C++は本当にRustに速度で負けるのか 〜「RustがC++に速度で勝った話」のベンチマークを追試する〜 - Qiita
追記: 本記事は g++ について書かれており、clang については補足で述べる程度でしたが、clang側の検証結果が間違っておりました。 別途 clang++ で検証した記事も書きましたので、ご覧いただけますと幸いです。 本記事の目的 昨日、株式会社フィックスターズの「Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo」に以下の記事が掲載されました。 RustがC++に速度で勝った話 - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo 本記事では、上記記事の 手元環境における追試 C++の敗因/Rustの勝因分析 条件をある程度統一した際のベンチマーク結果 の3点を行います。 ベンチマーク環境 OS Fedora 30 CPU AMD A6-1450 Memory DDR3-1333 4GB x 1 (4GB) GCC 9.2.1 Rustc 1.39.
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
2016年頃「サービスメッシュ」という用語は、マイクロサービス、クラウドコンピューティング、DevOpsの分野に登場しました。楽天的なあるチームは、2016年にこの用語を使用して彼らの製品である Linkerd を説明しました。コンピューティングの多くの概念と同様に、実際には、関連するパターンとテクノロジーの長い歴史があります。 サービスメッシュの登場は、主に IT ランドスケープの最悪の状況によるものでした。開発者は、複数言語 (ポリグロット) アプローチを使用して分散システムの構築を開始し、動的なサービスディスカバリーを必要としていました。運用は一時的なインフラストラクチャの使用を開始し、避けられない通信障害を適切に処理し、ネットワークポリシーを適用したいと考えていました。プラットフォームチームは、Kubernetes などのコンテナオーケストレーションシステムの採用を開始し、Envo
ディープラーニングを使った異常検知が進歩していますが、最新情報を追うのが大変です。 ここでは、最新情報をまとめておきます（随時更新）。 本稿では、以下の内容を記します。 ディープラーニングを使った異常検知について、簡単に歴史をまとめます。 最新の手法（2019年当時）について、ベンチマークを行います。 歴史 完全に独断と偏見で作った歴史です。 全ての論文は読めていないので、ご了承ください。 【～2017年】オートエンコーダによる異常検知 オートエンコーダによる異常検知 2、3年前はオートエンコーダによる異常検知が主流でした。オートエンコーダでは、元画像と再構築画像との差をとって、その和が大きいとき異常と認識させています。Qiitaの記事でも、オートエンコーダによる異常検知はたくさんありますので、気になる人は探してみてください。 Variational AutoEocoder（VAE）による
Redisに耐久性が加わったAmazon MemoryDB for Redisが登場 | DevelopersIO
MemoryDB はElastiCache の約1.5倍、Aurora の約1.2倍と若干高価です。 耐久性を重視するMemoryDBはElastiCacheで言うところの「クラスターモード」しか存在しないため、{シャード数} x {ノード数/シャード} x {インスタンス利用費} 分の利用費が発生する点にもご注意ください。 最後に Redisを永続的なデータストアとしても使える Amazon MemoryDB for Redis が爆誕しました。 データ耐久性のトレードオフとして書き込み速度は低下したものの、読み取りの速さはまさにRedisです。 クライアントはRedisコマンドを投げるだけで、MemoryDBが良しなにやってくれるため、使い勝手が良さそうです。 今後はDynamodB+DAXの代替として検討したり、RDB+キャッシュRedisなシステムを MemoryDB に集約すると
お金は「増やし方」より「使い方」こそ大切だ
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 お金の「増やし方」について長年アドバイスをしてきた筆者だが、今回はお金の「使い方」の大切さについてお伝えしたい。お金には「使い時」があり、ただただ貯めるより
