この記事について この記事は、スマートフォン時代のWebデザインスクール や Web制作の基礎から学べる「Webコーディングスクール」 の資料制作をお手伝いして頂いているemiさんによる寄稿記事です。 emiと申します。USAGI DESIGN emi.というサイトでWebデザインやコーディング練習用のデザインデータを配布しています。普段はWebデザインやコーディング、メンターなどをしております。 メインビジュアルがマンネリ化していませんか 「メインビジュアルの見せ方がワンパターン化してきた」「CSSでちょっと凝った感じに見えるメインビジュアルを作ることができれば」など、シンプルなのにいつもより少し見栄えのするCSSで実現できるメインビジュアルを紹介します。 CSSのテキストマスクを使ってみる CSSのbackground-clipを使用すると、背景画像をテキストの形で切り抜いたように表示
Snipping Toolの便利な機能を紹介 Windows 11の標準スクリーンキャプチャーツール「Snipping Tool」には、スクリーンキャプチャーや画面の録画をするだけでなく、ちょっとした編集も可能になっている。本Tech TIPSでは、いつの間にか追加された「OCR機能」と「墨消し機能」の2つの使い方を紹介しよう。 Windows 11でスクリーンキャプチャーを撮る場合、[Windows]+[Shift]+[S]キーを使っている人も多いのではないだろうか。[Windows]+[Shift]+[S]キーを押すと、Windows 11の標準スクリーンキャプチャーツール「Snipping Tool」が呼び出される。このツールは、着々と進化しており、単純にスクリーンキャプチャーや画面の録画をするだけでなく、ちょっとした編集も可能になっている。 本Tech TIPSでは、「Snippi
音声・テキスト・画像・音楽など複数の種類のデータを一度に処理できるマルチモーダルな大規模言語モデル(LLM)の「AnyGPT」が発表されました。 AnyGPT https://junzhan2000.github.io/AnyGPT.github.io/ 既存の大規模言語モデル(LLM)のアーキテクチャやトレーニングパラダイムを変更することなく、安定してトレーニングすることができるという新しいマルチモーダルLLMがAnyGPTです。AnyGPTはデータレベルの前処理のみに依存しており、新しい言語を組み込むのと同様に、新しいモダリティのLLMへのシームレスな統合を促進することが可能。マルチモーダルアライメントの事前トレーニング用に、マルチモーダルテキスト中心のデータセットを構築することで、生成モデルを利用して大規模な「Any-to-Any」(任意のデータ形式から任意のデータ形式に出力できる)
ついに夢のひとつが叶いました! 何をするのか掲題の通り、マーケティング理論のThe教科書of教科書『マーケティング戦略〈第6版〉』(有斐閣アルマ)をテキストとした全14回の理論学習プログラムの提供を開始します。しかもMARPSだから無料! 講師は不肖ワタクシ池田が務めます。 本書は、実務家マーケターや大学生が体系的なマーケティング理論を学ぶ一冊として高い評判と信頼を獲得してきたまさに定番中の定番の書です(初版は1996年4月)。 MARPSはこのたび、本書の出版元である有斐閣(ゆうひかく)さんおよび著者である和田 充夫 先生(慶應義塾大学名誉教授)、恩藏 直人 先生(早稲田大学教授)、三浦 俊彦 先生(中央大学教授)の了承を得て、本書をテキストとした理論学習プログラムの提供を開始できる運びとなりました。 僕はいつか(それこそ20年くらい前から)本書をテキストとした理論学習プログラムを提供し
この記事は、インターネット老人会 Advent Calendar 2023の18日目の記事です。 インターネット老人会 Advent Calendar 2023 - Adventar 老人会なのでたっぷり自分の昔話をします。 インターネットとの出会い(1996年) 私とインターネットの出会いは学生時代。大学の計算センターでインターネットに関する授業を受け、HTMLを教わり、「日本の新着情報」(NTT)や「ディレクトリ型」のWebサイト(ヤフーなど)を知り、fjの存在も知り(ちょっとしか触らなかった)、自分の「ホームページ」を作る課題が出た、というのが長きにわたるネットとの付き合いの幕開けでした。 ホームページといってもせいぜい自己紹介を書いて写真や画像素材を載せ、marqeeやblinkやcenterタグを駆使したWeb0.3みたいなものでしたが、自分の手でWebページを作ったり変えたり消
どうも、マイストリート岡田です。 現在『このラノ』のアンケートが始まってちょっと一息、というところなのですが、ライトノベルのタイトルに関することでこんなツイートをしました。 延々とライトノベルのタイトルをチェックしていると見えてくるのですが、AV的なワードを入れて見所凝縮したタイトルと、設定・要素のワードを組み合わせたタイトルと、かなり傾向がバラバラです。 レーベルによっても偏りがあるので面白いです。https://t.co/JN1ye4YWRV https://t.co/cY4LugMelN — 岡田勘一[編集者・ライター ] (@kanichi0203) September 7, 2020 この段階では感覚的なものなので、ちゃんとライトノベルのタイトルがリストになっているものを使ったほうがいいだろう、ということで『このライトノベルがすごい!2021』のために作った、昨年9月から今年8月
