やまざき・はじめ／1958年、北海道生まれ。東京大学経済学部卒業。現在、楽天証券経済研究所客員研究員。株式会社マイベンチマーク代表取締役。東京大学を卒業後、三菱商事に入社。野村投信、住友生命、住友信託、メリルリンチ証券、パリバ証券、山一証券、明治生命、UFJ総研など、計12回の転職を経験。コンサルタントとして資産運用分野を専門に手掛けるほか、経済解説や資産運用を中心に、メディア出演、執筆、講演会、各種委員会委員等を務めた。2024年1月1日、永眠。 山崎元のマルチスコープ 旬のニュースをマクロからミクロまで、マルチな視点で山崎元氏が解説。経済・金融は言うに及ばず、世相・社会問題・事件まで、話題のネタを取り上げます。 バックナンバー一覧 ジャニーズ事務所が、創業者である故・ジャニー喜多川氏の性加害問題について記者会見を開いた。筆者は、ジャニーズ事務所の対応や会見の発表内容について、「最適解」
2017年末、Appleが古いiPhoneの性能を意図的に落としていることが明らかになりました。「バッテリーゲート問題」として大きな問題となったこの件は、最終的にAppleがユーザーに対して5億ドル(約720億円)の和解金を支払うことに合意したのですが、この訴訟によりiPhoneユーザーは当該端末1台につき92.17ドル(約1万3300円)の支払いを受けていることが判明しています。 Home | Smartphone Performance Settlement https://www.smartphoneperformancesettlement.com/ Apple Starts Sending 'Batterygate' Settlement Payments to iPhone Users - MacRumors https://www.macrumors.com/2024/01/
はじめに ブラウザ上で動くゲームボーイエミュレータを OCaml で書きました。以下のページで試せます。 デモページ いくつかの homebrew ROM も一緒になっているのでいろいろ遊んでみてください。おすすめは「Bouncing ball」と「Tobu Tobu Girl」です。最近のスマホならだいたい安定して 60 FPS 出るはずなので、スマホでも遊べます。 レポジトリはこちらです。 スクリーンショット なぜ OCaml でゲームボーイエミュレータ？新しいプログラミング言語を学ぶ過程で以下のように思ったことはないでしょうか？ 簡単なプログラムなら書けるが、中規模以上のコード1をどうやって書けばよいのか分からない 発展的な言語機能2も勉強しなんとなく理解した気になったが、実践のなかでどのように活用すればいいのかが分からない OCaml を本格的に勉強し始めてた数ヶ月前の筆者はまさに
現在の厳しい社会情勢のなかで、無観客ライブ配信、すごく増えていますよね（メジャー系は無観客ライブであってもリスクを考慮し自粛されているようですが……）。 僕らも多くの仕事がなくなっている一方で、ありがたいことに無観客ライブ配信のお声かけいただくことが多く、この3月〜4月で無観客のものだけで7案件やらせていただき、まだいくつか実施に向けて進行中のものがあります（いつ中止に転ぶかビクビクしながら準備を進めています）。 僕自身も有料のもの含めていろんな配信を観ているのですが、品質がもうちょっとよければいいのに……という配信も多くて、せっかくステージ上のパフォーマンスがよくて、ファンやたまたま興味を持ってくれた人が時間をつくって観てくれても、充分に魅力が伝えらえないものになってしまっているなぁ、もったいないなぁ、ということもしばしばです。 こうした状況なので、お客さまを入れられなくなったライブハウ
インフラ・ストリーミングチームの id:udzura （@udzura）です。今回は、Goミドルウェアのメモリリークを見つけて解決する際に、どのようなプロセスを踏んでいったかを解説します。 Go製のミドルウェアの概要 ミラティブでは、Webアプリケーションのみならず、ミドルウェアに相当する部分についても必要なものは内製しています。その中の一つに、社内で「Radisha」と呼んでいる各種集計とキャッシュなどを行うためのミドルウェアがあります。Radishaは以下のような特徴を備えています。 GET、SET、SETEXなど基本的なRedis互換のコマンドを実装している。そのため、既存のRedisクライアントライブラリから操作が可能である。 ランキング集計、一定時間内のアクセス集計などが行えるよう、Redis にない独自のコマンドを実装している。 高い可用性を志向しており、オンメモリのデータは
RustでAPIサーバーを書くのが思ったより良い
最近いろんなところで採用事例が増えてきたRustですが、Webサービス開発でのAPIサーバーを書くのにRustは向いてないと言われたりします。Rustの第一のターゲットはシステムプログラミングでありGCがないためAPIサーバー開発でシビアなメモリ管理はしたくないというのは一理あるのですが、RustでAPIサーバーの開発を実際にやってみるとむしろ開発体験が結構いいなと感じます。パフォーマンスのために難しい所有権を無理にがんばるみたいなマイナスのイメージはほとんど当てはまらなかったです。 Rustの難しいライフタイム、所有権があまり出てこない Rustにおいて難しいとされるライフタイム、所有権といった概念があり私も書く前はかなり身構えていたのですが、これに苦しむことは思ったよりも少ないです。その要因はWebサーバーで扱う処理のほとんどがリクエスト・レスポンスモデルでデータの流れが一方向でシンプ
AWS×コンテナで基本的なDevSecOpsアーキテクチャをデザインしたお話 - How elegant the tech world is...!
