無料なのに多機能すぎるカメラアプリ「Blackmagic Camera」登場 iPhone用、10bit 4K ProRes対応
豪Blackmagic Designは9月15日、オランダ・アムステルダムで開催中の「IBC 2023」において、iPhone用のカメラアプリ「Blackmagic Camera」を発表した。同社の動画用カメラと同じようなプロ向けの機能がiPhoneでも利用できる。すでに提供を開始しており、無料でダウンロード可能だ。 Blackmagic Cameraは、10bit Apple ProResで4Kまでの収録に対応。同社製カメラと同じシステムをベースにしており、UIなどもプロユース向けに最適化している。画面には、ステータス、収録パラメーター、ヒストグラム、フォーカスピーキング、録音レベル、フレームガイドなどを表示可能。3D LUTを追加してモニタリングすることもできる。
iPhoneのカメラが過大評価されつつある。Blackmagic Cameraは簡単に扱えるモノではない（小寺信良） | テクノエッジ TechnoEdge
18年間テレビ番組制作者を務めたのち、文筆家として独立。家電から放送機器まで執筆・評論活動を行なう傍ら、子供の教育と保護者活動の合理化・IT化に取り組む。一般社団法人「インターネットユーザー協会」代表理事。 先日AV Watchの連載でBlackmagic DesignのBlackMagic Cameraを取り上げたことで、別の媒体からBlackmagic Cameraの特集をやりたいので手伝ってくれと声がかかるようになった。 ▲Blackmagic Camera ただその方向性が、Blackmagic Cameraを使えば凄い映像が誰でも簡単に、みたいなノリだったので、そういう方向性ならお手伝いできませんよ、とお伝えした。筆者も大人なのでまあ初心者向けの記事なのでそうしたキャッチコピーになるのはやむなしとは思うが、「誰でも簡単に」はさすがに違うんじゃないか。 どうもBlackmagic
初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
Google Fontsからちょっと面白いフォントがリリース！ 商用利用無料、折れ線グラフや棒データを描くためのフリーフォント
折れ線グラフを描画するためのフォント「Linefont」、波形・スペクトル・ダイアグラム・ヒストグラムなどの棒データを描画するためのフォント「Wavefont」が、Google Fontsで利用できるようになったので紹介します。 Linefont | Wavefont フォントのライセンスはSIL Open Font Licenseで、個人でも商用プロジェクトでも無料で利用できます。 まずは、Linefont。 Linefontは中小規模の折れ線グラフ（時系列など）を描画するためのフォントです。値は0～100の範囲でさまざまな文字に割り当てられます。範囲、値、ウェイトはWavefontと互換性があり、視覚的な一貫性を維持しながらフォントを交換できます。
5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
多くのエッセンシャルワーカーもワーキングプアの状態にある（画像はイメージ写真） fadlikus/Shutterstock ＜生産年齢の有業者の約半分が年収300万円以下で、600万円以上は2割もいない＞ 社会は、国民の一定数が働くことで成り立っている。働く人が働かない人を支えるという意味で、前者に対する後者の比率は「従属係数」と言われる。高齢化の進展もあり、この値は年々高まる一方だ。 生産年齢人口（15～64歳）と高齢人口（65歳以上）を並べてみると、1950年頃は前者12人で後者1人を支える「お神輿」型だったが、今世紀の初頭に3人で1人を支える「騎馬戦」型になり、近い将来には「1：1」の「肩車」型になるという。これでは社会が成り立たないと、社会保障制度の見直しについて議論されたり、高齢者の役割革新が促されたりしている。 なお、支える側（働く人）も一枚岩ではない。従業地位では正規雇用、非
パフォーマンス改善の始め方と、APIレスポンスタイムを67%短縮した話 - YOUTRUST Tech Blog
こんにちは、YOUTRUST Webエンジニアの寺井(YOUTRUST/X)です。 私はYOUTRUSTに入社してからこれまでプロダクト開発部に所属しており、主に機能開発を担当していました。 2024年8月からは技術開発室に異動し、この1ヶ月はパフォーマンス改善に取り組んできました。 そこで、今回はこの1ヶ月間パフォーマンス改善に取り組んだ過程とその結果を記事にしたいと思います。 1. することの方針の決定 技術開発室に異動と言っても、既存のチームに加入する形ではなく、私の異動とともに新たに品質チームというチームができた形でした。 そのため、着手可能な状態の具体的なタスクがあるわけではなく、何をするか、どんな優先順位で進めていくかから決めていく必要がありました。 チームができた背景としては、品質面の問題は開発組織として把握しつつも、これまでどうしても対応が後回しになってしまっており、特にY
