こんにちは。shogo4405です。本エントリーは、iOSエンジニア向けにイヤホン配信を支える音のプログラミング入門 - Mirrativ Tech BlogのiOS実装を紹介したいとおもいます。 本稿では、音声信号処理の実装手法としてAppleが提供するAccelerateフレームワークの利用方法を解説しています。音声の信号処理は、AccelerateのvDSPの関連の関数を利用します。 はじめに Accelerateを導入した背景は、for文での実装では、Mirrativで扱うライブ配信の処理速度に合わず体験的に良くありませんでした。そこで、Accelerateを導入することで処理速度の向上に寄与し満足できる体験になったため採用にいたりました。*1 サンプルデータ せっかくなので自分で音声データを作ってみましょう。sin波によるド・レ・ミ・ファ・ソ・ラ・シ・ドのラ(440hz)の音デー
フロントエンドカンファレンス関西 レギュラートーク登壇資料 実装デモ https:/…
なぜオレはあんな無駄な時間（数週間で AI を駆使して知見のないものを含めた使用技術の検証と α 版のリリースに死力を尽くした）を．．． 本記事では Next.js + Vercel + Convex を想定して試したので，開発体験の素晴らしさと Convex のヤバさについて紹介する． Convex は Next.js 以外にもサポートしているが，Vercel との親和性など考えると特にこだわりがなければ Next.js を使うのが良さそう．個人的に Rust に対応しているのがアツいのでどこかで試したい． Convex とは グリンガムの鞭． 超強い BaaS．DB，ストレージ，リアルタイム通信，サーバ実行関数など必要なものが統合されている．DB がメインではあるが，バックエンドというより開発体験を変えるレベル． DB の内部は AWS の RDS（MySQL）で動いているらしい（ドキ
「AIがIDEを手に入れた」Serena MCPの“魔法の仕組み”を解説！｜ブーストコンサルティング株式会社
こんにちは！みなさん、今日もブーストしてますか！？ 今回のnoteは、前回記事でお伝えしたSerena MCPについてもっと深掘りしてお伝えしていきたいと思います！ 「Claude Codeが突然賢くなった」 Serena MCPを導入した人の共通の感想です。 でも、なぜSerenaを入れただけで、AIのコード理解力が劇的に向上するのでしょうか？ 今日は、Serena MCPの内部構造を徹底解剖します。 技術的な話ですが、できるだけ分かりやすく、図解を交えて説明していきますね。 読み終わる頃には、「なるほど、だから速いのか！」と納得していただけるはずです。 なぜSerenaはClaude Codeを「天才」に変えるのかまず、根本的な問題から。 従来のAIコーディングツールは、コードを「ただのテキスト」として扱っていました。 # AIから見たコード（従来） "def calculate_to
改善は後からできるから、とりあえず動くものを作ってみるまつもとゆきひろ氏（以下、まつもと）：次にいきましょう。「Done is better than perfect」ですね。これは「完璧を目指すよりまず完了させろ」で、Facebook（Meta）ですね。 動かないソフトウェアとか、発表しただけで実際に手に入らないソースコードのことを「ベーパーウェア」、蒸気ウェアといいます。ソフトウェアは、動かないと試せないんですよね。実際に人間は、動かしてみないと、このソフトウェアが自分の求めるものかどうかが判断できません。 私はソフトウェア開発者としてそれを痛感しているはずなんですが、ある時すごく忙しかったので、後輩にソフトウェアを作ってもらったんですよ。「これこれこういうことをするソフトウェアを作って」と言ってお願いしたんですね。 ある程度経ってから、「できました」と言って後輩が持ってきたんですよね
Python clickの案外知られていない機能 Pythonにはclickというコマンドラインパーサとして使えるライブラリがあります。同様のライブラリとして以前からargparseがありますが、clickはargparseよりももっと簡単に使えるライブラリです。 clickでコマンドラインパーサを書く例は以下になります。 # main.py import click @click.command() @click.option( "--count", type=int, default=1, required=True, help="Number of greetings.", ) @click.option( "--name", type=str, default="Your name", required=True, help="The person to greet.", ) de
本記事で紹介する 「プレースホルダー構文（${selection} や ${input} 等）」は, 現時点で Visual Studio Code / GitHub Copilot における独自の連携仕様です。Cursor, Windsurf, Trae といった他社エディタでは, 同様の機能を @メンション や独自のルールファイル（.cursorrules 等）で実現しており, ${...} 構文をそのまま利用することはできません。 動作フローの視覚化 ユーザーの入力（トリガー）の種類によって、どの設定ファイルが読み込まれるかの分岐は以下のようになります。 2. ディレクトリ構造の視覚化 .github フォルダの標準的なディレクトリ構造は以下の通りです。 .github/ ├── copilot-instructions.md # プロジェクト全体の「共通の掟」 ├── instru