はじめに 先日、僕が担当する業務でECS/Fargate利用を前提にDevSecOpsアーキテクチャをデザインし、社内のAWS勉強会にて登壇する機会をいただきました。 本ブログでも内容をかいつまんでご紹介できればと思います。 AWSによらず、コンテナを利用されている方にとって、一つのプラクティス例としてご参考になれば幸いです。 ※コンテナ自体の説明や必要性に関する内容は省略していますm(_ _)m そもそもDevOpsとは？ DevSecOpsの導入意義をお伝えするた前に、まず軽くDevOpsの意義をお伝えします。 ※とは言え、この記事をご訪問されている方にとっては「何をいまさら...」な内容かもしれませんし、ググればDevOps自体の情報はたくさん見つかりますので、重要なポイントのみ述べることにします。 DevOpsとは、一言で述べれば、開発チームと運用チームが協力してビジネス価値を高め
11/8に発売されたMac miniのベンチマークテストを行ないましたので、その結果を簡単に紹介します。スコアはWindows搭載のミニPCと比較しているので、気になる人はぜひ参考にしてください。Apple製品との比較は […]
Pythonについて思うこと | 雑記帳
みなさん、Pythonは好きですか？ この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない（型ヒント付きの）コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう（ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaや米HuggingFaceなどに所属する研究者らが発表した論文「GAIA: a benchmark for General AI Assistants」は、難しいタスクではなく、人間にとって簡単なタスクを達成する大規模言語モデル（LLM）を評価するためのベンチマークを提案している。この研究は、人間が日常で当たり前に実行してほしいタスクを正確にこなすLLM構築を目指すためのテスト集である。 現在のベンチマークは、人間にとってより困難なタスクを求めており、LLMには数学や法律などの複雑なタスクや、一貫性のある本を書くなどの複雑な課題が
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
M1 Mac miniにWindows 11 Proをインストールした。 Intel版ではなくApple SiliconのM1チップへの導入ということで不安もあったが無事にインストールできたので、ブラジングや秀丸の導入、YouTube動画視聴など試した感想を記録したい。 M1 Mac miniにWindows 11を。 今回インストールしたのはMicrosoftが配布しているインサイダープレビュー版。 この取り組み自体は以前から存在していて目新しいモノではないが、IntelモデルではなくApple Siliconモデルでインストールしたことが大きな違いとなる。 実際に導入したところ64bit版のWindows 11 Proとして認識されていた。 Microsoftから仮想マシン用のファイルをインストールする際に「日本」という項目を積極的に選んだものの、インストールを済ませると「英語版」がベ
首相がいまさら「資産運用特区」をぶち上げるトホホな日本
やまざき・はじめ／1958年、北海道生まれ。東京大学経済学部卒業。現在、楽天証券経済研究所客員研究員。株式会社マイベンチマーク代表取締役。東京大学を卒業後、三菱商事に入社。野村投信、住友生命、住友信託、メリルリンチ証券、パリバ証券、山一証券、明治生命、UFJ総研など、計12回の転職を経験。コンサルタントとして資産運用分野を専門に手掛けるほか、経済解説や資産運用を中心に、メディア出演、執筆、講演会、各種委員会委員等を務めた。2024年1月1日、永眠。 山崎元のマルチスコープ 旬のニュースをマクロからミクロまで、マルチな視点で山崎元氏が解説。経済・金融は言うに及ばず、世相・社会問題・事件まで、話題のネタを取り上げます。 バックナンバー一覧 岸田文雄首相が米ニューヨークでの投資家向け講演において、「資産運用特区」を創設する構想を公表した。好意的に報じる記事も多いが、筆者は目の前が暗くなるようなが
速いので使いたい 私の場合、ここ数か月で一番素晴らしいニュースだと感じたブログがこれでした。 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/performance-improvements-in-net-5/ .NET5 がどれだけパフォーマンス向上のために努力してきたかという内容です。 ものすごいボリュームで読むのが大変でしたが、満足感のある記事でした。 この記事を読んだだけでも、早く.NET 5 を使いたいという気持ちになりました。 パフォーマンスが良くなったという知らせはいつでもエンジニアの気持ちを高揚させるのだと思います。 使いたい理由1 : GCが高速化した いくつものアプローチを重ねたことが記されていました。 GCが到達可能オブジェクトをマークする処理の情報を他のスレッドでも流用できるようにして、各スレッド内の同処理の作業量を一部省略可能にした G
