Chromeがバージョンアップされた。今迄はデザインが気に入らずバージョンアップの度にchrome://flagsを利用し旧デザインに変更していたのだが、安定版と云われるVer.126ではそれらの方法が使えず、今後Googleはこのデザインを推し進めるのだろう。 Chromeのウェブストアには数々のテーマがあるが、どれもイマイチというかそもそも丸みを帯びたデザインがどうも馴染めない。更に余計な機能として上画像のタブ検索が追加された。 それは現在開いてるタブの他に閉じたタブまで表示され、〇〇〇なサイトや×××の検索結果など容易く他の人に見られてしまう訳だが、これらをChrome上で消去するには設定 → プライバシーとセキュリティ→ 観覧履歴データの削除と些か面倒だ。 更にブックマーク欄の行間隔が広く、登録が多いと収まり切れずに一見できない状態になっている。因みに左がVer.126、右が旧デザ
自然言語（前）処理 - Qiita
この記事は，NTTドコモSI部アドベントカレンダー5日目の記事になります。 新入社員の澤山です。業務では自然言語処理に関わる内容に取り組んでいます。 5日目のこの記事では，自然言語処理の基本であるテキストデータの前処理について紹介します。 なぜ，前処理を行うのか？ 私たちは日々，様々な文字や言葉に囲まれています。話し言葉，書き言葉，ネットスラング，外国語，プログラム言語，多種多様の記号といったものです。人間は，これらが混ざったテキストデータをある程度理解できますが，機械学習などでは，それらの分類や予測・理解が容易ではありません。 そのため，いかに分類モデルにこれらを理解しやすくさせるか（さらには，人間が理解・処理しやすくするか）が，前処理が必要な理由であり，前処理を行う理由だと考えています。 それでは，前処理をおこなうことのメリットを順番に見ていきしょう。 データ利用の容易性の向上 データ
【Blogger高速化】未使用のJavascriptとCSSを削除と使えなくなる機能の対処 | Trekking from Kochi
<!-- ページリスト --> <aside id='nav-content'> <b:section id='NAVIGATION' maxwidgets='1' showaddelement='no'> <b:widget id='PageList1' locked='true' title='ナビメニュー' type='PageList' version='2' visible='true'> <b:widget-settings> <b:widget-setting name='pageListJson'><
ラックは、2024年8月23日、HashiCorpのIaCツール「Terraform」を用いて、AWSセキュリティのベストプラクティスに準拠したインフラ環境を構築する「Terraform導入・運用支援サービス on AWS」の提供を開始した。 パブリッククラウドの設定をコードで記述する“IaC（Infrastructure as Code）”を採用することで、インフラの構築・変更・削除を自動化して、コストやエラー削減、デプロイの高速化といったメリットを享受できる。一方で、コントロールや監視が不十分だと、セキュリティリスクが発生してしまうという。 Terraform導入・運用支援サービス on AWSは、ラックのセキュリティにおける知見を基に、Terraform用いたIaCでのセキュアなAWS環境の構築を支援する。IaCによる構築手順や、IaCのコード作成・運用に関するサポートが必要な場合は
4K Executable Graphics (exegfx)入門 - MochiMochi3D
4K Executable Graphics (exegfx)とは Blossom 環境構築 shaderの構成 Build設定 Blossomのconfig exegfxのサンプル UV Test SDFの表示 SDFモデリング 簡単なライティング マテリアリング アンチエイリアシング RTAO パストレーシング 中級者向け ロシアンルーレット GGXの実装 Specular付のマテリアル実装 おわり 4K Executable Graphics (exegfx)とは RevisionやSessions, TokyoDemoFestといったデモパーティではカテゴリーの一つに4K Executable Graphicsというものがあります。これは最大ファイルサイズ4KBの実行ファイルから1枚の絵を出すというもので、長いので「exegfx」と略されることが多いみたいです。 他のカテゴリーとは
1. はじめに E2E自動運転の開発を手がけるTuringでは、１日に20TiBのデータを、データ収集車を使って集めており、これを使って自動運転のMLモデルを学習しています。データ収集のスピードは加速しているため、2025年末にはおよそ8PB（4万時間分に相当）のデータが蓄積される予定です。 この記事では、我々が、日々20TiBずつ増えていくデータをいかにハンドリングしているか、そのデータエンジンの概要について紹介します。 その前に、そもそも何故8PBものデータを集めようとしているかについて簡単に説明させて下さい。我々のゴールは、東京のような複雑なシーンでも自動運転可能なNeural Network（以降、モデルと呼びます）を学習することです。良いモデルを学習するためには、モデルのアーキテクチャやパラメータの改善だけでなく、学習に用いるデータを改善することも大切です。この考え方は一般的に「