OpenTelemetry を利用して PHP アプリケーションのテレメトリデータを計装する方法をまとめました。 本エントリのコードは下記で公開しています。 github.com OpenTelemetry とは 用語 PHP アプリケーションのマニュアル計装（手動計装） 構成 OTel Collector Jaeger 動作環境 必要なパッケージ PHP コード 設定 実行 PHP アプリケーションのゼロコード計装（自動計装） 必要な拡張とパッケージ 設定 PHP コード 実行 さいごに 参照 OpenTelemetry とは opentelemetry.io OpenTelemetry は、サービスやアプリケーションのテレメトリーデータ（トレース、メトリクス、ログなど）を計装、生成、収集、送信するためのオブザーバビリティフレームワークです。ベンダーニュートラルな OSS であり、CNC
Pythonグラフ入門
Matplotlibの2Dグラフ 折れ線グラフ 棒グラフ 積み上げ面グラフ 散布図 ヒストグラム ヒートマップ 等高線図 極座標系の図 箱ひげ図 円グラフ Matplotlibの3Dグラフ 3次元の折れ線グラフ 3次元の散布図 3次元の等高線図 ワイヤーフレーム サーフェスプロット Matplotlibの設定 図のタイトル Figureオブジェクトの書式 軸の設定 目盛りの設定 凡例の設定 線の書式 色の書式 カラーマップ 文字の書式 日付と時刻の書式 グラフの保存 複数のグラフ 日本語表示 オブジェクト指向なグラフ作成 Tips Seaborn ヒートマップ 2変数間の関係 relplot 多変数間の関係 pairplot カテゴリ変数の関係 catplot 見た目の変更 Pandas 折れ線グラフ 棒グラフ 積み上げ面グラフ 散布図 グラフ作成の共通設定 ご案内 当サイトについて お問
デプロイ頻度やリードタイムの正確な計測にこだわらなくていい（前提はあるが） - mtx2s’s blog
デプロイ頻度とリードタイムは、開発チームが自らのパフォーマンスをモニタリングするうえで欠かせないメトリクスである。それらが、収益性や市場占有率といった組織パフォーマンスに影響を与えるからだ。その調査結果は、DevOps Research and Assessment（DORA）が特定した4つのキーメトリクス、いわゆる「DORAメトリクス」の要素として浸透した（後述するが、DORAメトリクスで扱うのは、リードタイムではなく「変更のリードタイム」である）。 その重要性ゆえに、チームや組織はこれらのメトリクスの計測と可視化に努める。可能な範囲で正確な値が欲しい。そうして、チケット管理ツールやバージョン管理システムからテレメトリを収集、集計し、チームのモニタリングダッシュボードにその実績値を可視化するのだ。 しかし、しばらくメトリクスを運用してみると、その扱いづらさに気づく。計測値や集計値のばらつ
Linuxには多くのフリーソフトがある。無料であっても、Windows向け有料ソフトに劣らない機能を持つものもある。厳選したLinuxフリーソフトを100本紹介する。 1 GIMP 商用レベルの多機能な画像編集ソフト 画像の作成や編集、フォトレタッチなどに役立つ、多彩な機能を持つ画像編集アプリです（図1）。レイヤー機能やブラシエディタ、ヒストグラム、ベジェ曲線を使った描画ができるパスツール、さまざまな加工ができるフィルター群など、商用ソフトレベルの充実した機能を持つのが特徴です。
お詫びと訂正 タイトルにて「ワンセグチューナー」と表記しておりますが、正しくは「ワンセグチューナーの技術を応用したSDR受信機」となります。お詫びして訂正いたします。 本題 さて、茶番はこのあたりにして(今回は使わなかったと言うだけで、本物の「ワンセグチューナー」でもフルセグを受信できるはずなので、あながちタイトが誤っているというわけではないのですが、茶番をやりたいための茶番でした)。 今回はデジタル変調の復調を学習することを目的としているので、それ以外の部分(例えば受信機のハードウェアや、リードソロモン誤り訂正のような情報理論的分野)には触れません。また、限定受信を目的としたスクランブルの解除や映像の復号にも一切触れません。一方で、海外の人が作ったGNU Radioのソースコードをコピペして「受信したよ！」と言っても学習という意味では全く意味がありませんから、ISDB-Tの復調に関しては
気象庁は観測結果をもとに、各地点について「〇〇年に一度の降水量」を算出し、発表しています。 ある期間内に1回起こると考えられる降水量のことを確率降水量といいます。気象庁の解説ページでは、確率降水量の推定方法が解説されていますので、これに基づいて「〇〇年に一度の大雨」の値を計算してみたいと思います。 大まかには次のような流れになっています。 年最大日降水量のヒストグラムを作成する 分布関数を当てはめる 分布関数の当てはまり具合を確認する 当てはめた分布関数から確率降水量を算出する 今回は、上記3. をとばして、4.の「当てはめた分布関数から確率降水量を算出する」を実際にやってみましょう！ 再現年と確率降水量 気象庁の解説ページにもあるように、再現年 $T$ は $$ T = \frac{1}{1 – F(x; \theta)} $$ で与えられます。ここで、$F(x; \theta)$ は確