はじめに こんにちは。Product Teamの中嶋です。 前回の記事では、Product Teamが普段どんなペアプロをしているのかを書かせていただきました。 今回はペアプロとXPの価値の一つである「フィードバック」について、自分なりに言語化していこうと思います。 はじめに ペアプロは最小のフィードバックループを形成する ペアプロは秒のフィードバック 先生と生徒の関係性では、先生以上の意見が出ない ペアでフィードバックループを回していくには？ わからないことは素直に伝える ドライバーは自分のやっていることを実況する 実況をしながら進める例 積極的に質問をする 肯定のフィードバックも大事 おわりに ペアプロは最小のフィードバックループを形成する XPの価値の一つに「フィードバック」があります。*1 XPチームはできるだけ早く、できるだけ多くのフィードバックを生み出そうとする。フィードバック
Claude Codeのカスタムスラッシュコマンドをマスターして開発効率を上げよう - Cluster Tech Blog
こんにちは！クラスター株式会社でソフトウェアエンジニアをしている@TAAT626です。 最近クラスターの開発チームで行っているAI勉強会で「カスタムスラッシュコマンドをマスターして開発効率を上げよう」という発表をしましたので、その発表資料を共有しながらClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドについて紹介したいと思います。 発表資料はこちら speakerdeck.com スラッシュコマンドとは？ 組み込みスラッシュコマンド /agents /clear /compact /mcp /memory カスタムスラッシュコマンドを作る 構文 プロジェクトコマンド 個人コマンド 引数 $ARGUMENTS $1, $2 プロンプトテンプレート Bashコマンド実行 フロントマター カスタムスラッシュコマンドの活用例 Draft PRを作る セッションの内容をもとに調査レポートを作る ビル
ClaudeのMCPを徹底解説！ & gpt-4o+MCP+YouTube APIの動画推薦チャットAIも作る - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://x.com/gyakuse ) です！ このアドベントカレンダーでは生成AIのアプリケーションを実際に作り、どのように作ればいいのか、ということをわかりやすく書いていければと思います。アプリケーションだけではなく、プロダクト開発に必要なモデルの調査方法、training方法、基礎知識等にも触れていければと思います。アドベントカレンダー全部書く、みたいな予定を立ててしまったので、1日あたり60分くらいで書けたらな〜と思っていますが、以下の記事は3時間程度かかり、泣いています。勢いで書いているので、不正確な部分がもしあればコメント等で指摘していただければ幸いです。 今回の記事について 今日はClaudeが発表したMCP (Model Context Protocol) について紹介し、独自のMCPサーバーを作成したり、Claude以外のLLMで使えること
GitHub - taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources: A curated list of resources dedicated to Python libraries, LLMs, dictionaries, and corpora of NLP for Japanese
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AWSが2025年春にOSS公開したMCPサーバーの一つに、ドキュメント検索し、ベストプラクティスを回答してくれる AWS Documentation MCP Server というものがあります。 このMCPサーバーでは、MCP General architectureで言うところの リモートサービスへのWeb APIをMCPツールで実現 しています。 ※ 引用 https://modelcontextprotocol.io/introduction awslabs/mcp の場合、Web APIのリクエスト先となるリモートサービスとして 検索向け:https://proxy.search.docs.aws.amazon.com/search レコメンド向け:https://contentrecs-api.docs.aws.amazon.com/v1/recommendations という
Anthropic’s developer conferenceJoin us for a day of hands-on workshops, live demos of new capabilities and conversations with the teams behind Claude. Watch live from anywhere, or apply for an in-person seat in San Francisco, London, or Tokyo.
