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
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
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
結果は以下。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$および$\mathrm{BERT_{LARGE}}$いずれもそれまでのSoTAモデルであるOpenAI GPTをはるかに凌駕しており、平均で $\mathrm{BERT_{BASE}}$は4.5 %のゲイン、$\mathrm{BERT_{LARGE}}$は7.0%もゲイン が得られた。 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. et al. (2018) 1.4.2 SQuAD v1.1 SQuAD(Stanford Question Answering Dataset) v1.1[Rajpurkar (2016)]はQ&Aタスクで、質問文と答えを含む文章が渡され、答えがどこにあるかを予測す
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
Z80+C言語で16ビット機級の本格的なゲームが創れるゲーム機（VGS-Zero）を作ってみた - Qiita
なお、キャラクタパターンテーブル（8KB）は VRAM に展開しなくても ROM のバンク番号を指定して VROM として扱う機能（DPM; Direct Pattern Mapping）もあり、その機能を使えばキャラクタパターンテーブルの 8KB を RAM として代用することもできます。 ROM の特定バンクをキャラクタパターンにロードする DMA 機能があるので、例えば RPG や STG のマップなど、ROM バンクから色々なデータを読み込むためのロード・エリアとして活用することを想定しています。（キャラクタパターンテーブル本来の用途よりも代用の用途の方がメインになる想定です） VRAM サイズを 16KB にしたのは Z80 でのプログラミングをしやすくするため（Z80 ファースト） です。 VRAM と RAM が各 16KB になっているからこそ、I/Oを一切使わずに RAM
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
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
時系列データのための大規模言語モデル
近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
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
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
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
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
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 18:3050,372 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
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
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
「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
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
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
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
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
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
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
OSSプロジェクト「Devika」登場 全自動でゲームもつくれる完全自律型AIエンジニア「Devin」超え目指す【技術紹介】
AIソフトウェアエンジニアを提供するオープンソースのプロジェクト「Devika」がGitHubで公開された。これはAIベンチャー「Cognition」が開発し2024年3月12日に公開した、ソフトウェア開発のための自律型AIエンジニア「Devin」をモデルに、オープンソース版の提供を目指すプロジェクトだ。 Devinは、従来の大規模言語モデル（LLM）やコーディング特化型モデルが実行可能。テキストからのコード生成やバグの特定などの作業支援だけではなく、ゲームなどのソフトウェア開発が全自動でできるとの特徴を持つ。 keyboard_arrow_down プロジェクト背景 keyboard_arrow_down プロジェクト内容 Devinは、独自のコマンドライン、コードエディター、ブラウザを持ち、APIドキュメントを参照しながら、開発プロジェクトを自律的に構築する。エラーが発生した場合は、デ
Container Runtime Meetup #3 発表資料 「DockerとPodmanの比較」PodmanとはPodmanは、Red Hat社を中心とするコミュニティが開発している、Docker互換のコンテナエンジンです。RHEL、CentOS、Fedora などの Linuxディストリビューションに標準で付属しています。 Podmanの使い方は、コマンド名が docker ではなく podman である点を除けば、Docker とほぼ同じです。(例: podman run -p 80:80 --name nginx docker.io/library/nginx ) “Podman”は “Pod Manager” を意味しますが、Podmanを用いてKubernetesのPodを管理することは、基本的にはできません。ただし、CRIランタイムとしてCRI-Oを用いている場合に限り、