ZOZOTOWN検索における精度評価手法の運用で見えた課題とその改善アプローチ - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 ZOZOTOWN検索の並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前にA/Bテストを行い効果を評価しています。A/Bテストの事前評価として、オフラインの定量評価と定性評価を実施しています。これらの評価によりA/Bテストの実施判断をしています。 おすすめ順検索のフィルタリング処理の効果検証として導入したオフライン定量評価の方法については以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 以前の記事で紹介したオフライン評価を日々運用する中で、幾つか課題点が見つかりました。本記事では、そ
良いグラフと悪いグラフの違いとは？
棒グラフ、円グラフ、ヒストグラム等、データを視覚的に示すためのグラフにはさまざまな種類があります。どのデータをどのグラフで示せばいいのかについて、ジョージア大学応用遺伝子技術センター博士研究員のチェンシン・リー氏が解説しました。 GitHub - cxli233/FriendsDontLetFriends: Friends don't let friends make certain types of data visualization - What are they and why are they bad. https://github.com/cxli233/FriendsDontLetFriends ◆1：棒グラフ データの平均、分散、分布を示すときに棒グラフ(左)を用いると、データの分布がわからなくなります。これを避けるために箱ひげ図や散布図を用いるのが良いとのこと。 ◆2：サ
新世代CPUアーキテクチャ「Zen 5」完全解説。Ryzen 9000シリーズはどのように進化したのか［西川善司の3DGE］
新世代CPUアーキテクチャ「Zen 5」完全解説。Ryzen 9000シリーズはどのように進化したのか［西川善司の3DGE］ ライター：西川善司 2017年の初登場以来，改良と進化を継続してきたAMDの「Zen」マイクロアーキテクチャ。その最新版となる「Zen 5」を採用するデスクトップPC向けCPU「Ryzen 9000」が，7月31日に発売となる（関連記事）。 当初のラインナップとして発表となったのは，以下に示す4製品だ。 2024年7月31日に発売予定のRyzen 9000シリーズのラインナップ AMDは，2022年に投入した「Zen 4」マイクロアーキテクチャ世代のRyzen 7000シリーズから，デスクトップPC向けCPUは「Socket AM5」（以下，AM5）プラットフォームに移行しているが，今回のRyzen 9000シリーズも，引き続きAM5向けとなっている。なお，AMDは
プロフェッショナル向け映像機材を開発・提供する豪Blackmagic Designは6月24日、動画撮影に特化した無料のカメラアプリ「Blackmagic Camera」のAndroid版を公開した。同社のハイエンドカメラで使用しているUIをスマートフォン用にアレンジ。幅広い設定が可能な他、「DaVinci Resolve」など、同社の他製品群との連携機能も提供する。 Blackmagic Cameraは、2023年9月に登場したカメラアプリ。無料でありながらシャッタースピードやISO、フレームレート、ホワイトバランスなどを細かく調整できる他、フォーカスピーキング、ヒストグラム、録音レベル、フレームガイド、3D LUTモニタリング機能などを備える。当初はiOS版のみのリリースのみだったが、「2024 NAB Show」でAndroid版を予告していた。
背景 結論 手法の検討 実験 実験概要 実験1 : 単純なPromptを投げる 実験2 : Promptを工夫してみる 実験3 : 間違った分類を回避するには？ まとめ 参考文献 補足 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 背景 商品のトップ画像はユーザーへの最初のタッチポイントとして機能し、購入を促進します。そのため、適切なトップ画像の選定は重要です。しかしながら、この選定は現在、手動に依存しており、複数の商品画像から最も効果的なものを選ぶ作業は、多大な時間と労力を消費しています。 商品の品揃えが拡大する中で、この作業のコストは切実な課題となっています。そこで、機械学習技術を用いてトップ画像の選別を自動化するアプローチを検討しています。これにより、商品登録時間の削減や業務の効率向上が期待されます。 本記事では、商品のトップ画像の自動選別に焦点を当て、画像分類手法を調査