ホームページは企業にとって欠かせないプロモーションツールですが、その理由はインターネットユーザーの90%以上が商品やサービスを購入する前、新規取引時や求職者の企業研究時にホームページを確認すると言われているからです。つまり、ホームページは潜在的な顧客との重要な接点であり、ビジネスの成否を左右する存在なのです。そのため法人として優れたホームページを公開するには、ホームページ制作のプロフェッショナルによる支援が不可欠です。 ホームページ制作の過程は、単なるデザインやコーディングとよばれる制作作業だけではありません。プロの制作者はクライアント企業のビジネスを深く理解し、閲覧するエンドユーザーの心理を読み解きながら行動パターンを分析します。その上で、ワイヤーフレームやコンテンツ等の情報設計を何度も練り直し、戦略的かつ最適なユーザー体験を設計することが必要だからです。 インターネット上には無数のホー
Linuxサーバーの最適化: vmstatとiostatを活用した性能分析と対処法 0.目的 インフラ開発者として、必須な性能分析を身につけることを目的としています。 カーネルパラメータをチューニングをする際に性能分析を前提とし、分析結果からチューニングしていきますが、具体的な指標というものが少ないので参考になれば幸いです。 基本的なvmstatの使い方については、ちょっとググればいくらでも出てくるので割愛します。 「Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計」でロードアベレージが高い状態にある場合、次のアクションとしてCPU使用率の確認が必要となりますので、vmstatの結果分析および対処法について深堀していきます。 よって、vmstatの結果分析と対処法を理解すると性能試験を実施した際のその対処法とカーネルパラメータによるチューニングする対象が理解できるかと思います。 1.パフォ
はじめに あなたは、データベースのパフォーマンス向上やコスト削減に頭を悩ませている経営者でしょうか？ それとも、AWSをこれから使い始めようとしている超初心者でしょうか？ もしそうなら、このブログ記事はあなたにピッタリです！ 今回は、AWSのデータベースサービスであるAmazon RDS for SQL Serverの「リードレプリカ」について、超初心者でも理解できるよう、わかりやすく解説していきます。 リードレプリカとは？ リードレプリカとは、データベースの読み取り処理を別のサーバーに分散することで、パフォーマンスを向上させる機能です。まるで、お店のレジを複数台設置して、お客様の待ち時間を減らすようなイメージです。 リードレプリカのメリット リードレプリカには、様々なメリットがあります。 パフォーマンス向上: プライマリデータベースへの負荷を軽減し、データベースの処理速度を速めます。 分
【技術】知っておきたいトレンド技術、DX白書2021第4部を徹底解説 - 部品でWEBシステム開発に特化、柔軟・高品質・短納期のサイバーウェーブ株式会社
目まぐるしいスピードで進歩していくデータ利活用技術をあなたは把握できていますか？ データ利活用技術を駆使できるようになることが目的であるDXの成功に、最新技術の勉強を避けて通ることはできません。この記事では「DX白書2021」の第4部「DXを支える手法と技術」の解説から、最新技術の概要や活用に当たっての検討のポイント、事例を見ていきます。 DX白書はIPA公式サイトからpdfでダウンロードできます。 【目次】 第4部の構成 第1章 開発手法・技術 企画開発手法 ITシステム開発技術 開発手法・技術の活用状況と課題 第2章 データ利活用技術 まとめ 第4部の構成 DX白書2021の第4部では、2章に分かれ約120ページ（175ページから290ページ、企業インタビューを除く）に渡りDXを支える企画開発手法、最新のデータ利活用技術の解説と活用方法が紹介されています。 専門用語が多く登場し、ある程
Ryzen 9 9950X ベンチマーク
まずはPBO等は使用しない、上記のメモリ関連設定以外は定格動作とした。 使用ソフト Cinebench R15, R20, R23, R24 7zip 24.07 Aviutl 1.10 / x264guiEx 3.30 / x265guiEx 4.19 / svtav1guiEx 1.25 x264 rev3186 x64 x265 3.6+27 x64 svt-av1 2.1.2-52 clang y-cruncher 0.8.5.9541 (Zen4) / 0.8.5.9543 (Zen5) エンコードは1080p 30fps (2分53秒)の動画をAviutlで読み込み、上記出力プラグインから出力したときのエンコード速度を集計した。 まずは定番のCinebenchから。 Cinebench R24 STは13.4%、MTは7.7%高速化。 Cinebench R23 STは15.8
レプリケーション
レプリケーションとは、データのコピーを作成し、複数の場所に分散させるプロセスである。 データの可用性、信頼性、パフォーマンスを向上させるために広く利用されている技術であり、データベースシステム、ファイルシステム、クラウドストレージなど、様々な場面で重要な役割を果たしている。 レプリケーションの仕組み レプリケーションの中心となる概念は、オリジナルのデータ（マスターデータ）と、そのコピー（レプリカ）である。マスターデータに変更が加えられると、その変更内容はレプリカにも反映される。この反映のタイミングと方法によって、レプリケーションの方式が分類される。主なレプリケーションの方式は以下の通り。 同期レプリケーション 同期レプリケーションでは、マスターデータへの変更が完了した時点で、全てのレプリカへの反映も完了する。これは、トランザクションがコミットされる前に、全てのレプリカへの書き込みが成功する