M1 搭載 Mac mini を購入したので Unity のビルド時間とか測ってみた - kumak1’s blog
総評 ワットパフォーマンス・コストパフォーマンス・静音性（ほぼ無音）がとんでもなく良い。 （比較用2016, 2019 のMacBook Pro はそれぞれ30万クラス。自作PCも20万弱程度で組んだハズ。一方、今回購入したMac mini は11万円） このため、メイン開発環境はもちろん、常時起動のビルドサーバ用にとりあえず買う、のも大いにアリだと思う。 （Webエンジニアとしては、Docker対応されるまでintelさんにはお世話になるけども） 計測 手元にあるモノで色々とベンチマークとってみた。 端末 自作PC MacBook Pro 2016 MacBook Pro 2019 Mac mini 2020 CPU Intel Core i5 4670 4core Intel Core i7 6700HQ 4core Intel Core i9 9880H 8core M1 4core
M1とDocker for Macの組み合わせが遅い1。遅すぎる。ただでさえDocker for Macは遅いのにM1と組み合わせることで更に悪化する。大枚はたいて買ったM1 Proでアプリケーションのベンチマークとったら (3年前の) Intel Macbook Proの構成より遅くて衝撃を受けた。そしてDocker for Macを削除した。 検討したツール dockerがないと仕事中やることないので代替ツールを探した。 ツール名 仕組み メリット デメリット Watch Star Issues
前回のおさらい 前回の記事では、Reactに有利なベンチマークでUIライブラリに競ってもらいました。 こういうベンチマークに対しては、「実務では〜」みたいな反応が一定数出てくるのが自然の摂理です。 書きやすさランキング そこで、シリーズのまとめとして、より実務に近い指標として「書きやすさ」で競ってもらおうと思います。ただし、今回は筆者の独断と偏見によるランキングとなります。せっかく6つのライブラリで同じアプリケーションを書いたので、感想を記事にして残しておきたいという意図です。筆者と同じくReact脳の方にとっては参考になるかもしれません。 なお、前の記事を読んだ方はお分かりの通り、今回書いたアプリケーションはコンポーネントが何個かのものであり、React以外の知識は公式ドキュメントを一通り読んだ程度です。したがって、今回のランキングはコンポーネントの書きやすさに着目しています。大規模開発
Rustを実践的に学ぶには
Stack Overflowの愛され言語ランキングでここ最近ずっと一位のRustを、2020年の年末から本気を出して学んでます。ようやくまともに書けるようになったので、どんなやり方で学んだかを簡単にまとめたいと思います。 著名なRust関連の書籍は買いそろえて学習していたのですが、実際にモノ作ったほうが早いよねということで、ULID生成器を実装してみました。ちょっと前にScalaでも同様に作っていたので、ちょうどいい習作課題でした。 実際の実装は以下。 学習の進め方 書籍などの情報は、以下を中心に読みました。というか、一通りの概念を把握するという感じです。すでに何かしらのプログラミング言語を扱える人なら(Rustを第一言語にする人少なそうですが…)、どういった機能があるか、浅く理解しておくとよいと思います。そのうえで、実装の際に具体的な知識が必要ならば、「あ、このあたりはあの書籍に書いてあ
情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019 の5日目の記事です。このAdvent Calendarを作った@takuya_aさんより、お誘いいただきました。 @minoru_osuka もし余裕あれば12/5の記事お願いします！ https://t.co/YIA9tIB4Gj — takuya-a (@takuya_b) December 1, 2019 ということで、仕事とは別で個人的に始めたプロジェクトについて紹介できたらと思います。 私自身はApache Solrを好んで利用しています。 ただ、最近のサーバサイドの技術の移り変わりや、新しい開発言語の登場など、取り巻く環境が変化してきています。それらの習得も踏まえ、使ったことのない開発言語を用いて軽量な全文検索サーバを作り始めるという内容です。 開発した経緯 インフラの変化 ここ数年でインフラは大きく変化しました