はじめに ここ最近、大雨のニュースを見るたびに「〇〇年に一度の大雨」という表現を目にします。これは「千年に一人の美少女」や「百年に一度の逸材」といったレトリックではなく、データに基づいて統計的に算出された根拠のある数字です。 気象庁や自治体では観測結果をもとにこのような量を算出し、発表することで防災に役立てています。このシリーズでは、算出方法を確認し、Pythonを使って、実装・計算してみたいと思います。 なお、ここで紹介する手法は、実際に公的機関が発表しているものとは異なる場合が多分にありますので、十分にご注意ください。 今回は、前回に引き続き、分布関数をヒストグラムに当てはめる方法について紹介したいと思います。 「○○年に一度の大雨」の計算方法とは？ 気象庁は観測結果をもとに、各地点について「〇〇年に一度の降水量」を算出し、発表しています。 ある期間内に1回起こると考えられる降水量のこ
本記事は画像解析ソフトであるImageJおよびFijiのGUIについて解説する記事です。これまで紹介してきたImageJのGUIの画面について改めて解説するので、ぜひ操作してみましょう。 今回はImageJの拡張版であるFijiのGUIについて解説します。ImageJで行う場合も基本的には同様の操作になります。 FijiもしくはImageJのインストール方法はこちらの記事を参照してください。 ImageJおよびFijiについて ImageJとは、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health, NIH)で開発されたオープンソースのソフトウェアで画像処理や分析に用いられます。また、OSに依存せずWindowsやMac、Linuxで同様の操作が可能です。 ImageJで行える代表的な画像処理は以下の通りです。 画像の前処理（フィルタリング、平滑化、鮮鋭化、境
SMTP D4C — SRE寄りのメール配信考察 - /var/lib/azumakuniyuki
メール配信の継続的信頼性を維持する為に必要な要素をまとめたSMTP D4Cという概念があります。 日本語では「いとも容易く得られる(わけではない)えげつない信頼性」となります。 SMTP D4Cを構成するのはつ次の五要素です。 Domain Authentication (ドメイン認証の徹底) Double Opt-in (確実なダブルオプトイン) Delivery (継続的な配信) Don't Change (配信の安定後は変更しない) Check & Change (定期的な確認と状況に合わせた変更) そもそもの背景 京都開催なSREのイベント Road to SRE NEXT@京都でメール系のLTがあると知り、 近所*1でもあるので、自分はSREではありませんが参加してみることにしました。 直前に「懇親会で飛び入りLTもOK」という案内を聞き、背中を押してもらったこともあり、 自分が
Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 『Python Data Science Handbook, Second Edition』への称賛 訳者まえがき はじめに Ⅰ部 Jupyter：Pythonより優れたPython 1章 IPython、Jupyter入門 1.1 IPythonシェルの起動
Google Cloud Tasksのあれこれ
このエントリーは一休.com Advent Calendar 2023の18日目の記事になります。 一休のいくつかのプロダクトで便利に活用されているGoogle Cloud TasksのHttpタスクあれこれについてまとめます。Httpタスクを使えば、パブリック IP アドレスを持つ任意のHTTP エンドポイントに、キューを経由して、タスクを処理させることができます。 再試行関係のパラメータを動かしながら確認してみる 公式ドキュメントは、https://cloud.google.com/tasks/docs/configuring-queues?hl=ja#retry Google Cloud Consoleから設定できるパラメータは、以下の通り。 最大試行回数 ... 公式ドキュメントのMAX_ATTEMPTS 最小バックオフ ... 公式ドキュメントのMIN_INTERVAL 最大バッ
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はCalifornia Housingデータセット（カリフォルニアの住宅価格のデータセット）を題材として、最大値や最小値、平均値、中央値などの基本統計量を計算し、2万行を超えるデータセットがどのような特徴を持っているのかを見てみました。今回は同じデータセットをグラフとして可視化して、さらなる特徴を探ってみることにしましょう。 CSVファイルの読み込み 前回はscikit-learnに含まれているデータセットを読み込んで、説明変