なんかブコメいっぱいついてるけど、賢者っぽくいい加減なことを書くのはいかんよ。 リン酸鉄系もよく引き合いに出されるけど 肝心のリンは石油より先に（2060年頃）枯渇するので持続性がない（肥料と取り合いになるため）。 あのさあ、LFP電池が使うリンの量なんて、農業利用される莫大なリン量に比べたらタカが知れてるというか、はっきり言って誤差のレベルでしょ。農業分野での消費量のオーダーは年間1.5億〜2億トンって世界じゃん。「世界の推定埋蔵量は700万トン」のコバルトに関して増田がやったような試算をリンでやったら、LFP電池のEV何台作れることになるかな？って話ですよ。 しかも、消費とともに土壌や水系に原子レベルで散逸して回収不能になる農業用途と違って、電池に利用するリンは決して「消費」はされないわけ。そもそもLFP電池自体がNMC系のLiBに比べて長寿命なうえに、最後までバッテリセル内に滞留して
マンガでわかる ソフトウェア開発 データ分析 データ分析事始め データ分析FAQ (参考)アジャイルメトリクスFAQ 1 独立行政法人情報処理推進機構 超合本版38編 データ分析事始め 目次 データ分析基礎編 01 データ分析ってなんなの？ データ分析 02 信頼幅の線、気になる 信頼幅 03 箱ひげ図のひげ、かわゆくない 箱ひげ図 04 散布図はぜんぜんばらばら 散布図と箱ひげ図 05 どれが本命なの？ 中央値と平均値 分析データ観察編 01 生産性は性癖が出る？ 生産性 02 バグを愛したソース 信頼性（不具合密度） 03 改修・保守が好き過ぎる 開発プロダクトの種別 04 規模はアンバランスでアンビバレント ソフトウェア規模 05 開発期間は短くて長くて短い 開発期間（工期） 06 ウォーターフォールってつおい？ ウォーターフォール型開発 07 ここはツールでしょ 開発ツール 08
Medium(Debugger)より。 新しいM1 Macの実際の体験が動き始めました。速いです。本当に速い。しかし、なぜ? 魔法は何ですか? エリック・エンハイム Youtubeで、昨年iMacを購入したMacユーザーを見ました。それは40GBのRAMを搭載、約4000ドルの費用がかかて最大になりました。その時には、超高価なiMacが、わずか700ドルを支払った新しいM1 Mac Miniによって破壊されていく様子を信じられないような気持ちで見ていました。 実際のテストでは、M1 MacはIntel Macの最上位を超えて追い越しているだけでなく、それらを破壊しているのです。信じられない人たちは、一体どうやってこんなことが可能なのかと尋ね始めました。 あなたがその人たちの一人なら、あなたはうってつけの場所に来ました。ここでは、AppleがM1で行ったことを正確に消化可能な部分に分解する予
こんにちは。 id:Pocke です。マネーフォワードでは Rails を用いた Web アプリケーションの開発と、RBS という Ruby の静的型システムの開発を行っています。 最近 RBS の開発をする中で、「不要な処理を削除すると実行速度が遅くなる」という不思議な現象に遭遇しました。この記事ではその現象を解説しようと思います。 なおこの記事は Ruby の知識を前提としないように執筆されており、Ruby の知識が必要となるところには注釈を加えて補足しています。 普段 Ruby を書かない方にも読んでいただければ幸いです。 問題を引き起こした変更 今回の問題は、RBS のメモリ使用量の削減を行っている中で遭遇しました。まずはどんな変更を行おうとしていたかを解説します。 変更の動機 最近私は RBS のメモリ使用量の削減に取り組んでいます。1 その取り組みの中で、RBS のパーサーが作
Rustで既存のソフトウェアを再実装することは「Rewrite It In Rust」と言われたりしますが、 最近はfindの代替である fd やlsの代替である exa などといったUnixコマンドのRust実装がよく見られます。 このようなUnixコマンド以外にも、Goで書かれたコンテナランタイム runc のRust実装である youki や既存のNodeバージョンマネージャーである nvm よりも200倍速い[1]とされている fnm や Lemmy というRustで書かれた reddit の代替などがあります。 また、僕自身もRubyのバージョンマネージャーである rbenv のRust実装である frum を作ったりしています。 作ったもの 今回は、こういったRustで書かれた、既存のソフトウェアの代替の一覧を作ってみました。 RustでOSSを作る際にこういった一覧があると、