Linus Torvaldsは12月11日（米国時間）、前週の告知どおりに「Linux 6.1」の正式リリースをアナウンスした。 Linux 6.1 -Linus Torvalds Linux 6.1はメインライン開発ではじめてRustを採用したことが大きな話題となったが、そのほかにもユーザ空間におけるメモリサニタイザーツールに似た動的エラー検出の「KMSAN」やB-treeベースのデータ構造「Maple Tree」、AMDの新しいPMFドライバのサポートなど多くのアップデートが行われている。Googleの開発者がメインラインへのマージを提案してきた「MGLRU（Multi-generational LRU）」もそのひとつで、古参のカーネル開発者であるAndrew MortonもMGLRUのメインライン化をバックアップしてきた。 Linuxカーネルではメモリ管理に「LRU（Le
「Core i5 13600K」は、第13世代Raptor Lakeのミドルクラスに位置づけられるCPUです。 従来比で価格が20ドル（299 → 319ドル）値上がりしましたが、コア数が10から14へ1.4倍増となり、値上がり以上のスペックアップを提供します。 国内価格が約5.8万円で、ライバルに相当するRyzen 5 7600Xより約8000円ほど高いですが、Core i5 13600Kでは低コストなIntel 600マザーボードやDDR4メモリを使用できます。 プラットフォームを含めた総額比較において、Core i5 13600Kの方が安く済む可能性が高いです。 実際、筆者も今回のレビューで新たに用意した機材はありません。既存のIntel 600マザーボードとDDR4メモリをそのまま流用でき、大変お財布に優しい仕様で助かりました。 前世代をほぼ流用した「Raptor Lake」設計R
［GDC 2023］Windowsの新ファイルシステム「DirectStorage」でSSD時代のPCゲームローディングは爆速化する
［GDC 2023］Windowsの新ファイルシステム「DirectStorage」でSSD時代のPCゲームローディングは爆速化する ライター：西川善司 GDC 2023においてAMDは，ブース出展こそしなかったものの，会期4日めとなる2023年3月24日，同社製品や関連技術を紹介するセッションを数多く行った。AMD製CPUの「Ryzen」や，GPUの「Radeon」にまつわる内容が多い中，なぜかMicrosoftのストレージ高速化技術「DirectStorage」（関連リンク）の効果を検証する講演があったので，その内容をレポートしたい。 セッションタイトルは「DirectStorage〜Optimizing Load-Time and Streaming」だ。 David Ziman氏（Senior Member of Technical Staff） まずはDirectStorageが
門脇@satoru_kadowakiです。今月のPython Monthly Topicsでは、Rust製の高速データフレームライブラリ Polars について紹介します。 Polarsとは Pythonでデータ分析に使用される主なライブラリに pandas があります。Polarsはpandasと同様にデータフレームというデータ構造オブジェクトを提供するサードパーティライブラリです。特にpandasを意識して作られており、メインページに「Lightning-fast DataFrame library for Rust and Python」とあるように、Rustによる高速処理を謳っています。 Polarsのリポジトリや関連ドキュメントは以下を参照してください。 Github: https://github.com/pola-rs/polars ユーザーガイド: https://pola
12インチMacBook後継モデルは、ARMプロセッサを搭載したMacBook 「SE」のような位置づけの製品として、ChromebookやSurface Pro Xに対抗する、約64,800円〜97,800円で登場するのではないかとの予想を、Tom’s Guideが伝えています。 ChromebookやSurface Pro Xの欠点 Tom’s Guideの記者、ローランド・ムーア・コリアー氏は、ARMプロセッサを搭載するラップトップとして、既に販売されているChromebookと、Surface Pro Xには改善すべき点があると指摘しています。 同氏によれば、ARMプロセッサを搭載したChromebookのベースモデルは、文章の作成など目的としているために処理能力が不足しており、QualcommのSnapdragonをカスタマイズした「Microsoft SQ1」を搭載するSurf