Metaは、AIツールで作成された写真に「Made with AI(AI製)」というラベルを付ける施策を始めました。ところが、人間が撮影した写真にも「AI製」というラベルが付けられてしまったことがわかりました。 Meta is tagging real photos as 'Made with AI,' say photographers | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/06/21/meta-tagging-real-photos-made-with-ai/ 誤ってAI製のラベルが付けられてしまったのは、写真家のピート・ソウザ氏が撮影した以下の写真です。ソウザ氏は「AdobeのPhotoshopを使ってトリミングをすると、その画像をJPEGとして保存する前にヒストグラムを平坦化しなければなりません。この処理が、Metaのラベル付けの引き金と
【2024年5月時点】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングではないが 買い場は 近づいているかもしれない 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる。 こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、5月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です。 ぶっちゃけ、私の場合、テクニカル分析は、積立投資では、ほぼ役立っていませんが、アクティブ投資の、配当株投資では、とても役立っています！ この企画は、マクロ視点で長期投資を前提としています。 今後も、月に1回のペースで更新していきたいと考えています。 （私自身、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります） 今回は、2024年5月24日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。
先日公開された令和6年税制大綱（リンク）で発表された改正点のなかには、スタートアップに大きく関わる論点も複数含まれていて話題になりました。 2023年は、税制適格ストックオプションの行使価額に関する通達（参考：ストックオプションに対する課税Q&A）や・信託型ストックオプションに関する国税庁の見解の発表などストックオプション関連が話題となった年でした。 税制大綱にもストックオプションに関する改正点が何個か記載されており、どの内容も内容を正しく理解した方がいい内容です。 このnoteでは改正点のうち、「権利行使価額の限度額の緩和」を対象として、スタートアップにおける実態について振り返ります。 なお、税制大綱の該当箇所は以下の通りです。 新株予約権の行使に係る権利行使価額の限度額について、 次のとおりとする。 イ 設立の日以後の期間が５年未満の株式会社が付与する新株予約権につい ては、当該限度額
［GDC 2024］Armが推奨するレイトレーシング時代のスマートフォンゲームグラフィックスとは？ ライター：西川善司 Armの「Immortalis-G715」やQualcommの「Adreno 740」，古くはImaginationの「PowerVR Wizard」など，スマートフォン向けのSoC（System-on-a-Chip）に組み込まれたGPUが，レイトレーシング対応となって久しい。それにも関わらず，実際のスマートフォン向けゲームのグラフィックスに，レイトレーシングが採用された事例はまだまだ少ない。 そもそも，2024年の現状では，レイトレーシング対応GPU搭載のSoCを採用したスマートフォンがまだまだ少ない。だが，2023年発売の「iPhone 15 Pro」シリーズによって，状況は変わってくるかもしれない。iPhone 15 Proの搭載SoCである「A17 Pro」は，レ
【2024年3月時点】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングではない 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる。 こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、このシリーズ3回目で、3月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です。 この企画は、マクロ視点で長期投資を前提としています。今後も、月に1回のペースで更新していきたいと考えています。 （私自身、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります(^_^;)） 今回は、2024年3月21日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイントは、以下の3点です。 検証ポイント ① 「 移動平均線 」 ② 「 ボリンジャーバンド 」 ③ 「 RSI 」 ④ 「MACD」 移動平均線