Pythonプログラマなのに、7年間機械学習が出来ないマンだったけど、Elixir歴６カ月で、AIと対戦できる４目並べをゼロから作れた話 - Qiita
はじめに Tensorflowのベータ版がリリースされて、7年。いまでは、機械学習を学ぶ学習コンテンツも豊富にあります。 Pythonでのプログラミングはしますが、機械学習については、学習コンテンツをちょっとやってみた程度でした。興味はあったんですが。 こんな私が、プログラミング言語、Elixirを学んだ事をきっかけにして、自分で、AIと対戦できる４目並べを作る事ができました。 この経験を書いてみます。 「いいね」もらえると、励みになります。よかったら、いいねお願いします。 Elixirとの出会い 2022年7月、Elixirをネットニュースで知りました。 最も愛されてるWebフレームワークのトップPhoenixってなに？Elixirって言語知らないんだけど。 これが始まりでした。 Elixirのgetting startedを読み進めて、言語として楽しい！と感じました（なにが楽しいのか、
κeenです。Rustではじめてアプリケーションを書くときに困りがちなことの1つにグローバルな値を持つにはどうしたらいいか分からないというのがあるようです。 その書き方を何パターンか紹介しできたらなと。 一応この記事には元ネタというかインスパイア元があり、以下のリポジトリも見ながら書かれています。 https://github.com/paulkernfeld/global-data-in-rust let にする 一番よくあるケースだとCLIや起動時に読み込んだ設定ファイルの値をどうするかでしょう。データの性格として起動時に一度だけ生成してあとは(ほとんど)いじらないようなものです。そういうものは main 関数内で let して、あとは借用で持ち回ればよいです。 起動時にファイルかろ設定値を読み込んで動くアプリケーションを雰囲気で書くとこんな感じです。 use std::io; str
GPT-5 の使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Using GPT-5 1. 概要「GPT-5」は、これまでで最もインテリジェントなモデルであり、特に以下の分野で優れています。 ・コード生成、バグ修正、リファクタリング ・指示追跡 ・ロングコンテキストとツール呼び出し このモデルと同時にリリースされる「GPT-5」のAPIの新機能には、「Reasoning Effort の minimal」「verbosity」「カスタムツール」「allowed_tools」などがあります。 2. モデルについて「GPT-5」シリーズには3つのモデルがあります。一般的に、「GPT-5」は、広範な世界知識を必要とする最も複雑なタスクに最適です。miniモデルとnanoモデルは、一般的な世界知識をある程度犠牲にすることで、コストとレイテンシを低減しています。miniモデルは、より明確に定義されたタスクにお
2025年10月14日にサポート終了を迎えるWindows 10。Windows 11へ問題なく移行できる企業はともかく、人材や予算が限られる中小企業は色濃い課題を残す。しかし、実は米MicrosoftはSQL ServerやWindows Serverなどに対して、最大3年間のサポート延長を得られる有償のESU（拡張セキュリティ更新プログラム）を提供している。 PCリース企業と契約した更新タイミングやIT部門の予算によっては、ESUを活用してWindows 10を使い続けなければならないケースもあるだろう。本記事ではWindows 10用のESUを掘り下げる。 Windows 10 ESU 利用の注意点と勘所 ESUの法人向け提供は2024年4月に決まった。また、同年10月には消費者向けPCにもESUを提供することが明らかになった。ただし最初に述べておくと、ESUはWindows 10の
連載目次 現在、企業への生成系AI*1の導入が急速に拡大しています。2023年10月23日に日本マイクロソフトが記者向けに発表した内容によれば、日本国内でAzure OpenAI Service（Microsoftが提供するクラウドAIサービス）を活用している企業は560社以上、全世界では1万1000社を突破しています。このような状況から、「うちの会社も生成系AIを導入すべきか？」「生成系AIが何の役に立つのか？」と気になっている方は少なくないでしょう。 筆者は、生成系AIが多くの業務効率化に不可欠なテクノロジーであり、大半の企業が導入すべきだと考えています。例えばこの記事自体も、段落ごとに「分かりやすいか？」とChatGPT（チャットAI）に質問しながら推敲（すいこう）を重ねました。また、GitHubというサイトが公開したアンケート調査結果によれば、米国のソフトウェア開発者の92％が既に