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Google Cloudは8月1〜2日、同社カンファレンス「Google Cloud Next Tokyo ’24」を開催した。同カンファレンスに合わせて来日した同社のプラットフォーム バイスプレジデント兼ジェネラル マネージャーのBrad Calder氏に同社が提供する開発向け生成AI製品について話を聞いた。 同社は、Googleの生成AI「Gemini」を搭載した開発関連の製品として「Gemini Code Assist」と「Gemini Cloud Assist」を提供する。Gemini Code Assistは、AIコード支援ソリューションとしてコードを記述・提案・リファクタリングする。Gemini Cloud Assistは、
SSR (Server Side Rendering)とCSR (Client Side Rendering)の使い分けをNuxt.jsで - Qiita
SSR (Server Side Rendering)とCSR (Client Side Rendering)の使い分けをNuxt.jsでWebアプリケーションレンダリングNuxt はじめに Webアプリケーションのレンダリング手法としてCSR (Client Side Rendering), SSR (Server Side Rendering), SSG (Static Site Generator), ISR (Incremental Static Generator)等色々あるが、大まかに分けるとクライアント側にHTMLを生成させるCSRとサーバー側でHTMLを構築したものをクライアントに送るSSRの2つに分けられると思う。本記事ではCSRとSSRの2つの使い分けについて考えていく。 用語集 レンダリング関連 SSR (Server Side Rendering)：サーバー側でレン
ファミリーマートがDXで活用する「ユニークなネットワークサービス」とは？：羽ばたけ！ネットワークエンジニア（80） ファミリーマートは2024年5月31日、IoT／DXプラットフォーム事業を展開するミークと資本業務提携した。提携の目的を明らかにするとともに、ミークの持つモバイルをベースとしたネットワークサービスが流通業のネットワークでどう活用できるか考える。 連載：羽ばたけ！ネットワークエンジニア ファミリーマート（本社 東京都港区、代表取締役社長 細見研介氏、）が提携したミーク（本社 東京都渋谷区、代表取締役 執行役員社長 峯村竜太氏）はソニーネットワークコミュニケーションズから独立した会社で、MVNE事業とIoT／DX（デジタルトランスフォーメーション）プラットフォーム事業を行っている。 MVNE（Mobile Virtual Network Enabler）とは、MVNO（Mobil
ツクールMV製ゲームの軽量化や、表示ラグ対策の話です。 作っているゲームを軽量化したいツクラーさん向けの内容になってます。 そもそも軽量化って基本的にはしなくても大丈夫だと思うんですけど、 例えばPCでプレイしてて動作が重いとか、 PCで大丈夫でもスマホからプレイしてみたらヤバかったとか、 ゲームがよく落ちるとか、 BGMの再生までにやたら時間がかかるとか、 たまに画面がカクつくな～とか、 そういう事で困っているなら、軽量化やその他の小細工で解決できるかもしれません。 はじめにこの記事は、よく分かってない人が色々調べてやってみた事のまとめです。 自分と同じくらい分かってなくて困っている人がいたら、その人があちこち調べ回る手間を減らせるかもと思って書いてます。 やってみた事の効果を正確に検証せず感覚で語ったり、現時点で既に古い情報があったりもするので、間違っている所がありましたらコメント等で
ML Systems 深層ニューラルネットワークの高速化 著者 佐藤竜馬 著 発売日 2024年8月26日 更新日 2024年8月26日
特に Advent Calendar は関係ない 12 月 13 日の記事です。 これの解説です。 atcoder.jp 以下の二つを参考にしながら考えたことをまとめます。 ACL の floor_sum のコード (特に x_max まわり) が何やってるかわからなくて自分で考え直してたら、x_max が必要なくなってついでに30%くらい高速なりました🤔https://t.co/uZ7GUND73d— fura (@fura_2) 2020年10月30日 qiita.com 数式が多めです。もしかして MathJax から KaTeX に移行するべきですか？ （追記 2021/01/22：\(\KaTeX\) に移行しました） 問題概要 一次関数 \(f(x) = ax+b\) の出力を \(m\) で切り捨て除算した値を \(x\in[0, n)\) の整数について足したものを求めて
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Chrome Ver.126を派生ブラウザに変更 - ”日記のようで日記じゃないBlog”という名のBlog
IaCでAWS環境を構築したい企業に朗報、ラックが「Terraform」導入支援サービス
【E2E連載企画 第5回】20TiB/dayのデータ処理を支えるデータエンジンの全貌
ホームページ制作の裏側。プロフェッショナルの仕事と制作費の妥当性 | コウシングループ
Linuxサーバーの最適化: vmstatとiostatを活用した性能分析と対処法 - Qiita
超初心者向け解説：Amazon RDS for SQL Server のリードレプリカとは？ - Qiita
AI支援の開発からAIエージェントベースの開発へ--Google CloudのB・カルダー氏
ファミリーマートがDXで活用する「ユニークなネットワークサービス」とは？
ツクールMV製ゲームの軽量化を頑張ったまとめ（MZの話も追加）｜はら
深層ニューラルネットワークの高速化 | Gihyo Digital Publishing … 技術評論社の電子書籍
sum of floor of linear の解説するよ - えびちゃんの日記