Blackmagic Cameraは、携帯電話やiPadにBlackmagicのデジタルフィルムカメラのコントロールと画像処理機能を追加し、その真価を引き出します！ハリウッドの劇場映画のようなシネマライクなルックを作成できるようになりました。インターフェースは、Blackmagic Designの受賞歴を誇るカメラと同じ、直感的かつユーザーフレンドリーな仕様。プロのデジタルフィルムカメラと同様の操作性が得られます。タップ一回でフレームレート、シャッターアングル、ホワイトバランス、ISOなどの設定を調整できます。また、8Kまでの業界標準のファイルフォーマットに対応しており、直接Blackmagic Cloudに収録することも可能！Blackmagic Cloud Storageに収録することで、世界各地のエディターと同時にDaVinci Resolveプロジェクトで共同作業を行えます。 Bl
【2024年8月】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」を 積極的に買うタイミングは 一瞬で過ぎ去りました 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、8月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です ぶっちゃけ、テクニカル分析は、積立投資では、全く役立ちませんが、 市場を俯瞰するには、いいアプローチと思っています！ 今回は、2024年8月19日時点での検証です 使うテクニカルチャートは主に「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイントは、以下の4点です。 検証ポイント ① 「 移動平均線 」 ② 「 ボリンジャーバンド 」 ③ 「 RSI 」 ④ 「MACD」 移動平均線は、26週の長期線（約200日）のみで、シンプルに見ていきます 「移動平均線
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 「EDAって結局何したらいいの？」っていう声をよく聞く気がするので、無謀にも今回はEDAについて記事を書いてみました。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2023 25日目の記事です。 EDAとは EDAは「Exploratory Data Analysis」の略で「探索的データ分析」と日本語では言います。 データの特性だったりデータから何が言えるかを把握するための分析であり、JohnTukey氏により1960~70年頃に統計学の分野で提唱されたようです。 今では機械学習の分野でも、「まずEDAをしてからモデルを作ろう」と言われる場面をよく見かけ、EDAをすることは当たり前になってきています。 en.wikipedia.org 本記事のモチベーション EDAに関する情報もたくさん調べると出てきますが、EDAのためのPythonライ
【2024年4月時点】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングは 近づいているかもしれない 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる。 こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、4月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です。 ぶっちゃけ、私の場合、テクニカル分析は、積立投資では、あまり役立っていませんが、アクティブ投資の、配当株投資では、とても役立っています！ この企画は、マクロ視点で長期投資を前提としています。 今後も、月に1回のペースで更新していきたいと考えています。 （私自身、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります） 今回は、2024年4月26日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイントは、
あらゆるオペレーションが生成AIによって「代替」されるであろう未来、テクニカルスキルを磨いただけのエンジニアが生き残っていくことは難しいとされる。AIに代替されることなく、AIの担い手となりうるエンジニア像とは、どのようなものだろうか。本セッションには、東京大学工学部在学中にフリーランスエンジニアとして独立、その後株式会社AppBrewを起業し、現在も代表兼エンジニアとして第一線で活躍している深澤 雄太氏が登壇。生成AIによって「代替」されていく世界でエンジニアはどう立ち回るべきか、自身の経験をもとに語った。 生成AIによって「代替」されていく世界 初めに深澤氏は、GPTの出現によって、エンジニアリングだけでなくさまざまなオペレーションが「代替」され始めている現状について整理した。 たとえばある機能を持った関数を作成したいときや、既存のコードはあるものの、それぞれの会社の「お作法」に合わせ