![DockerとPodmanの比較 [Container Runtime Meetup #3]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/95dd437ee47af8a6787c1a615e75b7d301b636ba/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fresize%3Afit%3A640%2F1%2AVD87-YoAC4PnLKoVHhC6iA.png)
RubyのYJITコンパイラをShopifyが本番に投入、Railsアプリを高速化。Rubyも本格的にJITの時代へ
RubyのYJITコンパイラをShopifyが本番に投入、Railsアプリを高速化。Rubyも本格的にJITの時代へ ECサイト構築サービスを提供するShopifyは、Ruby 3.2に搭載されているYJITコンパイラを同社の本番環境に投入し、Railsベースで構築された同社サービスの性能改善を実現したと明らかにしました。 YJITコンパイラはShopifyが開発を進めてきたRubyのJITコンパイラで、大規模なRailsアプリケーションにおいてより高い性能向上を目指して開発されたものです。 一昨年末のRuby 3.1でメインラインにマージされ、昨年末に登場したRuby 3.2ではさらに改善が進められて本番環境にも耐えるようになったと説明されており、今回Shopify自身がそれを実証した形になりました。 If you’re a keen Rubyist, you may have hear
私が働いているAniqueという会社では、1年前に全てのソフトウェアでTypescriptを採用することにしました。私たちが開発している進撃の巨人のNFTサービス “Attack on Titan: Legacy” でも採用しています。 TypescriptではNestJSという素晴らしいAPIフレームワークを利用することができ、生産性高く開発を続けることができます。また、私たちはフロントエンドでNext.jsを利用しています。言語レベルでのコンテキストスイッチを抑えることで、一人のエンジニアがフロントエンドとバックエンドのどちらもの機能を開発する環境が作れました。 しかし、Nodeならではの作法や設計について、Web上にはたくさんの情報があるものの、あまりにも情報が多すぎて、まとまったプラクティスになかなか出会うことができませんでした。そのため、最初はチーム内での共通認識を作るのに苦労し
2024年世界人工知能大会（WAIC）が7月4日より上海市で開催され、過去最多となる500余りの企業が出展した。新たに開設されたロボットエリアでは、書道ロボット、ツボ押しマッサージをするロボット、衣類をたたむロボットなど25種類の人型ロボットが登場し、今大会で最も注目を集めた。 テスラ：第2世代「Optimus」は展示のみ テスラは人型ロボットの第2世代「Optimus Gen 2」を出展。デモ動画公開から7カ月後の登場は大きな注目を浴びた。 テスラのスタッフによると、Optimus Gen 2は直立歩行を基本とし、初代に比べ歩行速度が30％向上した。また10本の指には触覚センサーを搭載し、扱いに注意が必要な卵をそっとつかめるだけでなく、重い箱を運ぶこともできる。テスラはこのロボットを人間の代わりとすべく、人間の動作を真似てバッテリーの仕分けを訓練するなど、自社のEV工場で試験的に使用して
はじめに 本記事では、Kubernetesで実現するマルチテナントについて、2020年9月時点での現状と、将来的に利用できるであろう機能の紹介をいたします。各機能についての詳細は、参考ドキュメント等を参照していただければと思います。 本記事の要点 マルチテナントは単一のクラスター上に複数のテナントを共存させることを指す。 Kubernetesにはマルチテナントを実現するための機能が備わっている。 アクセスコントロール：RBAC セキュリティ：Namespace / Network Policy / Pod Security Policy リソースの隔離：ResourceQuota / LimitRange / Affinity / Taintなど Kubernetesのマルチテナント機能は、SIGを中心として機能開発が進められている。 Benchmarks Tenant Controlle
AWSLogs コンテナログドライバーのノンブロッキングモードによるログ損失の防止 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWSLogs コンテナログドライバーのノンブロッキングモードによるログ損失の防止 この記事は Preventing log loss with non-blocking mode in the AWSLogs container log driver (記事公開日: 2023 年 8 月 3 日) を翻訳したものです。 Introduction 可観測性の向上とトラブルシューティングのために、コンテナログをコンピューティングプラットフォームから、ログ集約サーバーに転送することをお勧めします。実際には、ログサーバーが到達不能になったり、ログを受け入れられなくなる場合があります。ログサーバーの障害に対するアーキテクチャ設計には、トレードオフがあります。サービス所有者は、次の点を検討する必要があります。 アプリケーションは、トラフィックへの応答
「新しい資本主義」と共に「資本主義」という言葉をオワコンにしよう
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 岸田文雄首相の看板政策とされた「新しい資本主義」は、もともと中身がなかったが、「異次元の少子化対策」という言葉に取って代わられた。そこで「新しい資本主義」と
Regexp::AssembleのGo実装 rassemble-go を作りました - プログラムモグモグ