なぜ今、日本に「デザイン」が必要なのか | 日本
日本企業はイノベーションを強化し、顧客との関係を再構築しようとしている。デザインはこれらを実現する上で極めて有効な手段となる。 日本の経営幹部の多くが、従来のコア事業の外に成長の源を求めるようになっている。他社との差別化と競争優位性を生み出す源として、イノベーションが果たす役割が重要視されている。イノベーションは、単に科学的な発明を意味するのではなく、顧客ニーズに新しい解決策を提供することを意味する。新しい解決策は、新しい技術によって実現されることもあれば、既存のテクノロジーを従来とは違う組み合わせることで実現される場合もある。 残念ながら、日本はかつてのトップイノベーターとしての地位を失っている。WIPO (World Intellectual Property Organization、世界知的所有権機関) が公表している2021 年のグローバルイノベーションインデックスでは、日本は1
10兆円大学ファンドの「素人丸出し運用」に呆れる
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 資産10兆円規模の「大学ファンド」が2022年度の運用実績で604億円の赤字を出したという。運用結果が時に赤字になるのは仕方ないが、大学ファンドの「素人丸出
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
繰り返しますが、正確な図はプロセッサモデルによって異なります。ここでは見積もりのため、以下の目安で考えます。メインメモリのアクセスに60ns（ナノ秒）かかり、L1キャッシュへのアクセス速度はその約50倍高速だとします。 さて、プロセッサの世界には「参照の局所性（locality of reference）」と呼ばれる重要な概念があります。プロセッサがメモリ上の特定の場所にアクセスするとき、以下のように予測を立てます。 近い将来、メモリ上の同じ場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「時間的局所性（temporal locality）の法則」です 近い将来、メモリ上のその場所からごく近い場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「空間的局所性（spatial locality）の法則」です CPUにキャッシュが存在する理由のひとつが、この時間的局所性です。では空間的局所性を高めるにはど
Go言語を習得するために、Goちゃんねるを作った
先週、A Tour of Go やってみた TIL というブログを書いてみた通り、Go言語を始めた。 で、ちまちま勉強をしていたのだが、つい最近たまたま ISUCON の過去問をやる機会があって Go のスコアを見たら初期値ですら、チューニング済みの他の言語のスコアを超えていて、絶対に習得するぞの気持ちにさせられた。 ちなみに私はどう言うわけかフロントエンドのソースコードをビルドしたら vite が走ってファイルハッシュが全部変わって、ベンチマークからアクセスできなくなって０点でした。対戦ありがとうございました。 なにはともあれ、本番は絶対にGoでやるぞの気持ちを新たに Go の習得に励んでいた。前のブログでは、文法が分かったから HTTPサーバー DB Connection / Migration 境界値チェックや型推論 テスト スキーマ駆動開発 コンテナデプロイ あたりをやってみたいと
データベースライブラリであるTkrzwの初版をリリースした。Kyoto Cabinetの正式な後継製品である。本家のサイトはここである。設計目標の通り、高速かつ堅牢で多目的に使える実装になったと思っている。私の下手な英文を読ませるのも忍びないので、ここに概要を書いておこう。 ダウンロードとインストール このディレクトリにソースファイルのパッケージが置いてあるので、ダウンロードする。あとは典型的なインストール手順を踏襲すればよい。 $ tar zxvf tkrzw-0.9.1.tar.gz $ cd tkrzw-0.9.1 $ ./configure $ make $ make check $ sudo make install自分の環境でもテストをしたいという人は以下のコマンドを実行してもよいし、しなくてもよい。テストケースはGoogle Testを使って書かれているので、予めそれをインス