【2024年6月時点】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングではない 買い場は しばらく先になる見込み 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる。 こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、6月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です。 ぶっちゃけ、私の場合、テクニカル分析は、積立投資では、全く役立っていません。 しかし、個別株中心の、アクティブ投資の、配当株投資では、とても役立っています！ この内容は、マクロ視点で長期投資を前提としています。 今後も、月に1回のペースで更新していきたいと考えています。 （私が、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります） 今回は、2024年6月23日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは主に「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が
機械学習エンジニアの吉田です。 この記事はLayerXテックアドカレ14日目の記事です。前回は @shnjtk による ストーリーポイントではなくアウトカムで開発速度を測る でした。次回は osuke さんが担当します。 今回はバクラクの帳票画像を使ってDALL-EのdVAE (discrete Variational AutoEncoder) を学習させた話をご紹介します。 背景 前回 バクラクのデータセットを用いたLayoutLMv3による事前学習 という記事を書きました。 tech.layerx.co.jp この記事にあるように、 LayoutLMv3*1のMasked Image Modeling (MIM)の事前学習では画像トークナイザーとして学習済みのDALL-EのdVAEを使っていました。 しかし、オリジナルのLayoutLMv3では文書画像で事前学習されたDiT*2の画像ト
【2024年7月】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングではない 買い場は もう少し先でしょう 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、7月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です ぶっちゃけ、私の場合、テクニカル分析は、積立投資では、全く役立っていません。 しかし、個別株中心の、アクティブ投資の、配当株投資では、とても役立っています！ この内容は、マクロ視点で長期投資を前提としています 今後も、月に1回のペースで更新しています （私が、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります） 今回は、2024年7月23日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは主に「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイ
Matplotlibライブラリの魔法：データを可視化するPythonの力 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
データの可視化は、システムエンジニアやデータサイエンティストにとって不可欠なスキルです。PythonのMatplotlibライブラリは、豊富な可視化機能を提供し、データを直感的に理解するのに役立ちます。この記事では、Matplotlibの基本的な使い方から高度なテクニックまで、具体的なコードを交えながら詳しく説明します。 Matplotlibの基本 Matplotlibは、グラフやプロットを描画するための広く使用されているライブラリです。まずは、基本的な使い方から始めましょう。 import matplotlib.pyplot as plt 折れ線グラフの描画 # データの準備 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 折れ線グラフの描画 plt.plot(x, y) # グラフにタイトルとラベルを追加 plt.title('折れ線グラフの例')
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