富岳CPU A64FX用ディープラーニングライブラリの深層 -研究者が語る開発の軌跡- - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通研究所プラットフォーム革新PJの川上です。理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ「富岳」が神戸市沖のポートアイランドに納入され、当初の予定を前倒しして今年度から試行運用が開始されました。6月には早速、スパコンランキングで世界初の同時4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得するなど、幸先のよい立ち上がりを見せています。私が所属する部署では富岳を始め、富岳と同じCPUを搭載した弊社製品PRIMEHPC FX1000/700上でディープラーニング(DL)処理を高速に実現する技術の研究開発をしています。今回は、DL処理を高速に実現するoneDNNというライブラリソフトウェアを富岳向けに移植し、開発したソースコードを本家IntelのoneDNNに寄稿し、取り込まれた話をご紹介します。 ディープラーニング処理のソフト
中国・武漢発のコロナウィルス、現地の生物戦研究所からのウイルス漏洩説まで流れる : やまもといちろう 公式ブログ
昨年12月8日から、中国湖北省の都市・武漢で発生した新型コロナウイルス感染症について、パンデミック（感染爆発）に近い問題が発生しました。さらに中国の国民的休日である旧正月が昨日から始まり中国国内での移動が激しくなるところで感染の中心になっている武漢市だけでなく、黄岡市などの周辺都市に対する封鎖令が中国中央政府により発令されました。 しかしながら、フランスでも2例、我が国でも3例の感染例が見つかるなど、本件コロナウイルスの拡大が止まらないようにも見える状況に陥っており、ヤフーニュース個人においても感染症に詳しい専門家などからの情報発信が増えてきております。 新型コロナウイルス肺炎、習近平の指示はなぜ遅れたのか？(遠藤誉) - Y!ニュース https://news.yahoo.co.jp/byline/endohomare/20200124-00160069/ 最新論文から明らかになってきた
2020年も残すところわずかとなりました。本年もお疲れ様でした。 今は2020年12月31日大晦日の夜です。本当は2021年1月1日0時0分にドヤ顔で公開しようと思ったのですが、力尽きたのでもう公開します。 この記事は「イエソド アウトプット筋 トレーニング Advent Calendar 2020 無限列車編」のXX日目です。縮退しているたけうちさんがお送りいたします。 TL;DR Apple M1は、Intel Core i7と比べて、KotlinやTypeScriptを使った実プロダクト開発で、倍近く速い。 ただし、まだ自分でトラブルシューティング出来る玄人向け(僕はサポートしたくありません)。 前振り 2020年11月末に、開発機として使用していたMacBook Proの液晶が壊れてしまったのですが、色々大事なデータが入っているのと、忙しいのもあって年を越してもまだ修理に出せていま
※この投稿は米国時間 2020 年 6 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウド アーキテクトによく寄せられる質問の一つに、「2 つのエンドポイント間でリクエストとレスポンスをどの程度まで迅速に交換できるのですか？」というのがあります。ネットワークのラウンドトリップ レイテンシを測定するツールには ping、iperf、netperf などがありますが、すべてが同じように実装、構成されるわけではないため、ツールによって結果が異なる場合があります。ほとんどの場合、この質問に対する代表的な回答が得られるツールは、netperf であると考えられます。これからその詳細について説明していきます。 Google は、レイテンシ ベンチマークに関する実践的な経験を重ねてきました。このブログでは、Google とサザン メソジスト大学の AT&T Cen
MacでDocker DesktopやWSLのようなコンテナ/仮想マシン環境を実現する「OrbStack 1.0」リリース
MacでDocker DesktopやWSLのようなコンテナ/仮想マシン環境を実現する「OrbStack 1.0」リリース Mac上でDocker Desktopのように手軽にコンテナ環境を構築し、またWindowsのWindows Subsystem for Linux（WSL）のようにmacOS上にLinux仮想マシン環境を構築できるソフトウェア「OrbStack 1.0」がリリースされました。 Introducing OrbStack 1.0: the fast, light, easy way to run Docker containers & Linuxhttps://t.co/wGGy4J16h0 pic.twitter.com/BVdABDyf01 — OrbStack (@OrbStack) September 21, 2023 OrbStackはコンテナエンジンとしてD