おはようございます、こんにちは、こんばんは。 スペースマーケットでWebエンジニアをしています、s0arです。 ファッキンコールド（クソ寒い） 今日はターミナル開発環境の話をします。 この記事 is 何 以前、Zellij + Helix で軽量ターミナル開発環境を作った記事を書きました。 で、結局 tmux + Neovim に乗り換えました。 今回は Ghostty + tmux + Neovim の組み合わせで、Cmd+P でファイル検索、Cmd+Shift+F で全文検索など、VSCode のキーバインドがそこそこそのまま使えるターミナル開発環境を構築しました。 前回はコピペで動く構成でしたが、今回は セットアップスクリプト1発で全部入ります。コピペすら不要。 もちろん中身を理解したい人向けに、以下で各設定ファイルの解説もしています。 なぜ乗り換えたのか 前回の選定理由（振り返り）
自己紹介と導入 みなさんこんにちは。 株式会社エイチームのグループ会社である、Qiita株式会社でデザイナーをしている、綿貫佳祐といいます。 プロダクト開発部というデザイナーとエンジニア混合の部署で部長をしています。 こういった出自もあり、製品開発においていかにデザインとエンジニアリングを上手く紐づけるか？について今日はお話します。 「デザインデータが完成したけど、いざ実装しようと思ったらとても大変な内容だった」 「ビジュアル上のこだわりが、実装者にどうしても上手く伝わらない」 こんな悩みを持っている人にとって役に立つような内容にしたつもりです。 デザインデータは Single Source of Truth ではなく現実の一部のスナップショットである それでは本題に入ります。 この後の話を分かりやすくするために、デザインデータの扱い方について話します。 重要なのは、デザインデータを Si
【プロンプトデザイナー】PythonのコードをGPTに読み込ませやすくするため、言葉のカタチにする方法｜だいち
プロンプトプログラミングって要するに、流れが複雑になると自然言語で上手く行くプロンプト考えるのがダルイってのが問題だから、一旦コード書いてからGPT-4に「このコードのプロセスを自然言語で簡潔に説明してください」って言えば自然言語のプロンプトをゲットできるかもな — うみゆき@AI研究 (@umiyuki_ai) March 20, 2023 Pythonのコードを自然言語に変換する code:""" [Goal]=[Prompt] a[0,0]=|Goal]. a[i,1-5] = 5 ideas to achieve a [i,0]. a[i+1,0] = the idea that seems to be the best among a[i,1-5]. """ 変換前のプロンプトこちらのプロンプトを入力する。 このコードのプロセスを、あなたが理解しやすいプロンプトである自然言語に変
VS Codeの拡張機能でPythonの仮想環境構築からコード整形、Lintまでを体験してみよう：Visual Studio Codeで快適Pythonライフ（1/2 ページ） 簡単な関数を作りながら、VS CodeとPython拡張機能と各種モジュールを使って、仮想環境の構築、コード記述と整形、Lintによる問題点の発見までを見てみましょう。
こんにちは〜 人事評価機能を開発しているプロダクトエンジニアのnekoです。 人事評価機能の開発チームでは、2024年10月頃までモブプログラミングを主体とした手法で開発を行っていました。 チームにモブプログラミングを行うというルールがあり、大半の開発をモブプロで行っていたのですが、モブプロをうまく行えておらず、ソロ開発をメインに切り替えたときに起きた変化と課題についてお話します。 モブプログラミングそのものよりは、チームの課題多めで、モブプロを批判する意図はないので悪しからず。 モブプログラミングを行っていた背景 私は2024年4月に入社したのでそれ以前のことは詳しく分からないのですが、少なくとも私が入った時点ではモブプロメインの開発になっていました。 ちなみに、モブプロメインの運用を始めたのは、当初、様々な事情でチームメンバーの稼働が不安定だったからと伺っています。 モブプログラミング
Hugging Face Pipelineを使ったお手軽AIプログラミング | IIJ Engineers Blog