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発で知られるAI開発企業のStability AIが音楽生成AI「Stable Audio」をリリースしました。Stable Audioを使えば文章で指示するだけで音楽を生成できるとのこと。ただし、記事作成時点ではアクセス過多によって音楽生成が失敗する状況に陥っています。 音楽とサウンド生成のための「Stable Audio」を発表 — Stability AI Japan https://ja.stability.ai/blog/stable-audio Stable Audioは生成したい音楽に含まれる要素をテキストで入力するだけで音楽を生成できるAIアプリです。「Post-Rock, Guitars, Drum Kit, Bass, Strings, Euphoric, Up-Lifting, Moody, Flowing, Raw
【モリゲーム✕FF14】そのグルガン族の男は静かに語った…「この人大丈夫ですか」 【モリさんは本当にヤバかった】Q.何がヤバかったの?A.全部。ていうかモリさんのモリさんたる要素全てが、MMORPGとの相性が悪い。 A.配信で起きた事例を平たく列挙する。 ストーリーの行き先がわからない(よくある?) やりたいことに対する操作が分からない(よくある) 人とNPCの区別がつかない(よくある?) クエストの文章を読まないで受注したので、クエストの次の目的と進行方法が分からない(よくある?) エモートでイベントが進むケースを理解したため、他のクエストNPCにエモートをして「これで進行するんだな」と理解(たぶんあんまりない) 「セーブはどこだ」と混乱する(よくある?) もちろん、MMORPG超初心者の「ネットに上がることのない体験談」ぐらいの話として想定出来る範囲ではあるが、ある程度のゲームをプレイ
「勉強効果が上がるとわかっていても、わざわざノートを書くのは面倒」 「ノートをまとめる時間がもったいない」 そう感じた経験はありませんか? ノートをとる本来の目的は、勉強した内容を覚え、仕事や試験に活かすこと。知識が身につくならば、ノートに書かず直接テキストに書き込んでもいいはずですよね。 そこで、本記事ではテキストへの書き込みで効率よく知識を定着させる方法を紹介します。ぜひ日々の勉強にお役立てください。 【ライタープロフィール】 澤田みのり 大学では数学を専攻。卒業後はSEとしてIT企業に勤務した。仕事のパフォーマンスアップに不可欠な身体の整え方に関心が高く、働きながらピラティスの国際資格を取得。現在は国際中医師合格を目指し毎日勉強している。勉強効率を上げるため、脳科学や記憶術についても積極的に学習中。 効果的な書き込み方1. ペンの色は1色だけにする 効果的な書き込み方2. 余白に要約
「ウェブサイトやSNSで目を引くデザインを作りたい…と思ったことはありませんか? テキストエフェクトは、簡単な工夫でデザインを引き締め、見る人の印象に残す力があります。しかも、難しいスキルがなくても、コピー&ペーストするだけで手軽に導入できるのが魅力です。 今回ご紹介するコピペで使えるWebテキストエフェクト集を使って、バナーや見出しに動きを加え、あなたのウェブサイトに個性をプラスしてみませんか。 ウェブサイトにすぐ使える!おすすめテキストエフェクト集 ウェブサイトに簡単に導入できるテキストエフェクトをご紹介。 スニペット右下にある「Return」を押すと、エフェクトを再読み込みできます。エフェクトを見逃したときにどうぞ。 HTMLとCSSのみで表現できるスニペットを中心に集めています。
「gpt2-japanese」の「mediumモデル」が公開されたので、AIによる日本語テキスト生成を試してみました。 1. gpt2-japaneseのインストール (1) Google Colabのノートブックを開く。 (2) メニュー「編集→ノートブック→ハードウェアアクセラレータ」で「GPU」を選択。 (3) 以下のコマンドで、「gpt2-japanese」をインストール。 # gpt2-japaneseのインストール !git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese %cd gpt2-japanese !pip install -r requirements.txt2. モデルのダウンロード「mediumモデル」を「gpt2-japanese」フォルダにダウンロードします。 # mediumモデルのダウンロード !wge