Oracle Cloudの無料枠でKubernetesクラスタを構築する(完全版) - blog.potproject.net
前回の記事はこちらです。この記事は前回の記事のリマスターみたいなものとなっております。 読む必要はありませんが、この記事よりも詳しく用語の説明をしている部分もあるため、読んだ方が問題が解消できるかもしれません。 Oracle Cloudの無料枠だけでKubernetes(k3s)クラスタを構築する この記事にて、Kubernetesクラスタを作成してから1年と半年ほど・・・ 1年くらいはノーメンテで動作していることを確認していました。 しかし・・・1年を超えたくらいで動作しなくなってしまいまして、やはりスペック に関しては非常に厳しいものがあったようです。 kubectl打ってタイムアウトになってしまうこともしばしばあり、当然ながら実用的にアプリケーションを動作させるのは無理だな、ということでそのまま放置しちゃっていました。 そして時が過ぎて、いきなりすごいニュースが自分のTLに流れてきま
tl;dr はじめに 2024 年の 4 月 24 日に Node.js 22 がリリースされました。ESM を 条件付きで require する機能や、--run フラグによる npm スクリプトのパフォーマンス改善などが v22 で追加され、2009 年に Ryan Dahl が Node.js をリリースしてから 15 年が経つ今も、Node.js は進化を続けています[1]。 こうして Node.js 自身が強化されていくにつれ、以前はサードパーティーのパッケージを使用して実現することが一般的であった機能が Node.js のみで実現可能となり、当該パッケージが不要となるような場合があります。冒頭に引用した Ben Holmes の動画では、そのように不要となったパッケージとして dotenv node-fetch chalk mocha が挙げられていますが、この記事では「これら
アップルの研究チームは3月14日、画像とテキストを理解し処理する能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を発表した。今のところ論文のみの公開で、一般公開の時期は明かされていない。 一部ベンチマークではGPT-4Vをも凌ぐ性能を発揮 複数（30億、70億、300億）のパラメータサイズを備えるMM1は、10億以上の画像および30兆語以上のテキスト、GitHubのコード例などの多様なデータセットを用い、教師なし学習と教師あり学習を組み合わせる独自の方法で学習され、多様なタスクに対して高い精度を示すという。 各種ベンチマークの結果によると、30億および70億パラメーターのモデルはそれぞれのモデルサイズにおいて過去最高を記録。特にVQAv2（画像理解）、TextVQA（画像内のテキスト情報）、ScienceQA（科学知識）、MMBench（マルチモーダル）、MathVista（数学）などの
ソーニャ・ホアン: 本日はノーム、ハンター、イルゲをお迎えしました。3人はOpenAIのプロジェクト・ストロベリー、別名o1の研究者です。o1はOpenAIが初めて本格的に取り組んだ汎用推論時計算で、推論、思考連鎖、推論時スケーリング則などについてチームと話し合うのを楽しみにしています。 o1への確信ソーニャ・ホアン: イルゲ、ハンター、ノーム、お越しいただきありがとうございます。そしてo1の公開おめでとうございます。まず伺いたいのですが、これがうまくいくという確信は最初からありましたか? ノーム・ブラウン: この方向性に何か有望なものがあるという確信はあったと思いますが、実際にここに至る道筋は決して明確ではありませんでした。o1を見てみると、これは一夜にしてできたものではありません。実際、何年もの研究が投入されており、その研究の多くは実際には実を結びませんでした。しかし、OpenAIとリ
Apple M1に関して以下のようなツイートが話題になった。 18/ Another "magic" trick is how their "Swift" programming language uses "reference counting" instead of the "garbage collection" in Android. They did something in their CPU to double the speed of reference counting.— Robᵉʳᵗ Graham😷, provocateur (@ErrataRob) 2020年11月26日 fun fact: retaining and releasing an NSObject takes ~30 nanoseconds on current gen Intel, and ~6.