PerlにはRegexp::Assembleという便利なライブラリがあります。 複数の正規表現を受け取り、それらのいずれかにマッチする正規表現を構築するためのライブラリです。 my $ra = Regexp::Assemble->new; $ra->add( 'ab+c' ); $ra->add( 'ab+\\d*\\s+c' ); $ra->add( 'a\\w+\\d+' ); $ra->add( 'a\\d+' ); print $ra->re; # prints (?:a(?:b+(?:\d*\s+)?c|(?:\w+)?\d+)) このライブラリのGo実装を金曜日の夜から書き始めて、ようやく形になってきたので公開しました。 package main import ( "fmt" "log" "github.com/itchyny/rassemble-go" ) func main
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 就任100日を経過した日本銀行の植田和男総裁はこれまで、「現在の金融政策の弊害があることも知っているが、バランスを考えてこう判断した」という論法でコミュニケ
今年（2025年）10月にリリースされる予定のPython 3.14では新型のインタプリタが採用され、実行速度が最大で30％改善される見通しであることが分かりました。 テイルコールに基づく新型インタプリタ 現在開発中のPythonの最新バージョン「Python 3.14」では、新型インタプリタが採用される予定です。 Python 3.14のドキュメント「A new type of interpreter」では、この新型インタプリタについて次のように説明されています。文中の「CPython」とはPythonの標準実装のことで、C言語で実装されているため通称CPythonと呼ばれています。 A new type of interpreter based on tail calls has been added to CPython. For certain newer compilers, t
ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース＆コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。 Cloud GPUs - The Full Stack https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/ 表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。 クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名
公開日：2022.07.13 更新日：2022.07.13 サウナ歴25年のホテル評論家が厳選する“ととのう”名ホテルサウナ9つ 老若男女問わず、止まることを知らない昨今のサウナブーム。現在、ブームの波はホテル業界にも到達、サウナ・スパ施設に力を入れるホテルも増加の一途を辿り、「ホテルサウナ」に注目が集まっています。 キャリア25年のベテランサウナーであり、年間270泊するホテル評論家である瀧澤信秋さんに“ととのい”やすいサウナの条件を解説いただきながら、“ととのい”が捗る「名ホテルサウナ」を厳選してご紹介してもらいます。本記事を参考に、極上のホテルサウナへ癒しのひとときを満喫しに行ってみてはいかがでしょうか。 歴25年のサウナマニア的「良いサウナ」の条件サウナといえば、ひと昔前までは、狭い空間におじさんたちがひしめき合ってじっくり汗を流すというイメージでした。今やテレビドラマをはじめメデ
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ARM搭載MacBookは、約64,800円〜97,800円で登場か!? - iPhone Mania
Rust製高速データフレームライブラリ、Polarsを試す | gihyo.jp
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
CPUキャッシュがGoのコードに与える影響（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
データベースライブラリTkrzwの初版リリース - 豪鬼メモ
Flutter前史: ChromeがFlutterになるまで
Rustのビルドを高速化する方法 | POSTD
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
（続）ファッションにおける類似商品検索アルゴリズムの性能評価 - DROBEプロダクト開発ブログ
「メモリ8GBは不十分」ーーM3 MacBook Proの検証動画が公開
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita
ここ最近の計算社会科学の動向 - Sansan Tech Blog
プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
【Hothotレビュー】 こんなに速くなっちゃっていいんですか？待望のRyzen 7000をベンチマークテスト
DockerとPodmanの比較 [Container Runtime Meetup #3]
“Tao of Node - Design, Architecture & Best Practices” 日本語翻訳
洗濯物折りたたみロボット、蹴られても二本足で踏ん張るロボット…中国のAI大会に人型ロボット25種類が集結 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
Kubernetesのマルチテナントの現状を整理する - TECHSTEP
日銀・植田総裁「何でも知っているけど何もしない」就任100日は何点か？
Python 3.14、新型インタプリタ採用で実行速度が最大30％改善の見通し
AWS・Azure・Cudoなどが提供するクラウドGPUが1時間あたり何ドルで利用できてどういう構成なのかの一覧表
サウナ歴25年のホテル評論家が厳選する“ととのう”名ホテルサウナ9つ｜KINTO
自動プログラミングAIの「AlphaCode」をDeepMindが発表、競技プログラミングレベルのコード生成が可能