Web上の合成データ(AIが生成するテキストや画像など)の急増は、今後のデータセット作成の取り組みを複雑にしている。合成データは人間のコンテンツよりも劣ることが多く、モデル学習の前に検出し、除外しなければならないからである。 電子透かしとは、テキスト中の隠れたパターンのことで、人間には知覚できないが、アルゴリズム的には合成テキストであることを識別可能にする。この研究では、合成テキストを短いトークン(25トークン程度)から検出可能にする効率的な電子透かしを提案する。 トークンを、1個前のトークンのハッシュ値を元にして、グリーントークンとレッドトークンに分ける。生成したテキストではグリーントークンの割合が高くなるように設定する。グリーントークンとレッドトークンの割合を分析することで、電子透かしが埋め込まれているかを判定する。 電子透かしは、言語モデルのAPIにアクセスしなくても、アルゴリズムで
「隠しテキスト」という化石のようなスパム手法が、生成AI検索に効いてしまっているようだ。SEO業界の人なら思わず笑ってしまいそうなChatGPT searchの話題をお届けする。 ほかにも、「生成AIからのトラフィック」「ファセットナビゲーションのベストプラクティス」「CDNで失敗しないために」などなど、今年もあなたのSEO力に役立つ情報をどんどんまとめていく。 ChatGPT searchの弱点が露呈。隠しテキストで欺かれるAI(25年前のグーグル的)LLMからのトラフィックが増加、2025年末までに総トラフィックの0.25%から10%に増えると予想ファセットナビゲーションのSEO対策ガイド(ベストプラクティス)グーグル検索におけるCDN: 多くの利点と思いがけない落とし穴2024年11月のオフィスアワー: 被リンクリストの配布とページ評価、指名検索で検索結果に出ない、Discoverの
Vertex AIパイプラインを使うことで、BigQueryおよびBigQueryから参照できるデータを対象にしつつも、Google Cloud Pipeline ComponentsやVertex AIメタデータなどVertex AIの機能の恩恵もできるだけ受けることができます。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 BigQueryでは、Vertex AIと連携して格納したデータを生成AIで処理することが可能です。 例えばテーブルに格納済みのテキストをもとに埋め込みベクトルや別のテキストを生成することができます。 特に埋め込みベクトルがあれば興味があるテキストに類似したテキストをBigQuery内で検索し、類似レコードの特徴から関心のあるテキストを分析することもできます。また、RAGに使用することもできます。 今回はBigQueryとVertex AIを使って、テー
大手半導体メーカーでありAI開発にも力を入れているNVIDIAが、入力したテキストを基に3Dモデルを生成するAI「Magic3D」を発表しました。Magic3Dが生成する3Dモデルは、Google Researchが発表した「DreamFusion」と比較して8倍の解像度を誇り、生成にかかる時間も半分ほどだとのことです。 [2211.10440] Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.10440 Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation https://deepimagination.cc/Magic3D/ 3D for everyone? Nvidia’s Magic3D can gen
激安HDMIキャプチャーボードを買ってから、ときどきゲームプレイの録画・配信をしている。OBS Studioというソフトウェアがデファクトらしく、自分もこれを使っている。 便利なことにOBSにはWebSocketで操作できるインタフェースがあり、JavaScriptやPythonからかなり自由に操作することができる。となればソフトウェアエンジニアとしてはプレイログを構造化して残したいわけ。 WebSocket経由でスクリーンショットも随時取得できるので、画像を分析することでたとえばシーン判定はできるが、さらに詳細な情報を取ろうとするとテキスト情報もほしい。クラウドサービスなどに金をかけずに手軽にやるならTessaract一択となるが、素晴らしいソフトウェアではあるものの期待する精度を出すには工夫がいりそう。具体的には、ポケモンの名前は日本語だけでなく中国語の場合もある(左下の「古劍豹」)。
Googleが、入力したテキストから音楽を自動で生成するAI「MusicLM」を日本時間の2023年5月11日から公開すると発表しました。GoogleのAIを体験できるアプリ「AI Test Kitchen」に登録していれば、一定の制限付きでMusic LMを体験できます。 How to try MusicLM from Google’s AI Test Kitchen https://blog.google/technology/ai/musiclm-google-ai-test-kitchen/ Google updates AI Test Kitchen with 'MusicLM' text-to-music creator https://9to5google.com/2023/05/10/ai-test-kitchen-musiclm/ MusicLMは2023年1月にGoog