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
gzip圧縮だとあまり圧縮できていなく、スライディングウィンドウが小さいせいかなと思ったのですが、実際に大きさがかなり違うみたいなので、それが原因としてありえそうです。 Gzip uses a fixed size, 32KB window, and Brotli can use any window size from 1KB to 16MB, in powers of 2 (minus 16 bytes). This means that the Brotli window can be up to 512 times larger window than the deflate window. Results of experimenting with Brotli for dynamic web content - The Cloudflare Blog AudioContextの
Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール「Magika」をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行 Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBのモデルを用いていると説明されています。 このモデルは推論エンジンのOnnx上で実行されています。実行速度はGPUを用いずCPU上で処理されたとしても数
WebAssemblyで、JITコンパイラに迫る高速なJavaScriptエンジンを実装へ。Bytecode Allianceが技術解説。JavaScript以外の言語でも
WebAssemblyで、JITコンパイラに迫る高速なJavaScriptエンジンを実装へ。Bytecode Allianceが技術解説。JavaScript以外の言語でも 「Bytecode Alliance」は、WebAssemblyをWebブラウザだけでなく、デスクトップPCやサーバ、IoTデバイスなどあらゆる環境で、セキュアに実行することを目指している団体です。 Fastly、Mozilla、Arm、Google、マイクロソフト、インテルをはじめとする企業や団体が名前を連ねています。 参考：WebAssemblyをあらゆるプラットフォームでセキュアに実行できるようにする「Bytecode Alliance」発足。インテル、Mozilla、Red Hatなど 同団体は「WASI」と呼ばれる、どのOSやホストシステムでWebAssemblyモジュールが実行されたとしても、安全かつ透過的
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
毎月勤労統計調査、抽出率逆数の扱いを2018年1月から改悪していたことが判明 - remcat: 研究資料集
毎月勤労統計調査の抽出率逆数の扱いがおかしいことについて、10月に「毎月勤労統計調査の改善に関するワーキンググループ」参加者にあてて情報提供していた。その内容が、11月5日の第3回会議 で言及されたようである。 この件についてこれまで書いてきた記事は、つぎの5本。 毎月勤労統計調査、今後のベンチマーク更新で大きなギャップ発生のおそれ https://remcat.hatenadiary.jp/entry/20210911/gap (9月11日) 母集団労働者数推計の謎：毎月勤労統計調査とセンサスはなぜ乖離しているのか https://remcat.hatenadiary.jp/entry/20210920/workerpop (9月20日) 毎月勤労統計調査、2018年の集計方法変更で何か間違えた模様 https://remcat.hatenadiary.jp/entry/20211009
エイプリルフールに便乗しているサイトまとめ2024年版
By ほしのるる 毎年おなじみのエイプリルフールが今年も始まりました～！どれが本当でどれがウソなのか、もしかしたらネタのふりをしているだけでマジなのではないか？というようにして現実と虚構が溶け合っていくカオスな一日のはじまりはじまり～。 ◆エイプリルフールのネタのタレコミのやり方 この記事中に未掲載のネタで「エイプリルフールやってる！」というのを発見したときや「うちもエイプリルフールをやってます！」という自薦の連絡はネタのタレコミ用メールフォームから送信してもらえればOKです！ ・掲載されやすくなる押さえるべきポイント GIGAZINE編集部員がサイトを見に行っても「どれがエイプリルフールのネタなのだ……？」ということで瞬時に判断できない＆ネタの意味がわからず記事化をあきらめてしまうしかない……となったり、「どこかがいつもと違うらしいが元のサイトの状態を知らないので、どこがどう変化したかま
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