手のひらサイズのシンセが大幅に機能強化して帰ってきた！KORG NTS-1 digital kit mkIIの威力｜DTMステーション
2019年11月に発売されて大ヒットになった小さな小さなシンセサイザ、NTS-1。当時「1万円で買えるKORGの小さなシンセ・NTS-1に、世界中で開発されるオシレータやエフェクトを組み込んでみた」という記事でマニアックに取り上げたことがありましたが、これは単にシンセサイザというよりも、小さなコンピュータであり、ネット上にあるフリーウェアやシェアウェアをインストールするとさまざまなシンセサイザに変身するし、スキルがあれば自分でプログラミングもできてしまうという機材でもありました。 そのNTS-1がさらに大きく進化し、NTS-1 digital kit mkII（以下NTS-1 mkII）として3月8日から発売が開始されました。内部のプロセッサが大幅に強化されるとともに、従来のリボンコントローラがマルチタッチキーボードになったり、8ステップ・シーケンサを内蔵したり、オートセーブ機能を搭載する
先日、とても面白い動画がYouTubeにアップされていました: スライド: Flutterがどのように現在の形になったのか、Flutterと名前が付く前の歴史を、当時のFlutterの開発者であるEric Seidel氏とAdam Barth氏が振り返った動画です。 これがとても面白く、前史を理解することで、Flutterが実はどのような位置づけにいるのか、Flutterが何であって何でないのか、よくわかる内容だったため記事にまとめたいと思います。 （筆者は英語がそこまで得意ではありません。解釈違いなどあればコメントで教えてください。また、分かりやすさのために沢山省略しています。ぜひ元動画も併せてみてください。） 全ての始まり: WebKitからBlinkがフォークされた 2013年4月3日、GoogleはChrome/Chromiumに使用するブラウザエンジンを、WebKitからフォーク
Rustコードのコンパイルが遅いことは誰でも知っています。しかし筆者は、世の中のほとんどのRustコードはコンパイルをもっと速くできると強く感じています。 例えば、つい最近の記事にこのように書かれていました。 一方、Rustでは、プロジェクトやCIサーバーの性能にもよりますが、 CIパイプラインの実行に15～45分かかります。 これは筆者には理解できません。GitHub Actions上にあるrust-analyzerのCIの所要時間は8分です。しかも、これは100万行の依存関係に加え、20万行の独自コードが記述されたとても大規模で複雑なプロジェクトでの話です。 確かに、Rustは根本的な部分で非常にコンパイルが遅いのは間違いありません。Rustはジェネリクスのジレンマにおいて「遅いコンパイラ」を選び、全体的な設計思想としてコンパイル時間よりもランタイムを優先しています（この点に関する優れ
社員の賃上げは置き去りなのに、社長の年収が上がるのはなぜか？
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 企業の社長の報酬はハイペースで上昇してきた。さらに、「まだ上がる」ための追い風も吹いている。政府に要請されながらも社員の賃上げがなかなか進まないのに、社長の
都市開発シム『Cities: Skylines II』に「市民を歯の一本一本まで描画してるから重い説」浮上。開発元は一部を認め改善を約束 - AUTOMATON
『Cities: Skylines II』は10月25日のPC版発売以来、最適化不足によるパフォーマンス問題が課題として指摘されている。そうした中、あるユーザーが独自検証によりパフォーマンス問題の原因を推察。距離に関わらず市民一人ひとりが「歯」に至るまで詳細に描画されるとの見解を投じ、波紋を広げている。 この状況を受けて開発元は海外メディアを通じて声明を発表。距離に関わらず詳細に描画される市民がパフォーマンスに影響を与えている点について認め、現在改善を進めていると明かした。 『Cities: Skylines II』は、高い評価を得た都市開発シミュレーションゲーム『Cities: Skylines（シティーズ：スカイライン）』の続編だ。プレイヤーは居住区やインフラなどを整備し、さらに産業を活性化させながら街を一から建設。市民の生活や経済などが複雑にシミュレーションされ、それらのニーズや状況
