 2023 これに対して、私は以下のようにツイートしましたが、 これ入社試験の問題にしようかな。『スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた』と言う事象に至る現実的にありえる脅威を説明せよ。結構難しいと思いますよ。 https://t.co/LH21zphCTV — 徳丸 浩 (@ockeghem) April
Evernoteからの卒業とその受け皿について
おそらく、生産性ツールやコラボレーションツールとしての進化の方向性を模索した感があって、当初会った「第二の脳」コンセプトはどこにいたのやら・・。 今回強く感じたのはEvernoteが遂げてきた進化と、今後の方向性が、完全に自分の期待値から外れていると言うこと。同じバンドメンバーなら解散待ったなしの方向性のズレ。 ぶっちゃけ、 タスク管理はTodoistPKMはObsidianネタの管理はWorkflowyDaily NoteはLogseq（これはObsidianに統合予定）と既に「メモの一時保管場所」と「参考情報置き場」にしかEvernoteを使っていなかったので、その為だけに年間9300円はちと高いなってことで、このたびEvernoteから卒業することを決めました。（2024年の8月までSubscriptionが残っているので、暫くは併用するけど・・ね） 私のことが嫌いになってもEver
Webフロントエンドにおける網羅的テストパターンガイド
こんにちは、テストが好きなsilverbirderと申します。Webフロントエンドのテストは実施していますか？ユニットテストやビジュアルリグレッションテストは広く知られていると思います。しかし、パフォーマンステストのためのテストコードはありますか？また、カオスエンジニアリングテストやアクセシビリティテストはありますか？ 今回、私はWebフロントエンドにおける網羅的なテストパターンを調査し、その結果をここで紹介したいと思います。これらを理解することで、読者の皆さんが適切なテスト戦略を策定する際の参考になれば幸いです。 前提 今回、テスト対象として取り上げる題材は、TodoMVCというTODOアプリです。フレームワークとしてReactを使用しますが、紹介するテストパターンはフレームワークに依存しないものです。ただし、使用するライブラリはReactに関連しているため、その点についてはご了承くださ
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「パパ、ママ、会いに来たよ」AIで死者を“復活” 中国で新ビジネスが論争に 「冒とく」か「心の救済」か | TBS NEWS DIG
機械学習を「社会実装」するということ 2024年版 / Social Implementation of Machine Learning 2024
現代的システム開発概論
AIにお任せして、Gitコミットメッセージを書かなくなってしまった。