C5が一歩抜けた強さの割に全部 ECU=10 な時点でアレですが、さらに6g系は該当なしです。で、費用的には c5/m5 の比率と c6g/m6g の比率は同じ 86% です。 第５世代では、C5 はメモリが少ない分、安くCPUが高速だったので強い選択肢でしたが、第６世代ではメモリが少ない分、安い。だけになるので、C系を選ぶメリットがだいぶ弱くなりそうです。 単純に、14％安くしてc6gにするって考えよりも、14％高くしてメモリ倍の方がよくねっていう。そういうパターンのほうが多いんじゃないかと、いうだけで全然絶対じゃないですけど。 考えようによっては、AutoscalingGroupに複数のインスタンスタイプを指定するとき、c6g, m6g, r6g と混ぜてもCPU使用率の格差がAZ以外で起きづらくなるだろうから、扱いやすくなると言えなくもない。 vs C5 あまりに差が付きすぎて、自分
春の新生活、ブラウザ乗り換えのススメ：｢Google Chrome｣やめて｢Microsoft Edge｣にしませんか？
春の新生活、ブラウザ乗り換えのススメ：｢Google Chrome｣やめて｢Microsoft Edge｣にしませんか？2021.04.08 20:00113,017 David Nield - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） というお誘い。 今、この記事をなんのブラウザで見てます？ Chromeじゃない？ Chromeでしょ？ Chromeだよね？ 2008年のリリース以来メジャーブラウザとして多くの人に利用されてますからね、Chromeは。が、MicrosoftがEdgeをリブートして新たにリリースしたChromium版Edgeもオススメさせてください！ Chromeと同じくChromiumuをベースにしたChromium版Edgeなら、ブラウザ変更も比較的楽ちんだよ。 Microsoft Edgeは、現在、Windows、macOS、Android、iOSで配布されて
今回のきっかけ 「円狐のマエストロ」の欠点 「自己マエストロっぽい何か」を持つ者たち オグリキャップ 自前スキル 余談 サポ「スペシャルウィーク（スピ）」 継承因子構成 トレーニング方針とデッキ構成 サポートカード選択 やった結果 スーパークリーク 自前スキル やった結果 ダイワスカーレット 自前スキル やった結果 「自己マエストロっぽい何か」を持たざる者 キングヘイロー 自前スキル やった結果 オグリキャップにリベンジぎゃああああああああああああ やった結果 サムネ用画像 この記事はウマ娘攻略の親記事の、派生記事の位置付け。 親記事はこちら。 aqm.hatenablog.jp この人、右下の青丸のとこのプレゼントミッションアイコンでここでしか受け取れない報酬をひっそり配ってるので、見落とさないように気を付けてね。 今回のきっかけ Aランクがだんだん増えてきました。 最高スコアはこの人。
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ジャニーズ事務所は結局どうすべきなのか？東山紀之新社長、社名、補償…
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OCaml でゲームボーイエミュレータを書いた話 - Qiita
無観客アイドルライブ配信の現場から｜Makoto Kaga (Project92.com)
Go製ミドルウェアのメモリリークを解決した話 - Mirrativ Tech Blog
【簡易レビュー】M4 Mac mini 最安モデルのベンチマークテスト結果をWindowsPCと比較
人だと正解率92％なのに、GPT-4だと15％になる新型テスト集「GAIA」 米Metaなどが開発
M1 Macに無料でWindows 11 Proをインストールした話。
.NET 5 を使いたい理由6選 - Qiita
なんかブコメいっぱいついてるけど、賢者っぽくいい加減なことを書くのは..
IPAマンガでわかるソフトウェア開発データ分析38編.pdf
なぜ、AppleのM1チップはそんなに速いのか?
不要な処理が実行速度を速くする謎を追う - Money Forward Developers Blog
Rustで書かれた、既存のソフトウェアの代替一覧を作った
Apple M1は、Web開発でもクソ速い Kotlin & TypeScript編
クラウドでのネットワーク レイテンシの測定 | Google Cloud 公式ブログ
Node.js の進化に伴い不要となったかもしれないパッケージたち
アップル、高度な言語理解を持つ新型AIモデル「MM1」を発表
OpenAI o1の開発者がo1の仕組みなどについて語るインタビュー（日本語訳と感想）｜IT navi
Apple M1の参照カウントは本当に速いのか - yamasaのネタ帳
Web Speed Hackathon 2021 miniでほぼ満点を出しました
Google、AIでファイルの種類を高速正確に判別できる「Magika」をオープンソースで公開
GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
AWS Graviton2 新CPUの性能検証 | 外道父の匠
#ウマ娘 Aランク育成 ノーたづなノークリーク ver.2021.03.17 - #AQM