M1のMacBook Air、みんなベンチマークにドン引きしてるけど、実はストレージも2倍速い2020.11.17 18:3049,940 小暮ひさのり Airでこの速度か…。 本日からApple Silicon｢M1｣搭載のMacBook Airなどが着弾し始めているようですね。ギーク界隈のニュースやSNSを覗くと、意気揚々とベンチマークに挑み、MacBook Pro 16インチやiMacなどの最新のIntel Macを、10万円そこそこのM1 MacBook Airがぶち抜いていく姿に、ドン引きしているのを見て微笑ましく思っています。 して、そのM1搭載のMacBook Air。どうしてもGeekBenchのスコアに注目が集まってしまいますが、実はSSDもパワーアップしているようです。 MacRumorsによると、MacBook Air（256GBモデル）のストレージアクセス速度は、書
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 アルゴリズムの説明 順位相関の確認 定量評価 定量評価の内訳 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションアイテムを特徴づけるための情報として、画像とテキストがある。これらは異なる情報を含んでいると考えられる。 類似のファッションアイテムを検索する場面で、画像とテキストの情報を両方活用することで、検索の精度を向上させることができると推測される。 類似のファッションアイテムを検索するタスクで、両方の情報を活用した提案手法の性能を評価し、片方の情報だけを活用するよりも、大幅に性能が改善することを確認した。 背景・目的 この記事は以下の記事の続編です。 tech.drobe.co.jp 以前の記事で、私たちはプロのスタイリストが作成した評価データセットを用いて、複数のアルゴリズムを類似商品検
ガソリン価格200円目前でも…補助金は「やめ時」ではないか
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 ガソリン補助金の延長が、岸田政権らしい「ぐずぐず」の展開で決まった。しかし、合理的に考えれば、補助金はもう「やめ時」ではないか。その理由をお伝えする。（経済
完全自動運転にLLMは必要か？
この記事を3行でまとめると.. Turingでは1年以上前から完全自動運転に自然言語処理が必要と考えてきた 自動運転におけるロングテールなデータに対して、LLMの一般常識に基づく判断能力が必要 Chat-GPTをきっかけにLLMを自動運転に利用する研究が盛り上がってきている TuringのBrain Researchチームの棚橋です。Brain Researchチームでは、中長期的に自動運転においてキーとなるコア技術の開発を行っています。最近ではVision LanguageモデルのフレームワークとしてHeronをリリースしました。なぜ自動車を製造する会社が、LLMの開発を行っているのでしょうか。 Turingでは1年以上前から自動運転における複雑な文脈理解には自然言語が必要であると主張してきました。今年の7月にはLLMで実際の車を動かしてみるプロジェクトをデモとして公開しました。このデモ
「メモリ8GBは不十分」ーーM3 MacBook Proの検証動画が公開 メモリ不足によって動作のもたつきやアプリのクラッシュが見られ、M3本来の性能が引き出せない Max Techよりキャプチャ Appleによると、M3 MacBook Proのメモリ8GBは「Windows PCの16GBに相当する」という。YouTubeチャンネル「Max Tech」が検証した結果、M3チップのポテンシャルを引き出すためには16GBのほうが望ましい、と結論づけている。 以下に紹介する。 検証に使用したモデルは14インチM3 MacBook Proの512GBモデル。一方は8GBメモリ、もう一方は16GBメモリを搭載している。 メモリの上限が少ないことで、ベンチマークツールのスコアは低く出ており、Blenderなど高負荷な作業ではメモリ不足が原因でクラッシュする様子が確認できる。想定される購入者の使われ
反対意見を知れば分かりあえるのか？偏った集団でも正しい決定ができるのか？フェイクニュースほど広まりやすいのか？良好な人間関係はパフォーマンスを向上させるのか？研究者が束になってかかれば、社会的現象を予測できるのか？ こんにちは、Sansan DSOC R&D研究員の前嶋です。普段はつながりに効く、ネットワーク研究小話という連載を書いていますが、今回はここ2,3年の計算社会科学の潮流を紹介したいと思います。 計算社会科学(Computational Social Sciences)は、SNSなどのビッグデータ解析やオンライン上での実験などを用いて社会現象を定量的に分析するという、社会科学と計算機科学の融合分野です。 日本でも最近、マシュー・サルガニックによる概説書”Bit by Bit”が翻訳され、社会科学の研究者のみならず、広くその名前が知れ渡りました。日本には計算社会科学研究会というコミ