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。現在は技術探索・深堀業務を経て、ローカルLLM/SLM基盤やDifyを中心としたAIソリューションの技術バックヤードにヒッソリ潜みつつ活動しています。 2018年に神経難病を発症し、少しだけ体が不自由ですが、出来る力をフルに発揮しながら取り組む日々です。2023年から人間（男）をやめ、闇に隠れた「妖怪：AIばばぁ」として属性チェンジしながらも、悲喜交々ながら活動中です。ﾋｯﾋｯﾋ Hugging Faceってご存じですか？ AIを使用したプログラム・スクリプトを作る際、ゼロから起こす場合は以下のような部分を作り込んだり、Githubなどのリポジトリサイトからソースを入手したりする必要があったりします。 AIモデル トレーニングのためのロジック 評価・テストのためのロジック データローダ トレーニング・評価データを読み込むためのフォーマット、読み込み
関連キーワード アプリケーション開発 | プログラミング プログラミング言語「Rust」は、特に高速な動作速度や高い安全性が求められるアプリケーションを開発する際にメリットが際立つ。その半面、開発者の学習曲線は険しいという見方がある。 仕組みが大きく異なる他のプログラミング言語からRustに移行すると、開発者の生産性が悪くなる恐れもある。例えばプログラミング言語「Go」は、自動でメモリ領域を解放するメモリ管理技術「ガベージコレクション」を採用しているため、開発者はメモリ管理の負担を軽減できる。Rustの場合は開発者が意図的にメモリを操作しなければならない。これが原因で全体的な開発スピードが低下することもある。 併せて読みたいお薦め記事 新興のプログラミング言語 プログラミング言語「Rust」が「C」「C++」の後継になるこれだけの根拠 プログラミング言語「Go」の魅力とは？ 「Goで“脱C
プログラミング指南 - Code Knowledge ゲーム制作に関するプログラミング等を主に書き溜めていきます。ただ、どちらかと言えば日記的な書き方が続くと思いますが、そこは温かい目で見て頂ければ。あと、ちょっとしたサンプルやツールのダウンロードも出来るようにしておきます。 自分が子供の頃は、はっきり言ってド阿呆に分類されてました。5段階評価の通信簿の平均が 3 未満で、5 はひとつもなく 1 はちらほらという状態でした。覚える系が特に苦手で、応用とか創作系はどちらかと言えば得意だったかな。図工で針金をコネてひよこを作ったのは覚えています。 小学校時代はテレビゲームは存在していなかったので、外での遊びは…ちょっと変わってました。板に釘を打ち付けて、ピンボールのようなモノを作って、ビー玉が外れたら私のもの、ポケットに入ったら2個とか3個とか払い戻すような事をしていました。室内だと紙にひたす
コーディング後や納品時に確認する62のチェックリスト Update2025.04.02 Publication2023.03.17 デザイン制作 Webデザイン制作中に使用している、コーディング後や納品時に確認すべき62項目のチェックリストを紹介します。 このチェックリストは、Webサイトの品質基準を定め、品質を維持することを目的としています。 感覚的に確認すると見落としが発生する可能性が高いため、私は常にチェックリストを参照しながら確認しています。 また、このチェックリストを使用して表示確認を行い、それをクライアントに提出することで、安心感を与えることもできます。 クオリティの高いWeb制作体験を提供するために、参考にしていただければ幸いです。 使い方 このチェックリストは、コーディング後や納品時に確認する内容です。私の場合、コーディング後に修正や若干の仕様変更があった場合に対応できるよ
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
非IT企業も「AIプログラミングのない時代には戻れない」 「GitHub Copilot」導入した東急の内製開発チーム、手応えは？
非IT企業も「AIプログラミングのない時代には戻れない」 「GitHub Copilot」導入した東急の内製開発チーム、手応えは？（1/2 ページ） 米AWSや米GitHubなど、外資ベンダーが提供を進める、生成AIを活用したプログラミング支援サービス。特にGitHubの「GitHub Copilot」は2月に法人版「GitHub Copilot for Business」がリリースされたばかりにもかかわらず、ZOZOやサイバーエージェントなど、さまざまなIT企業が導入を進めている。 非IT企業でも、部門単位などで限定的に導入するケースが見られる。東急もその1社だ。同社では、街づくりにおけるDX（デジタルトランスフォーメーション）を担う内製開発チーム「URBAN HACKS」（アーバン ハックス）が、法人版「GitHub Copilot for Business」を導入。約30人のエンジニ