すでにあちこちで告知をしておりますが、『人文学のためのテキストデータ構築入門』 https://www.amazon.co.jp/dp/B0B81SHFBH/ 刊行を記念して、この本を踏まえたTEI入門セミナーを開催します。 このイベントは、参加費無料・要申込みです。 今回は、『人文学の…データ構築入門』の第一部、第二部のうち、TEIガイドラインに関する部分を中心にしてセミナーを実施します。Transkribusの話はしませんので、あらかじめご了承ください。 予定している内容は大体以下の通りです。 10:00-11:30 人文学のためのテキストデータ構築とTEIガイドライン 12:30-14:30 TEIガイドライン実践演習 14:45-16:15 続: TEIガイドライン実践演習 16:30-17:15 Susan Schreibman先生によるVersioning Machineに関す
近年はAI技術が急速に進歩しており、高精度なテキストや画像を生成するAIが登場しています。新たに、FacebookやInstagtramなどを運営するMetaが、テキストを基に音楽や効果音を生成するオープンソースのAIツール「AudioCraft」を発表しました。 AudioCraft: A simple one-stop shop for audio modeling https://ai.meta.com/blog/audiocraft-musicgen-audiogen-encodec-generative-ai-audio/ Meta releases AudioCraft AI tool to create music from text | Reuters https://jp.reuters.com/article/meta-platforms-ai/meta-release
ウェブブラウザ「Firefox 106」の正式版が公開されました。記事作成時点ではmacOS限定ながら画像内のテキストを抽出する機能が追加されるなど、ユーザーが直接触れる機会が多くなりそうな数々の機能が導入されています。 Firefox 106.0, See All New Features, Updates and Fixes https://www.mozilla.org/en-US/firefox/106.0/releasenotes/ ◆画像内のテキスト抽出 macOS 10.15(Catalina)以降で、選択した画像からテキストを抽出できるようになります。テキストの抽出を行うには、テキストを含む画像を右クリックし、表示されるポップアップメニューから「Copy Text from Image」を選択します。 抽出されたテキストは共有・保存・検索するためにクリップボードにコピーされ
iPhoneで撮影した画像のテキストをMacに送るのはあたりまえにできますがiPhoneでGoogleレンズを使って撮影すればWindowsパソコンにもテキストコピーして送ることができます。 参考: iPadOS 16のテキスト認識表示は手書きの日本語にも対応している - T’s blog Googleレンズでパソコンにコピー 1.iPhoneのGoogleレンズを必要なテキストに向けます(※撮影は必要ないようです) 2.アプリの「テキスト」をタップすると画面上のテキストが全て表示されます 3.必要なテキストを選択して「パソコンにコピー」をタップします 4.送りたいパソコンの一覧が表示されるので選ぶとパソコンのクリップボードにコピーされます 5.パソコンのエディタを開いてペーストします まとめ Apple製品どうしでなくてもiPhoneとパソコンが簡単に連携できて効率的です。 Googl
はじめに これも1つの願いの鍵探し1、nikkieです。 先日tiktokenデビューし、ChatGPTのAPIを呼び出さずに入力トークン長が分かるようになりました。 その中で、ASCII以外の文字(例:日本語)については、トークン(bytesオブジェクト)がそのままでは読み解けませんでした。 読み解くための方法についてこのエントリでアウトプットします。 目次 はじめに 目次 前回のtiktoken! 英語の場合 日本語の場合 Encodingでデコードして得られたbytesのリストと、元の文字列との対応を取りたい nikkieが唯一知っていたこと:strとbytesは相互に変換できる 元の文字列をbytesに変換してみた 長さが3の倍数なら戻せる! 長さが3の倍数ではないとき(1文字が複数トークンに分割されているとき) 試行錯誤まとめ bytesを読み解き、元の文字列と対応を取るスクリプ
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