実用 Go言語
業務プログラミングの現場でも採用されるようになってきたGo言語。文法はシンプルで学びやすいという特徴を持っていますが、複雑な要件を実現するには、プログラミング言語が提供する構成要素（文法やライブラリ）をさまざまに組み合わせる必要があります。 本書は、そんなGoを使う上でのポイントを単なる文法詳解ではなく「よりGoらしく書くには」「実用的なアプリケーションを書くには」といった観点から紹介します。 構造体やインタフェースの使い方からJSON、CSVファイル、Excel、固定長ファイルの扱い方、またログやテスト、環境構築など現場に即した幅広いトピックについて、「Goらしいプログラムの書き方」をその背景と共に教えてくれる先輩のような書籍です。 まえがき 1章 「Goらしさ」に触れる 1.1 変数やパッケージ、メソッドなどに名前を付けるには 1.1.1 変数名 1.1.2 パッケージ名 1.1.3
セマンティック検索の活用で、Elasticsearchの検索が根本的に変わる！？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、@shin0higuchiです😊 業務では、Elasticsearchに関するコンサルティングを担当しています。 最近すっかり春らしく、暖かくなってきました。 新年を迎えたばかりの感覚でしたが、あっという間に時が経ちますね。 さて、今回の記事では、Elasticsearchの検索を根本的に変える可能性を秘めたセマンティック検索に関して書かせていただきます。 概要 Elasticsearchは元々、キーワードベースのアプローチを主に取っており、クエリで指定されたキーワードを対象のドキュメント内で検索し、それらの出現頻度や位置に基づいて結果をランク付けしています。この方法では、文脈や意図に関係なく、単純にキーワードの一致度に基づいて検索結果が返されます。 一方、セマンティック検索とは、ユーザーのクエリの背後にある文脈と意図を理解しようとする検索手法で、キーワードだけに頼るのではな
上 こんにちはMikotoです 先日職場の人にパソコンが壊れてしまったので安くて速いノートパソコンを探して欲しいと頼まれたのでパソコンで何をするのかどの位のスペックが必要なのかを希望を聞いて早速なるべく安く速いノートパソコンを探してみました 使い方によっては型落ちのパソコンをSSDに交換する方がお得になる場合が有ります 目次 使用目的を聞いてみた パソコンを探してみた SSDに交換しました どの位速くなる？ パソコンを買換えるなら 使用目的を聞いてみた 仕事用で(Excel,Word) Webサイト作成 プライベートではインターネットを見る You Tubeなどの動画を見たりたまに高スペックなオンラインゲームでは無くブラウザゲームをする位で話を聞いてみると高スペックが必要なヘビーユーザーでは有りません パソコンを探してみた 話を聞いてみて高スペックが必要なヘビーユーザーでは無いので新型パソ
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.1.0 がリリースされました（Ruby 3.1.0 リリース ）。今年も Ruby 3.1 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ 本記事は新機能を解説することもさることながら、変更が入った背景や苦労な
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サービスメッシュ必読ガイド - 第2版: 次世代のマイクロサービス開発
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React脳によるUIライブラリ書きやすさランキング - Qiita
Rust初心者がRustで全文検索サーバを作ってみた - Qiita
Linux 6.1の注目機能「MGLRU」―メモリ管理に取り入れられたエイジングシステム | gihyo.jp
Core i5 13600Kベンチマーク&レビュー：発売3週間の7600Xを一瞬で型落ちに【14コア】 | ちもろぐ
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