などの領域を経験しました。 その中で様々なプロジェクトで開発サイド、ビジネスサイドにおいて色んな職種の人と一緒に仕事して、 それぞれの考え方や悩みを見て聞いてきました。 (自分も皆さんに大変お世話になって、おかげて成長してこられました。とても感謝です(❁´ω`❁)！) 今度はEMになって開発組織の成長に取り組むチャンスを頂き、責任をもって、皆さんが認める良い開発組織を作って行きたいと思います。 「良い開発組織とは」 に対して会社の文化、携わる事業の内容、目標によって理想な姿が様々なので、正解はないと思いますが、色々模索中の中、ソフトウェア設計思想から、「生産性、メンテナンス性性、拡張性」を軸に考えたら、いい組織設計のヒントになるのではないかと思いました。 本記事は ソフトウェア設計思想「SOLID原則」から開発組織設計に適用したらどうなるか？ とのお題でお話させて頂きたいと思います。 また
半世紀以上にわたりOSやライブラリの基盤として使われてきたC言語。歴史的に重要で今なお現役の大御所言語に、あるプログラマーは「もはやプログラミング言語ではない」と言い切った。その理由とは。 C言語は1970年代、UNIX開発のために誕生したシステムプログラミング言語だ。ハードウェアに近い低水準操作と高い移植性を両立し、メモリを直接扱える自由度の高さと軽量さを強みに、OSや組み込み機器、各種ライブラリの基盤として長年にわたり利用されてきた。 誕生から半世紀近くが経過した現在も、Linuxカーネルをはじめ、多くのOSやミドルウェアは今もなおC言語で実装されている。Rustなどの新世代の言語が台頭する現在でも、性能と互換性、そして膨大な既存資産という現実的な要因から、Cが選ばれ続けている状況は変わらない。 だが、あるプログラマーは大御所のC言語に対して、「もはやプログラミング言語ではない」と断言
2021年、私は13年務めた某ゲーム会社を退職して新しい会社を立ち上げた。勤めていた会社には本当にお世話になったし、私を成長させていただいた会社である。おかげで個人で作っていたPICO PARKもヒットしてくれた。 さて本題。 私がゲームプログラマーを目指しプログラミングを学び出したのは大学1年生からである。なので4年間の大学時代と13年間のゲーム会社時代を通して、いろんなことを考え実行してきた。今日はその中で、一人前に近づくために実行したこと考えたことの中から、特に１人前に近づいたなという実感につながったことを書いておく。 1人前のコーディングを目指して ～他人のコードを読みまくる～ プログラミングを学び始めてから、様々なプログラミングに関する書籍、GDCやCEDEC資料、SDKドキュメント、コーディング規約は読んできたし参考にしてきた。 まぁ良書、良資料は読んだ方がいいなんて言われなく
米OpenAIは7月20日（現地時間）、ChatGPTに「custom instructions」（カスタム指示）機能を導入したと発表した。同日からPlusプランのベータ版で利用可能になっている。今後数週間以内に全ユーザーに展開される見込みだ。カスタム指示を有効にすると、ChatGPTがレスポンスを生成する際に考慮すべきユーザーの希望や要件を記憶しておくことができる。 例えば小学3年生に理科を教えている教師はこれまで、授業計画を作成するたびに自分が「小学3年生向けの理科教育プログラムに取り組んでいます」と宣言する必要があったが、カスタム指示のコーナーで一度入力しておけば、その後はChatGPTがカスタム指示の内容を前提に答えてくれるようになる。 OpenAIはこの他、Python以外の言語での効率的なコードが好みであることや、自分が6人家族であることなどをカスタム指示に保存する例を挙げた。
１．DALL-E2やStable Diffusion等の拡散モデルの動作原理と説明がつかない事まとめ ・拡散モデルは画像に加えたノイズを除去して元画像を復元する事を学習をする ・学習済モデルは純粋なノイズから画像を復元できるようになりこれが画像生成 ・学習時のノイズはガウスノイズの必要があると思われていたがそうではなかった ２．拡散モデルの動作原理とは？ 以下、twitterのTom Goldstein(@tomgoldsteincs)さんの拡散モデルの動作原理に関する投稿の意訳です。昨日の調査をしている際に見つけた一連のtweetでわかりやすくとても興味深い解説でした。 アイキャッチ画像はstable diffusion #DALLEや#StableDiffusionのような拡散モデルは画像生成の最先端ですが、それらがどのようにして動作しているかの理解はまだ始まったばかりです。このスレッ
最近pnpmのドキュメントを眺めていたんだけど、そこでよく知らない依存関係の種類が出てきた。なので、理解したことをまとめてアウトプットしておく。 そもそも依存関係とは？ package-lock.jsonとは？ といった話は理解できている前提で書く。 dependencies 最も基本となる依存関係。npm installするとdependenciesに書かれたものは全てインストールされることになる。 なので、本番環境で使うものしかここには入れてはいけない。 devDependencies 「dependenciesには本番環境で使うものしかいれてはいけない」と上で話した。「ではそれ以外のものはどこにいれるのか？」となるが、その答えがここ。 繰り返しだがこの話自体はいろんな記事やカンファレンスのトークで擦られ続けているので、もうお腹いっぱい感がある。 一応書くと、devDependenci
線形代数をBlenderで、やる｜Melville
「線形代数をBlenderで、やる」とはどういうことでしょう？ とりあえずこの画像を見てください これだけではよくわからないと思いますが、 要するに下の画像と全く同じ計算をやっています 確かに「結果」がBlenderの画像で並んでいる数字と同じになっているBlenderのノードの側にもよく見ると、3,1,4…と、 WolframAlphaの画像と同じ値が並んでいるのが確認できます 左の3つのノードが左の行列を表し、右の3つのノードが右の行列を表しているさて、このBlenderのノードシステム（GeometryNodes）ですが、 本来は3DCGのジオメトリをプロシージャルに生成にするためのもので、 決して線形代数をするための機能ではありません！ しかし、それをうまく悪用すれば使えば、 上のような行列の演算をさせて線形代数遊びができます！ この記事の最後では、これを応用して次のGIFのような
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イヤホン配信を支える音のプログラミング〜Accelerate編〜 - Mirrativ Tech Blog
「.NET Framework 3.5」はOSから削除へ ～Canary版「Windows 11」でFOD提供が終了
俺流レスポンシブコーディング 2025
【これはヤバい】Convexを試したらあらゆる管理が不要になる未来が見えた
「目の前の“悪いこと”を結果“良いこと”にする」のは自分自身 プログラミング歴44年の先輩が贈る、知恵と教訓 | ログミーBusiness
イシューを割り当てるだけで代わりにやってくれる ～「GitHub Copilot」に新しいコーディングエージェント／「Copilot Enterprise」および「Copilot Pro+」に展開
Python clickの案外知られていない機能 - Qiita
Visual Studio Code: `.github` フォルダ仕様リファレンス
ペアプロは秒のフィードバックを回し続ける - Uzabase for Engineers
AWSのドキュメント検索MCPサーバーが最新ドキュメントを参照できる仕組み | DevelopersIO
Code w/ Claude | Anthropic's developer conference
Rustで設定値を持つにはどうしたらいいですか | κeenのHappy Hacκing Blog
サポート終了後もWindows 10を使い続ける方法と、その注意点
生成AI入門：議事録を答えるチャットAI（RAGアプリ）を作ってみよう【プログラミング不要】
【コピペすら不要】tmux + Neovimで作るVSCodeライクなターミナル開発環境
デザインデータとコードを一体のものとして捉える - Qiita
Googleの自律型コーディングAI「Jules」、開発者の指示がなくても働く機能を導入／TODOコメントをもとに実装を提案、定期的な定型雑務を肩代わり
VS Codeの拡張機能でPythonの仮想環境構築からコード整形、Lintまでを体験してみよう
「とりあえずモブプロ」をやめて起きた変化と課題 - SmartHR Tech Blog
難しくても「Rust」を学びたくなってしまう理由
私がゲーム業界に入るまで : プログラミング指南 - Code Knowledge
コーディング後や納品時に確認する62のチェックリスト | corto - デザイン制作
【作って学ぶPython】ゲームを開発してみよう！タイトル、マップ画面の実装編
ソフトウェア設計思想「SOLID原則」を開発組織設計に適用したらどうなるか? - Qiita
[pdf]Pythonプログラミング入門 - IPP_textbook.pdf
「C言語はもう言語じゃない」あるプログラマーの主張が妙に納得できる理由：867th Lap
1人前のゲームプログラマーを目指してやったこと考えたこと｜三宅俊輔 ( TECO )
OpenAI、予め自分の設定をChatGPTに覚えておいてもらえる「カスタム指示」機能を追加
DALL-E2やStable Diffusion等の拡散モデルの動作原理と説明がつかない事
5分で再入門する npm dependencies - 空の箱
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